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디지털 트윈

디지털 트윈은 물리적 제품 또는 프로세스를 가상으로 재현한 것으로, 물리적 대상의 성능 특징을 이해하고 예측하는 데 사용됩니다. 디지털 트윈은 실제 프로토타입 및 에셋에 투자하기 전에 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 제품 및 생산 시스템을 시뮬레이션, 예측, 최적화하는 데 사용됩니다. 

디지털 트윈은 다중 물리 시뮬레이션, 데이터 분석, 머신 러닝 기능을 통합하여 설계 변경의 영향, 사용 시나리오, 환경 조건 및 그 밖의 무수한 변수를 시연할 수 있으므로 실제 프로토타입의 필요성을 줄이고, 개발 시간을 단축하고, 완성된 제품 또는 프로세스의 품질을 향상합니다. 

제품 또는 제품 생산의 전체 라이프사이클 동안 정확한 모델링을 보장하기 위해 디지털 트윈은 물리적 개체에 설치된 센서의 데이터를 사용하여 개체의 실시간 성능, 작동 조건, 변경 사항을 시간의 추이에 따라 확인합니다. 디지털 트윈은 이러한 데이터를 사용하여 발전하고 지속적으로 업데이트되어 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 물리적 대상의 모든 변경 사항을 반영하므로, 가상 환경에서 closed-loop 피드백을 조성하여 기업이 제품, 생산, 성능을 최소한의 비용으로 계속 최적화할 수 있도록 합니다. 

디지털 트윈의 잠재적 응용 분야는 디지털 트윈이 모델링하는 제품 라이프사이클이 어떤 단계인지에 따라 달라집니다. 일반적으로, 디지털 트윈은 제품, 생산, 성능이라는 세 가지 유형으로 나뉘며 이는 아래에 설명되어 있습니다. 세 가지 디지털 트윈이 발전하면서 이 세 가지를 조합하고 통합하는 것을 디지털 스레드라고 합니다. 실이라는 의미의 "스레드"라는 용어가 사용되는 이유는 제품 및 생산 라이프사이클의 모든 단계에서 얻은 데이터를 서로 엮여 하나로 통합하기 때문입니다.

디지털 트윈

디지털 트윈으로 성공적인 미래 시작

제품의 디지털 트윈

디지털 트윈을 사용하여 신제품의 효율적인 설계 지원
디지털 트윈을 사용하면 제품 성능을 가상으로 확인할 수 있는 동시에, 실제 환경에서 제품이 현재 어떻게 작동하는지도 볼 수 있습니다. 이러한 "제품의 디지털 트윈"은 가상 환경과 실제 환경을 연결하여 다양한 조건에서 제품이 어떻게 작동하는지 분석하고, 가상 환경에서 조정하여 다음 번의 실제 제품이 현장에서 계획한 대로 정확히 작동하도록 보장할 수 있도록 합니다. 시스템과 재료가 복잡해도 상관없으며, 제품의 디지털 트윈은 이러한 복잡성을 처리하여 최상의 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 이러한 모든 기능으로 인해 여러 가지 프로토타입이 필요하지 않으므로 전체 개발 시간을 단축하고, 최종 제조 제품의 품질을 향상하고, 고객 피드백에 대응하여 반복 작업을 더욱 빠르게 수행할 수 있습니다.

생산의 디지털 트윈

제조 및 생산 계획에서 디지털 트윈 사용

생산의 디지털 트윈은 실제 생산을 시작하기 전에 제조 프로세스가 제조 현장에서 얼마나 잘 작동하는지 확인하는 데 도움이 됩니다. 기업은 디지털 트윈을 사용하여 프로세스를 시뮬레이션하고 디지털 스레드를 사용하여 현상의 원인을 분석함으로써 다양한 조건에서 효율성을 유지하는 생산 방법론을 만들 수 있습니다. 

모든 제조 장비의 제품 디지털 트윈을 만들어 생산을 더욱 최적화할 수 있습니다. 기업은 제품 및 생산 디지털 트윈에서 얻은 데이터를 사용하여 많은 비용이 드는 장비 다운타임을 방지할 수 있으며, 예방적 유지 보수가 언제 필요할지도 예측할 수 있습니다. 이러한 정확한 정보의 흐름이 꾸준히 지속되면 제조 작업의 속도가 더욱 빨라지고, 효율성이 증가하고, 신뢰성이 한층 더 높아집니다.

성능의 디지털 트윈

디지털 트윈을 사용하여 작동 데이터를 캡처하고, 분석하고, 조치를 취할 수 있습니다.

스마트 제품 및 스마트 플랜트는 활용도 및 효용성에 대한 방대한 양의 데이터를 생성합니다. 성능의 디지털 트윈은 작동 중인 제품 및 플랜트에서 이러한 데이터를 캡처하고 이를 분석하여 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 지원하는 실행 가능한 통찰력을 제공합니다. 기업은 성능의 디지털 트윈을 활용하여 다음을 수행할 수 있습니다.

  • 새로운 비즈니스 기회 창출
  • 가상 모델을 향상할 수 있는 통찰력 확보
  • 작동 데이터 캡처, 집계, 분석
  • 제품 및 생산 시스템 효율성 향상

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