디지털 트윈이란 무엇입니까?
디지털 트윈은 모든 프로세스, 서비스 또는 물리적 제품이 동적 디지털 형식 또는 표현을 갖게 되는 경우를 말합니다. 이런 경우, 물리적 제품은 다양한 작업 환경에서 디지털 트윈의 분석을 기반으로 평가하고 조작할 수 있습니다.
디지털 트윈 개념은 물리적 세계와 가상 세계가 어떻게 수렴하는지에 대한 완벽한 예입니다. 기본적으로 디지털 트윈은 실제 데이터를 사용하여 컴퓨터 프로그램을 통해 제품이나 프로세스의 운임을 예측하는 시뮬레이션을 생성합니다. 이러한 프로그램은 IoT(사물 인터넷), 인공 지능(AI) 및 소프트웨어 분석에 쉽게 통합되어 결과를 향상시킵니다.
인더스트리 4.0에서 디지털 트윈의 중요성
4차 산업 혁명 또는 인더스트리 4.0은 자동화 및 데이터 교환을 중심으로 이루어지며 광범위한 제조 기술이 비즈니스 세계에서 기능의 핵심으로 됩니다.
디지털 트윈의 개념은 무한한 가능성을 제공합니다. 무언가를 만든 다음 새 버전 및 릴리스에서 조정하는 전통적인 접근 방식은 이제 더 이상 사용되지 않습니다. 가상 기반 설계 시스템을 사용하면 제품, 프로세스 또는 시스템의 특정 기능, 성능 능력 및 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 이해함으로써 가능한 최고의 효율성 수준을 파악하고 생성할 수 있습니다.
제품의 개발 주기에 디지털 트윈이 포함되면 복잡한 프로세스를 훨씬 간단하게 만듭니다. 조직은 설계에서 배포 단계에 이르기까지 생성에 대한 디지털 발자국을 만들 수 있습니다. 이러한 디지털 생성의 각 측면은 상호 연결되어 실시간으로 데이터를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 초기 설계 단계부터 구현 시 발생할 수 있는 문제를 더 잘 분석하고 예측할 수 있습니다. 문제는 사전에 수정할 수 있거나 가동 중지 시간을 방지하기 위해 조기 경고를 제공할 수 있습니다.
이 프로세스는 또한 실제 응용에서 시뮬레이션의 결과로 보다 비용 효율적인 방식으로 더 새롭고 개선된 제품을 생성할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 최종 결과는 더 나은 고객 경험이 될 것입니다. 디지털 트윈 프로세스는 빅 데이터, 인공 지능, 머신 러닝 및 사물 인터넷을 통합하며 엔지니어링 및 제조 영역의 미래를 나타냅니다.
디지털 트윈의 유형
디지털 트윈용 시뮬레이터에는 여러 종류가 있습니다.
제품 트윈
이것은 별도 제품의 디지털 모델입니다. 제조업체는 이러한 가상 모델을 만들고 다양한 조건에서 제품을 검사합니다. 제품에 필요한 모든 변경은 생산 라인이 생성되고 실제 제품이 만들어지기 전에 단일 제품 수준에서 수행할 수 있습니다. 결과적으로 설계 효율성이 향상되고 제조 비용 및 출시 기간을 단축할 수 있습니다.
프로세스 트윈
이것은 제조 프로세스에 사용하는 디지털 모델입니다. 다양한 시나리오에서 생산 프로세스가 어떻게 작동하는지에 대한 가상 모델을 통해 기업은 각 종류의 기능을 평가할 수 있습니다. 이것은 효율적인 생산 방법론을 만드는 가장 간단한 방법입니다. 이 프로세스는 존재하는 모든 장비를 디지털 트윈으로 미세 조정할 수 있습니다. 기업의 경우 이는 예방 유지보수 시스템을 갖추는 능력을 의미합니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 가동 중지 시간의 발생을 줄이고 제조 작업을 안전하고 효율적으로 가속화합니다.
시스템 트윈
디지털 모델은 전체 플랜트 또는 팩토리 시스템으로도 구성됩니다. 기존 시스템의 제품뿐만 아니라 다양한 장치에서 방대한 양의 운영 데이터를 수집할 수 있습니다. 시스템 트윈은 관련된 모든 프로세스를 최적화하는 더 새롭고 더 나은 비즈니스 기회를 창출하기 위한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.
일부에서는 오작동하는 장비를 진단할 때 디지털 트윈이 인간 작업자를 대체할 것이라고 예측합니다. 사실, 이것은 이미 일부 기업에서 적용되고 있습니다. 가상 모델은 정보를 수집할 수 있는 능력이 있기 때문에 더 효과적인 경향이 있습니다. 예를 들어, 가상 모델은 온라인 모드에 있는 다양한 센서의 예비 부품 상태를 평가할 수 있습니다. 이렇게 하면 신속하게 수리하거나 교체할 수 있습니다.
디지털 트윈의 응용
디지털 트윈 개념이 대부분의 비즈니스 부문에서 미래의 중요한 요소라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 단순히 디지털 자산을 분석함으로써 물리적 자산의 현재와 미래 상태를 정확하게 예측하는 데 도움이 될 것입니다. 디지털 트윈을 통해 조직은 제품 성능에 대한 더 ㅅ,스마트하고 정확한 통찰력을 얻고 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 조직은 수집된 통찰력을 기반으로 더 나은 운영 및 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 다음은 광범위하게 사용하는 일부 부문입니다.
제조
디지털 트윈은 제조 산업의 기반을 변화시키고 있으며, 효율적인 설계 모델을 만들고 유지 보수 및 업그레이드를 개선하고 있습니다. 제조업체는 이를 통해 생산 시간을 크게 단축할 수 있을 것입니다.
자동차
디지털 트윈은 연결된 차량에 대한 가상 모델을 생성하여 행동 및 운영 데이터를 캡처합니다. 이를 통해 차량과 연결된 모든 특징의 전반적인 기능 및 성능 수준을 분석하여 특정 요구 사항에 맞게 사용자 지정함으로써 자동차 소유자를 위한 개인화된 경험을 얻을 수 있습니다.
리테일
고객에 대한 가상 모델을 만들어 온라인 쇼핑에서 이미 사용되는 옷, 립스틱 및 액세서리를 입어볼 수 있습니다. 디지털 트윈을 사용하여 장식 및 비품에 이르기까지 인테리어 디자인 계획의 모양을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이것은 고객 경험의 전부이며, 디지털 트윈은 가상 트윈을 생성하고 관련 시나리오에서 고객이 어떻게 보이거나 느낄지를 시뮬레이션함으로써 소매 고객 경험을 강화하는 데 중심적인 역할을 합니다. 디지털 트윈은 매장 내 계획은 물론 보안 구현 및 에너지 소비 관리를 지원할 수 있습니다.
보건 의료
디지털 트윈의 응용은 의료 산업의 광범위한 부문에서 찾을 수 있습니다. 디지털 트윈을 IoT와 결합하면 환자 모니터링에서 예방 의료, 디지털 트윈 시뮬레이션을 기반으로 하는 맞춤형 의료 결과에 이르기까지 모든 단계에서 원활한 기능을 생성할 수 있습니다.
스마트 시티
디지털 트윈은 더 스마트한 도시 계획에 도움이 될 수 있습니다. IoT와 결합된 디지털 트윈은 효율적인 자원 관리, 산업의 생태 발자국 감소 및 전반적인 삶의 질 향상의 결과로 경제 발전을 향상시킬 수 있습니다. 도시 계획자는 여러 센서 네트워크 및 지능형 시스템에서 수집한 통찰력을 기반으로 확장을 수용하면서 도시의 운영 및 유지 관리를 위한 더 나은 정책을 구현할 수 있습니다.
산업용 사물인터넷
디지털 트윈을 채택한 산업 기업은 산업 시스템의 물리적 측면을 디지털 방식으로 모니터링, 추적 및 제어할 수 있습니다. 디지털 트윈은 운영 데이터뿐만 아니라 위치, 구성 및 재무 모델과 같은 세부 정보를 포함한 환경 데이터도 캡처할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 모든 것이 운영의 미래 예측과 이상 징후 처리에 도움이 됩니다.
우주 탐사
미국 항공 우주국(NASA)은 물리적 실체를 제조하기 전에 가상 환경에서 모든 장비 설계를 테스트합니다. 디지털 형태로 필요한 모든 요건을 충족시켜야 우주선을 만들 수 있다고 여겨집니다. 이와 같은 접근법이 전 세계 우주 센터에서도 적용될 수 있습니다.
석유 및 가스 산업
BP(British Petroleum)에서 일하는 엔지니어는 디지털 트윈을 사용하여 알래스카의 눈 아래 깊은 곳에 있는 수천 개의 지하 파이프를 시각화하고 제어할 수 있습니다. Siemens는 대규모 가스터빈 모니터링에서도 이런 작업을 수행합니다. 디지털 트윈 프로세스를 돕기 위해 수천 개의 테스트가 센서에 대해 실행됩니다.
다른 분야에서는 디지털 트윈을 사용하여 운영자가 전용 시뮬레이터를 만드는 데 자원을 소비하지 않고 디지털 모형을 제작할 수 있습니다. 머신 러닝과 AI의 중요성이 점점 더 커지면서 머신은 머지 않아 대체로 자율적인 형태를 가질 수 있습니다. 이러한 머신은 결함이 발생할 경우, 자가 진단 및 자가 수리가 가능할 것으로 예측됩니다. 가상 환경에서 이를 수정하는 것이 현실 세계에서 사물을 관리하는 가장 비용 효율적인 방법이 될 것입니다.
기업에 대한 디지털 트윈의 이점
디지털 트윈은 주로 제조에 사용되어 왔습니다. 그러나 이는 빠르게 변화하고 있으며, 특히 IoT를 운영 프로세스에 통합하고 있는 기업 등 광범위한 기업에 대한 잠재력이 있습니다. 가까운 미래에 몇몇 산업들이 디지털 트윈의 혜택을 실현할 것입니다.
무결점 제품의 비용 친화적인 생산
도면에서 전시장으로 제품을 가져가는 과정은 비용이 많이 들 수 있습니다. 제품의 각 반복에는 여러 단계와 인건비가 포함됩니다. 디지털 트윈을 사용하면 기업은 생산 중 기존 또는 잠재적인 결함을 줄일 수 있으므로 엔지니어가 가상 설정에서 제품을 테스트하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 실제 환경보다 가상 환경에서 오류를 수정하는 것이 훨씬 비용 효율적입니다. 제조업체는 출력물에서 발생할 수 있는 모든 위험을 제거하고 일단 출시되면 제품이 의도한 대로 작동하도록 보장할 수 있습니다.
제품의 빠른 시장 출시
디지털 트윈을 통해 기업은 시장에 출시하는 데 걸리는 시간을 단축하고 경쟁업체를 앞설 수 있습니다. 제품의 전체 수명 주기는 모든 개선 사항이 빠르고 효율적으로 이루어진 디지털 환경에서 시뮬레이션되므로 회사의 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 제품이 실제로 어떻게 작동하는지 검증하는 가상 사본을 사용하면 개발 시간이 더 빨라집니다.
예측 정비
디지털 트윈은 또한 문제를 예측하고 사전에 솔루션을 제공할 수 있는 데 이를 예측 유지보수라고 합니다. 모든 원격 사본은 물리적 사본을 지속적으로 모니터링하고 센서를 통해 다양한 정보를 수집합니다. 이 데이터는 실시간으로 분석되며 다운타임이나 고장을 예측하고 해결할 수 있습니다. 작업자는 이 정보를 사용하여 문제를 보고하고 즉시 해결합니다.
디지털 트윈 기술의 단점
이 기술의 이점은 실로 놀랍고, 기술을 채택하는 기업의 판도를 바꿀 수 있습니다. 그러나 모든 기술과 마찬가지로 기술을 선택할 때 피해야 할 몇 가지 함정이 있습니다.
데이터 보안
디지털 트윈 개념의 근본적인 문제 중 하나는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제입니다. 이 시스템은 스마트 소프트웨어를 사용합니다. 스마트 소프트웨어는 자연스럽게 기업에 대한 광범위한 리소스와 개인 정보에 액세스할 수 있기 때문에 사이버 공격 및 데이터 도난 시도의 대상이 됩니다. 기업은 디지털 트윈 기술을 위한 보안 시스템을 구현할 때 옵션을 신중히 선택하고 전략화해야 합니다.
높은 수준의 투자 필요
디지털 트윈의 또 다른 단점은 구현에 많은 투자가 필요하다는 것입니다. 재원이 빠듯하다고 해서 모든 기업이 투자수익률을 감당할 수 있는 것은 아닙니다.
머신러닝의 혁신 수준과 속도를 높이고 빅 데이터를 사용함으로써 이러한 가상 모델은 혁신을 촉진하고 성능을 향상시키기 위한 지속적인 노력으로 현대 엔지니어링에서 영구적인 위치를 차지하게 되었습니다. 디지털 트윈 개념을 사용하여 모든 비즈니스는 전략적으로 중요한 기술 동향을 수용하고 향상할 수 있습니다. 그들은 물리적 제품의 값비싼 실패를 방지할 수 있을 것입니다. 기업은 또한 고급 분석 모니터링 및 예측 능력을 위한 완벽한 기반을 갖게 됩니다.