Digital Twin: dubbel zo duurzame ontwerpen en slim asset management
Maak gebouwen en infrastructuur slimmer, duurzamer en toekomstbestendig met Digital Twin-technologie. Dankzij realtime data en slimme simulaties wordt elk project efficiënter in energie, onderhoud en gebruik.
Een levend model: realtime inzicht voor betere beslissingen
Een digital twin gaat verder dan een statisch 3D-model. Het is een dynamische, virtuele kopie van een gebouw of systeem dat voortdurend wordt gevoed met real-time data uit sensoren en platforms. In samenwerking met Builtwins zetten we Model Predictive Control in om het energieverbruik van gebouwen met tot wel 40% te verlagen. Tegelijk maken we onderhoud voorspelbaar en efficiënter door installaties continu te monitoren.
Met ons eigen Twinfinity®-platform koppelen we live data aan 3D-modellen, waardoor asset management niet alleen slimmer maar ook duurzamer wordt. Voor Sweco betekent digitalisering: samen met onze klanten werken aan efficiëntere gebouwen, lagere operationele kosten en groenere gemeenschappen. Als Europese voortrekker in digital twin-technologie vertalen we deze expertise naar jouw projecten, zodat je klaar bent voor de toekomst.
Onderhoud: proactief en kostenbesparend
Met een digital twin weten we op elk moment hoe HVAC-installaties idealiter reageren op veranderende omstandigheden. Afwijkingen worden zo sneller gedetecteerd, waardoor storingen en gebreken in een vroeg stadium aan het licht komen. Dit maakt onderhoud niet alleen proactief en doelgericht, maar ook kostenbesparend en kwaliteitsverhogend.
Operationele optimalisatie & energiebesparing
Model Predictive Control (MPC) gaat een stap verder dan klassieke regeltechniek. Elk kwartier voert het algoritme simulaties uit op basis van een digital twin van het gebouw, waarin zowel de gebouwschil als de technische installaties nauwkeurig zijn gemodelleerd. MPC kijkt tot drie dagen vooruit en integreert weersvoorspellingen, sensordata en installatiekenmerken. Zo berekent het per zone en opwekker de optimale setpoints, afgestemd op doelstellingen zoals CO₂-reductie of kostenoptimalisatie. Deze slimme aansturing wordt via het gebouwbeheersysteem en BACnet/IP als prioritair signaal doorgestuurd, bovenop de traditionele sturing.
Embodied carbon
Inherent aan digital twin technologie is het capteren van alle informatie over de gebruikte materialen in een gebouw. Het is dan ook een no-brainer om de embodied carbon van je project in kaart te brengen en op te volgen doorheen de levensduur van een gebouw op basis van het 3D model en gelinkte materiaalparameters, zeker wanneer ESG en EU Taxonomy rapportage van toepassing zijn. Bij verkoop of bij einde levensduur laat de verzamelde data toe om snel residuele (materiaal) waarde in het gebouw te begroten bvb volgens de norm conditiestaatmetingen (NEN 2767).
Levenscycluswaarde: van ontwerp tot hergebruik
Digital twins ondersteunen elke fase van een asset: van ontwerp, bouw en gebruik tot renovatie en herbestemming. Ze vormen een centrale kennisbank met alle inzichten over prestaties en onderhoud, waardoor levenscyclusplanning eenvoudiger en effectiever wordt.
Met Digital Twin-technologie van Sweco:
- Verlaag je energieverbruik en onderhoudskosten.
- Verbeter je comfort en prestaties.
- Behaal sneller je duurzaamheidsdoelen.
- Maak je asset management toekomstbestendig en efficiënt.
Samen werken aan een slim en toekomstbestendig project?
Of het nu gaat om de optimalisatie van bestaande assets, het ontwerpen van nieuwe gebouwen of het toekomstbestendig maken van complete infrastructuurnetwerken: met Sweco’s Digital Twin-aanpak vertaal je data naar directe meerwaarde. Onze experts combineren technische precisie met praktische toepasbaarheid, zodat je project vanaf dag één klaar is voor de uitdagingen van morgen.
Gerelateerde expertises
Gerelateerd nieuws

Bree krijgt nieuw sport- en wooncomplex in groene long
Lees meer

Egied Van Broekhoven: het belang van akoestisch comfort in scholen
Lees meer

De akoestische omgeving in de gezondheidszorg verbeteren: een casestudy van CH Les Viviers
Lees meer
