디지털 트윈 및 AI:산업 운영 혁신

"디지털 트윈"은 새로운 용어가 아니지만 AI의 발전과 함께 산업 운영을 혁신하고 추가적인 비즈니스 가치를 창출하는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 플랜트의 자산 또는 프로세스의 진화하는 프로필을 생성하는 디지털 트윈은 플랜트 라이프사이클(프로세스 설계, 운영 및 유지보수) 전반에 걸친 성능에 대한 통찰력을 포착합니다.

또한 AI 에이전트에 의해 점점 더 지능화되어 실제 세계에서 조치를 처방할 수 있으므로 기업은 사실 기반 선택으로 실시간으로 공장 가동 중지 시간 또는 병목 현상.

계획 및 일정, 수요 모델, 유통 모델, 제어 및 최적화와 같은 영역에 대한 디지털 보기를 제공하고 규범적 조치를 통해 이러한 운영의 효율성을 개선하면 비즈니스 수익성이 확대됩니다(많은 사람들에게 가장 먼저 떠오르는 이점 , 디지털 트윈 구현을 고려할 때).

그러나 수익성은 이야기의 일부일 뿐입니다.

AspenTech의 Ron Beck과의 이 질의응답 세션에서 우리는 디지털 트윈과 디지털 트윈이 산업을 어떻게 변화시키고 있는지 자세히 살펴봅니다.

디지털 트윈과 AI 혁신이 현재 산업 운영에 매우 중요한 이유에 대해 말씀해 주십시오.

현재의 시장 불확실성, 변동성 및 미래 경제 전망에 대한 질문으로 인해 모든 산업 조직은 효율성을 높이고 수익성을 높일 수 있는 새로운 방법을 찾고 있지만 가장 중요한 것은 안전한 운영을 보장하는 것입니다. 익숙하지 않은 낮은 턴다운 상황에서 공장을 가동할 때 기술은 그 목표를 향한 관문입니다.

관리자는 디지털을 공장의 일반 작업자 없이 장비 상태 및 무결성에 대한 통찰력을 유지하는 핵심 방법으로 보고 있습니다. 디지털 트윈과 AI는 예전처럼 열망하는 미래가 아니라 많은 산업 조직의 수익에 영향을 미치고 있음이 증명되고 있습니다.

가장 중요한 것은 장비 상태와 미래의 안전 위험에 대해 인간이 할 수 없는 통찰력을 제공한다는 것입니다. 디지털과 AI를 서로 결합하여 활용하면 기업이 공장 운영의 오래된 과제 중 일부를 새롭고 더 효과적인 방식으로 해결할 수 있는 건전한 위치에 놓이게 될 것입니다.

디지털 트윈은 물리적 위치, 플랜트 프로세스, 비즈니스 프로세스 및 자산의 가상 복사본을 생성하고 AI와 함께 플랜트 운영자가 플랜트 데이터 내에서 가치를 찾아 다양한 운영 전반에 걸쳐 개선을 주도할 수 있도록 합니다.

두 가지 기술은 기본적으로 공장에서 발생하는 모든 것을 캡처하고 제공하는 데이터 통찰력을 통해 공장 운영자가 더 나은 운영 결정을 내리고 운영 효율성을 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한, 경제적 전망은 제쳐두고, 현재 산업계는 제품을 만드는 더 친환경적인 방법을 찾고 탄소 집약도가 더 낮거나 0인 더 지속 가능한 회사가 되어야 한다는 압력이 커지고 있습니다. 공교롭게도 디지털 트윈과 AI는 모두 더 친환경적인 세상을 현실로 만드는 데 중요한 역할을 합니다.

이 기술은 어떻게 산업 플랜트의 새로운 효율성을 창출합니까?

디지털 트윈 개념을 자세히 살펴보면 비즈니스에 운영을 볼 수 있는 대체 렌즈를 제공하고 다양한 플랜트 및 프로세스 시나리오에 대한 통찰력을 제공하고 최고의 효율성이 있는 부분을 밝힐 수 있다는 장점이 있습니다.

데이터 마이닝 및 도메인 전문 지식 활용을 통해 AI는 본질적으로 디지털 트윈을 강화하여 점점 더 지능적으로 만드는 역할을 합니다. 새로운 효율성은 (a) 사람들이 공장의 위험한 지역으로 걸어 들어가 원격 지역으로 이동할 필요가 적기 때문입니다. (b) 폭발적인 자산 데이터를 동원하여 새로운 통찰력과 여러 목표에 걸쳐 최적화하는 능력 c) 미래의 고장에 대한 더 나은 예측과 자산 상태를 효율적으로 유지하는 능력을 통해 공장 가동 시간을 개선합니다.

플랜트 운영의 경우 가동 시간 증가를 넘어 디지털 트윈의 이점은 플랜트 및 플랜트 프로세스의 일정, 설계 및 계획 단계에서 가장 많이 느껴집니다. 디지털 트윈 모델링을 활용하여 효율성을 개선하는 프로세스를 설계, 검색 또는 활용하면 엄청난 운영 이익을 얻을 수 있습니다. "만약에"라는 질문은 광범위한 가능성을 빠르게 고려하여 엄격하게 분석할 수 있는 것입니다. 모든 디지털 트윈이 본질적으로 해결해야 하는 질문입니다.

또한 운영 데이터에서 설계 기능으로의 피드백을 통해 이전 설계의 운용성과 비교한 후 새로운 공정 라인을 설계할 수 있게 되었고 결과적으로 더 나은 신뢰성, 안전성 및 운용성을 위한 설계가 가능해졌습니다.

유지 관리는 AI와 디지털 트윈을 모두 활용하는 이점이 있는 또 다른 영역입니다. AI로 구동되는 디지털 에이전트는 임박한 자산 실패 및 원인 요소를 몇 주 전에 미리 예측할 수 있습니다. 그런 다음 Digital Twin은 장비 상태를 유지하기 위한 프로세스 조치를 처방하여 산업 조직이 공장 가동 중지 시간을 최소화할 수 있도록 합니다.

수익성 외에도 지속 가능성과 이러한 기술이 이러한 노력을 뒷받침하는 방법에 대해 말씀해 주시겠습니까?

지속 가능성은 최적의 운영을 구성하는 요소에 대한 재고를 필요로 합니다. 안전, 처리량, 품질 및 비용 외에도 이제 탄소 제로, 순환 경제 및 배출량이 중요한 기준이 되었습니다. 기술은 지속 가능성의 핵심 동인입니다.

디지털 트윈은 더 나은 지속 가능성 투명성, 보고, 측정 및 최적화를 가능하게 하는 강력한 도구입니다. 에너지 관리 관점에서 다양한 플랜트 프로세스의 가상 복제본은 가장 많은 에너지를 사용하고 불필요한 에너지 낭비에 기여하는 프로세스 및 장비에 중점을 둡니다.

동일한 개념이 배출 및 폐수 배출을 억제하려는 플랜트에 적용됩니다.

질문하지 않은 것 외에 추가할 사항이 있습니까?

디지털 트윈의 또 다른 흥미로운 이점은 공장 운영자를 가상으로 교육할 수 있다는 것입니다. 시작, 종료 및 비상 대응 절차를 포함하여 많은 고위험 플랜트 시나리오가 있습니다. 플랜트 환경은 효과적으로 파일럿을 수행하기 위해 전문 지식이 필요하며 이러한 드문 상황은 거의 실행되지 않습니다. 가상 훈련 시뮬레이터는 조종사에게 비행 시뮬레이터가 제공하는 것처럼 엄청난 이점이 있습니다.

마지막으로 저는 종종 이것이 산업 환경에서 더 적은 수의 근로자가 있다는 것을 의미합니까? 디지털 및 AI 기술이 할 일은 가치 있는 지식 근로자, 운영자 및 유지 보수 직원이 더 많은 부가가치 작업을 수행할 수 있도록 하여 비즈니스 전략을 더 잘 실행하고 모든 수준에서 보다 민첩한 의사 결정을 내리는 것입니다. 변덕스러운 세상.

미래의 공정 산업 조직은 직원들이 경쟁 우위와 보다 지속 가능한 운영을 제공하는 다양한 작업을 수행함으로써 보다 효과적이고 효율적일 것입니다.