가상의 미덕

보잉 787 드림라이너에서 승객들이 음료와 간식을 즐길 때 기내식은 항공기 인테리어 제조업체인 Jamco Corporation에서 만든 조리실에서 나옵니다.

Boeing, Airbus 등을 위한 조리실, 화장실 및 좌석 제작에 대한 Jamco의 성공과 함께 320만 CAD 데이터 세트에 대한 통합 관리가 필요했습니다. 그 모든 데이터를 가지고 있음에도 불구하고 회사는 몇 가지 기본적인 질문에 답할 수 없음을 발견했습니다. 제품이 원래대로 설계된 이유는 무엇입니까? 동일한 설계 결함을 제거하기 위해 다른 부품의 CAD를 변경한 과거 경험에도 불구하고 부품에 설계 결함을 자주 넣는 이유는 무엇입니까? 비용을 줄이기 위해 필수 요소를 삭제하고 나중에 다시 추가해야 하는 이유는 무엇입니까? 그 솔루션은 로우 코드 제품 혁신 플랫폼인 Aras Innovator를 기반으로 디지털 스레드를 만드는 것이었습니다. 이 플랫폼을 통해 일본, 프랑스, ​​미국에 있는 Jamco의 디자이너와 엔지니어는 디자인 이력을 검색하고 관련 정보를 사용하여 제품이 원래대로 설계된 이유를 이해하고 과거의 오류를 반복하지 않을 수 있습니다.

사쿠라이 히로시(Hiroshi Sakurai)는 "검색 결과를 결과물 및 다양한 규정을 포함한 우리 정보와 연결함으로써 우리 디자이너는 모든 프로세스를 언제든지 완료까지 검색할 수 있으며 엔지니어 간의 기술 승계에 의존하지 않고 Aras Innovator에 대한 적절한 정보에 도달할 것"이라고 말했습니다. 사례 연구. Sakurai는 Jamco의 엔지니어링 및 기술 부문, 항공기 인테리어 및 부품 그룹의 차장입니다.

Aras의 플랫폼과 애플리케이션은 제조업체가 전체 수명 주기 동안 제품과 관련된 데이터로 이상적으로 구성된 디지털 스레드를 생성하는 데 사용할 수 있는 많은 도구 중 하나입니다. 디지털 스레드는 CAD 데이터로 시작하는 로그 또는 기록이며 기계 PLC의 정보, 수행된 유지보수, 센서, 에너지 사용 등을 포함할 수 있습니다.

이 회사와 다른 회사들도 실제 세계에 영향을 미치지 않으면서 변경 방법을 이해하고 이러한 변경의 영향을 측정하는 데 사용되는 물리적 자산과 연결된 가상 모델인 디지털 트윈을 생성하는 도구를 보유하고 있습니다. 이러한 자산에는 사람, 프로세스, 워크플로 및 단일 기계 또는 전체 공장과 같은 시스템이 포함될 수 있습니다. 다른 용도 중에서도 디지털 트윈은 설계 단계에서 부품의 안전 계획 및 오류 방지에 도움이 될 수 있습니다.

일반적으로 디지털 트윈 및 스레드를 구축하기 위한 도구에는 이미 제조에 익숙한 CAD, PLM 및 IoT 애플리케이션이 포함됩니다.

Innovator는 오픈 소스이지만, 그 애플리케이션과 다른 공급업체의 애플리케이션은 일반적으로 SaaS(Software-as-a-Service) 패러다임에서 유료 구독으로 제공됩니다. 도구 간의 다른 변형에는 기성품 대 사용자 정의, 사용 용이성, 유연성, 맞춤형 응용 프로그램 지원, 로우 코드 응용 프로그램 포함, 디지털 트윈의 요소를 나타내는 모델, 번들 또는 개별 응용 프로그램, 등등.

그러나 다양한 공급자가 대체로 동의하는 것은 디지털 트윈, 디지털 스레드 또는 둘 다를 생성하여 얻을 수 있는 보상입니다.

디지털 트윈은 제안 상자를 풍부하게 합니다.

Jamco의 경험은 디지털 스레드를 사용하여 설계 단계에서 이력과 컨텍스트를 제공하는 동시에 반복되는 오류를 제거하여 효율성과 품질 개선을 추구하는 방법의 유용성을 보여주었습니다.

PTC의 디지털 혁신 솔루션 담당 부사장인 Craig Melrose는 또 다른 용도는 유지 관리라고 말했습니다.

그는 “증강현실(AR)을 통해 정비에 대한 이해와 경험을 제공할 수 있다”며 “먼저 분해하고, 두 번째로 점검하고, 세 번째로 점검하라고 지시한다”고 말했다. "아이템을 교체해야 하는 경우 교체 또는 다시 설치하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음과 같습니다. 올바르게 완료되었는지 확인하는 방법. 장비를 재조립하고 모든 것이 올바르게 완료되었으며 다시 켤 준비가 되었는지 확인하는 방법. 그리고 전원을 끄고 장비를 잠그는 것과 같은 안전 항목까지도 모두 AR을 통해 전달할 수 있습니다.”

디지털 트윈은 고유한 장점을 제공합니다.

240억 달러 규모의 글로벌 계약 제조업체인 Flex Ltd.에서 디지털 트윈을 담당하는 엔지니어링 이사인 Zohair Mehkri는 "이익은 투자보다 훨씬 큽니다."라고 말했습니다. “예를 들어, 어떤 일이 일어나기 전에 프로세스와 건물을 완전히 최적화할 수 있습니다. 물건을 옮기고, 제품을 변경하고, 새 기계를 장착하고, 인원이나 자재를 추가 또는 제거할 수 있으며, 공장에 발을 들여놓기도 전에 소프트웨어에서 이 모든 작업을 시도할 수 있습니다.

“우리에게 재정적으로 영향을 미치는 물리적 제조 프로세스로 돌아가 시행착오를 겪으며 보내는 시간과 노력의 양은 엄청납니다. 따라서 디지털 트윈에서 이를 수행할 수 있는 능력은 엄청납니다.”

디지털 트윈이 생성되면 제조업체는 모니터링, 최적화 및 분석을 시작할 수 있습니다. 이러한 각 단계에는 고유한 이점이 있습니다.

Mehkri는 "디지털 트윈을 사용하는 프로세스 분석은 프로세스를 설명할 뿐만 아니라 개선해야 할 영역을 알려주는 등의 작업을 수행하기 때문에 매우 강력합니다."라고 말했습니다. “병목 현상일 필요는 없습니다. '여기에 빈 공간이 있으니 활용할 수도 있습니다.' 또는 프로세스에서 부가가치가 없는 작업을 제거할 수도 있습니다."

명심해야 할 핵심은 디지털 트윈이 하드웨어 및 소프트웨어를 통해 물리적 모델에 연결된다는 것입니다. 이것은 폐쇄 루프로 인해 더 높은 혜택으로 이어질 수 있습니다.

"물리적 시스템에서 어떤 일이 발생하면 디지털 모델은 물리적 시스템의 변경이 발생했음을 알고 디지털 모델은 물리적 시스템을 반영하도록 스스로 조정한 다음 변경 사항에 따라 자체적으로 최적화한 다음 해당 최적화를 시스템에 전달해야 합니다. 물리적 시스템"이라고 Mehkri가 말했습니다.

Oakland University의 산업 및 시스템 엔지니어링 조교수인 Ali Ahmad Malik은 병목 현상이 존재하는 경우 디지털 트윈이 이를 수정하는 솔루션을 제공할 수 있다고 말했습니다.

"예를 들어, 조립 셀에서 목표는 하루에 1,000개이지만 특정 시간에 디지털 트윈이 이를 평가하고 동일한 속도로 계속 작업하면 목표를 달성할 수 없을 것이라고 알려줍니다." 그는 말했다. “그러나 그것은 나에게 하루가 끝날 때까지 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 알려줄 뿐만 아니라 그것을 시뮬레이션할 기회가 있고 지능적이기 때문에 나에게 몇 가지 솔루션을 제공합니다. 이전 사건의 정보가 있습니다. 제안에는 로봇 추가 또는 로봇 속도 증가가 포함될 수 있습니다. 데이터 연결이 있고 디지털 트윈이 과거 사건과 과거 학습을 통해 계속 지능화되는 경우에만 이를 달성할 수 있습니다. 따라서 기계 학습의 차원이 활성화되어야 합니다.”

로봇이나 협동로봇과 함께 디지털 트윈을 만든 경험이 있는 Malik은 이 트윈이 조립 프로세스 균형 조정에도 도움이 될 수 있다고 말했습니다. 조립 셀에서 작업은 작업자가 유휴 상태로 앉아 있지 않도록 주어진 시간 내에 조립품을 만들기 위해 협력하는 인간과 로봇에게 할당됩니다. 디지털 트윈 이전에는 프로세스가 항상 수동으로 이루어졌습니다.

"로봇의 속도를 지속적으로 평가하는 디지털 트윈을 통해 프로세스 균형을 유지하고 작업을 올바른 소스에 할당합니다."라고 그는 말했습니다. “따라서 프로세스 밸런싱의 이 모든 수동 작업은 디지털 트윈으로 이동합니다. 혼합 비율이 높고 소량 생산인 경우 이 디지털 트윈이 큰 도움이 될 수 있습니다.”

또한 제조 라인이나 셀이 시장 변화에 대응하기 위해 신속하고 가상으로 추가, 삭제 또는 수정되고 시뮬레이션을 통해 테스트되고 결과에 따라 승인 또는 거부될 수 있기 때문에 공장이 시장 변동에 보다 신속하게 대응하는 데 도움이 됩니다. 규제 대상 산업에서는 라인이 물리적으로 검증되기 전에 디지털 방식으로 라인을 사전 검증한다는 이야기도 있습니다.

Melrose는 시뮬레이션을 통해 테스트한 빠르고 가상의 변경 사항을 통해 공장에서 계속 생산이 중단될 수 있다고 말했습니다.

예를 들어, Melrose는 10개의 기계가 있는 가상의 공장을 예로 들어 설명합니다. 작업자들은 부품이 너무 무거워서 기계 안팎에서 부품을 교체하는 데 어려움을 겪기 때문에 공장 소유주가 리프트 보조 장치를 추가하고 싶어합니다.

"생산을 중단하는 대신 컴퓨터에서 오프라인으로 모든 것을 테스트하여 제대로 작동하는지 확인할 수 있습니다."라고 그는 말했습니다. "주말에 설치 및 테스트하고 월요일에 켜서 새로 추가된 항목으로 다시 프로덕션을 시작할 수 있습니다."

무엇보다도 디지털 트윈이 제공하는 것은 스마트 머신에서 흘러나오는 센서 데이터에 대한 컨텍스트와 프레임워크라고 Aras의 CTO인 Rob McAveney는 말했습니다.

"내가 두 개의 다른 엔진을 가진 두 대의 다른 비행기가 있고 한 엔진이 작동하는 방식과 다른 엔진이 작동하는 방식에 대한 피드백을 제공하기 때문에 그것에 대해 생각한다면,"라고 그는 말했습니다. "그 피드백도 중요하지만 어떤 항공기에 설치되어 있는지, 그 항공기가 어디에서 비행하고 있는지, 해당 항공기의 유지 보수 이력이 무엇인지 알면 훨씬 더 가치가 있습니다. 이러한 모든 것은 해당 센서에서 반환되는 데이터를 분석하는 데 중요합니다. 그래서 디지털 트윈이 가장 가치 있는 곳입니다."

Thread, Twin 앱은 더 CAD와 유사할 수 있습니다.

McAveney가 가장 큰 문제로 보고 있는 곳은 서로 다른 시스템의 연결이 끊긴 데이터입니다.

“서로에게 절대 이야기하지 않는 다른 부서의 다른 개인이 사용하는 다양한 형식의 데이터가 있습니다.”라고 그는 말했습니다. "데이터를 제공해야 하는 경우 다른 사람의 요구 사항에 적용할 수 있도록 수동으로 마사지해야 합니다."

서로 다른 시스템이 있는 것 자체가 나쁜 것이 아니라 연결이 없는 서로 다른 시스템이라는 사실입니다.

McAveney는 "기술적 관점에서 [말하지 말라]는 것이 아니라 의미론적 관점에서 [말하지 말 것]을 의미합니다."라고 말했습니다. "즉, PLM에 BOM이 있고 ERP에 BOM이 있고 매핑이 없습니다. 중간에 앉아 '아, 그 시스템의 그 ​​필드는 그 필드와 동일합니다. 시스템.' 동기화되었는지 확인해야 합니다. 이제 그들 사이에는 개념적 연결조차 없으며 물리적 연결은 신경쓰지 않습니다."

Malik은 McAveney가 설명한 연결이 끊긴 데이터의 상황을 다양한 CAD 소프트웨어 공급업체의 데이터와 비교했습니다.

"예를 들어, AutoCAD 데이터는 [한 때] SolidWorks로 내보내거나 가져올 수 없었지만 이제는 한 CAD에서 다른 CAD로 데이터를 내보내고 가져오는 것이 매우 정상적인 일이며 표준 형식이 있습니다."라고 Malik은 말했습니다. "이 차원에서 동일한 작업을 수행해야 합니다. CAD 데이터뿐만 아니라 동적 데이터와 물리적 시스템에서 얻은 정보도 마찬가지입니다. 현재 우리는 한 회사의 플랫폼으로 제한되어 있습니다."

공급업체와 사용자는 디지털 트윈을 사용하기 위해 취해야 할 첫 번째이자 가장 중요한 단계가 목표와 모델링하려는 물리적 시스템의 부분을 결정하는 데 동의합니다.

공장 소유자는 단순히 공장을 시각화하고 다음과 같은 질문에 답하고 싶을 수 있다고 Mehkri는 말했습니다. 내 재료는 어디에 있습니까? 사람들은 어디에서 시간을 보내나요? 교통량이 많은 지역은 무엇입니까? 라인의 문제는 어디에 있습니까?

"이러한 유형의 문제를 시각화하기 시작하면 두 번째 요소로 들어갈 수 있습니다. 문제를 해결하는 방법, 문제를 최적화하는 방법 또는 문제를 제거하는 방법입니다." 그는 말했다.

Melrose는 올바른 목표를 선택하는 것이 중요하다는 데 동의했습니다.

PTC는 "기업은 당연히 위험을 회피하지만 위험을 회피하는 입장에서는 가치가 낮은 잘못된 사용 사례를 선택하고 잠재적으로 가치를 확신하지 못하기 때문에 영향이 아닌 가격을 기반으로 잘못된 기술을 선택할 수 있습니다"라고 말했습니다. 멜로즈. "그들은 파일럿 연옥에 들어갈 수 있습니다."

일부 공급업체에서는 사용자 지정을 권장하지 않지만 최소한 한 회사에서는 사용자 지정을 허용할 뿐만 아니라 권장합니다.

McAveney는 "고객이 추가 기능으로 이러한 애플리케이션을 보강할 수 있으며 Aras가 하는 일은 Aras 가입자가 애플리케이션을 있는 그대로 사용하고, 적합하다고 판단되는 대로 애플리케이션을 보강하고, 적합하다고 판단되는 대로 새로운 애플리케이션을 구축할 수 있는 기능을 제공하는 것입니다."라고 말했습니다. . “그러면 고객이 변경한 모든 사항이 기술과 함께 발전할 수 있도록 하는 것이 우리의 임무입니다.

"Aras가 새로운 컴퓨팅 스택과 함께 작동하는 플랫폼의 새로운 버전과 새로운 기능을 계속 출시함에 따라 오늘 구축한 모든 것이 내년에도 작동할 것임을 구독의 일부로 보장합니다."

Mehkri의 디지털 트윈 생성 경험에서 그는 자신의 트윈과 실제 세계 사이에 불일치가 있을 때 린 제조 원칙에 의존합니다. 그는 차이를 일으킨 원인에 대한 모든 가능성을 나열하는 것은 불가능하다고 말했습니다.

“그러나 일어날 수 있는 몇 가지 가능성이 있습니다. 제가 잘못 모델링했을 수도 있고, 사용자 오류가 있을 수도 있고, 다른 데이터 소스가 있을 수도 있고, 데이터 소스 자체에 문제가 있을 수도 있습니다.”라고 Mehkri가 말했습니다. “우리가 일반적으로 이를 결정하는 방법은 작업이 완료된 장소로 가는 린 제조 기술인 Power of Gemba를 사용하는 것입니다. 실제 현장으로 이동하여 프로세스를 확인하고 몰입할 수 있으며 불일치를 일으킨 원인에 대해 RCA(근본 원인 분석)를 수행한 다음 그 원인을 찾아 문제를 파악할 수 있습니다."

Mehkri와 나머지 업계가 어려움을 겪고 있는 한 분야는 디지털 트윈의 재료, 기계 및 기타 요소를 모델링할 수 있는 기성품 콘텐츠가 충분하지 않다는 것입니다. 소프트웨어에 모델이 없는 경우 사용자가 직접 만들어야 하므로 시간이 많이 소요된다고 그는 말했습니다.

Malik은 사용자가 디지털 트윈을 구축하기 위해 여러 제품이 필요할 수 있다고 말했습니다. "어쩌면 하나의 도구를 사용하여 물리적 시스템에 어떤 요소가 있는지 설계할 수 있을 것입니다."라고 그는 말했습니다. 다른 도구를 사용하여 물리적 시스템의 역학 또는 운동학을 정의할 수 있고 다른 소프트웨어를 사용하여 물리적 시스템의 데이터를 디지털 시스템으로 통합할 수 있습니다. 따라서 4~5개의 서로 다른 소프트웨어를 조합하면 디지털 트윈을 완성하는 데 도움이 될 수 있습니다.”

Malik은 디지털 도구 공급업체 중 일부 저명한 이름은 디지털 트윈을 구축하기 위한 포괄적인 도구 세트를 보유하고 있지만 중소기업은 이를 사용할 수 있는 능력이 없거나 사용할 수 있는 사람이 없는 경우가 많다고 말했습니다. 더 큰 벤더들 사이에서도 다양한 애플리케이션이 데이터를 원활하고 쉽게 전송하지 못할 수 있습니다.

"하지만 Visual Components가 하나의 단일 환경에서 연속 시뮬레이션, 데이터 연결, 이산 이벤트 시뮬레이션 또는 확률 분석을 제공하는 것과 같이 한 환경 내에서 더 많은 기능을 가진 소프트웨어를 찾을 수 있다면"라고 그는 말했습니다. "제가 이해하기에는 아주 좋은 기능입니다. 그러면 3~4개의 소프트웨어가 필요하지 않기 때문입니다."