Genau genommen wurden die Scandaten bzw. die daraus abgeleitete Netzgeometrie nicht direkt in CAD-Modelle umgewandelt, sondern mit Hilfe von Verfahren der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens zunächst analysiert, um Anlagenbestanteile zu identifizieren, für die es bereits simulationsfähige CAD-Modelle gibt. Der Aufbau der entsprechenden Bibliothek war ein wesentlicher Bestandteil des Projekts. Nur wenn es in der Bibliothek keine Entsprechung gab, wurden die Scandaten in CAD-Modelle umgewandelt, mit Hilfe von Methoden der Feature-Erkennung parametrisiert und für die Simulation kinematisch aufbereitet. Für die Entwicklung der CAD-Modelle nutzen die PROSTEP-Experten SolidWorks; ihre Ausgabe kann aber in einem beliebigen CAD-System erfolgen.
Um die automatische Klassifizierung der Objekte in der Halle zu erleichtern, wurden sie in sieben Kategorien unterteilt. Eine so genannte Bounding Box für jedes Objekt diente dazu, die Lage und Position der Objekte im Raum genau zu bestimmen und die Ergebnisse der Objekterkennung zu kontrollieren. Je nach Kategorie konnten 80 Prozent der Objekte automatisch identifiziert und mit den entsprechenden CAD-Modellen hinterlegt werden, was den Aufbau der digitalen Zwillinge für die Materialfluss-Simulationen dramatisch reduzierte.
Die Nachhaltigkeit des innovativen Dienstleistungskonzepts aus dem DigiTwin-Projekt ist gewährleistet: PROSTEP hat das Angebot seines Datentransfer- und Konvertierungsdienstes OpenDESC.com inzwischen um die automatisierte Auswertung von 3D-Scandaten erweitert.