제조에 디지털 트윈 기술 사용

디지털 트윈 기술은 센서, 카메라 및 기타 형태의 IoT 데이터 수집을 사용하여 물리적 대응물과 대화식으로 업데이트할 뿐만 아니라 부품 또는 프로세스는 다양한 시나리오에서 응답합니다. 디지털 트윈 기술을 적절하게 사용하면 기업이 제품과 프로세스를 최적화하여 보다 효율적이고 비용 효율적으로 사용할 수 있습니다.

개념은 아직 비교적 젊지만 디지털 트윈은 이미 심오한 실용적인 응용 프로그램을 보여주었습니다. 예를 들어 공급망 관리 부문은 변경을 구현하기 전에 창고 레이아웃 및 조건을 모델링하는 데 이를 사용합니다. McKinsey의 연구에 따르면 창고 효율성을 최대 25%까지 향상시킬 수 있습니다. 특히 제조업체와 관련된 몇 가지 응용 프로그램이 있습니다. 처리 및 제조, 예측 유지 관리입니다. 작동 방식은 다음과 같습니다.

디지털 트윈:데이터 기반 가상 모델

제조 분야의 디지털 트윈에 대한 첫 번째 관련 애플리케이션은 이 기술을 사용하여 부품이 생성되고 후처리되는 동안 부품의 가상 사본을 생성합니다. 엔지니어가 제조 프로세스를 충분히 이해한다면 부품이 만들어지기 전에 각 프로세스 및 생산 단계에서 부품 속성이 어떻게 변경되는지 모델링할 수 있습니다.

디지털 트윈은 또한 제품에 대한 실시간 조건을 통해 가상 현장 테스트를 가능하게 하며, 이는 특히 장기간 다양한 조건에 지속적으로 노출되는 부품 및 구성 요소에 유용합니다. 이러한 부품은 조건에 따라 6개월 또는 몇 년 후에 실패할 수 있지만 온도, 습도, 작동 시간 및 다양한 작동 조건(모터 시스템의 일부인지 여부 등)에 대한 측정값을 디지털 트윈에 입력하면 제조업체가 더 명확하게 알 수 있습니다. 제품의 성능과 수명을 실시간으로 보여주는 그림

디지털 트윈은 특정 부품의 고장 가능성이 높은 시기를 예측하는 데 도움이 되므로 작업 중단을 방지하기 위해 선제적으로 서비스할 수 있습니다. 현재로서는 상대적 마모를 측정하거나 부품의 서비스 수명을 정확하게 예측하기 어려울 수 있으며, 이로 인해 비용이 많이 드는 부품 고장 또는 불필요하게 조기 부품 교체로 이어질 수 있습니다. 구성 요소에 대한 적절한 서비스 시간은 물론 적용, 내구성, 마모 및 환경을 비롯한 여러 요인에 따라 다르지만 디지털 트윈 기술은 데이터 기반 전략적 서비스를 통해 부품의 유효 수명과 가치를 연장하는 데 도움이 될 수 있습니다.

디지털 트윈 기술의 주요 단점은 유용한 데이터와 모델이 필요하다는 것입니다. 올바른 데이터를 수집하고, 다양한 데이터 소스를 통합하고, 데이터를 올바르게 분석하는 디지털 트윈을 구축하는 데 필요한 기술 인프라는 부품 자체를 설계하는 것보다 더 복잡할 수 있습니다.

가장 관련성이 높은 데이터 소스는 부품 애플리케이션에 따라 다르지만 일반적으로 부품의 환경 및 작동 조건(예:온도, 습도, 작동 속도 등)이 중요합니다. 부품의 재료 정보는 형상만큼 중요하며 해당 정보도 중복되어야 합니다.

디지털 트윈 기술의 미래

디지털 트윈 기술은 대규모 데이터 세트를 활용하여 다양한 부품의 상태에 대한 더 큰 가시성을 제공함으로써 기업이 중요한 인프라 요구 사항을 정확히 파악하고 예측 유지보수를 실행하도록 돕습니다. 따라서 시장 부문 전반에 걸쳐 기업들이 디지털 트윈이 제공하는 이점을 신속하게 활용한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 실제로 Gartner는 2021년까지 모든 산업 기업의 절반이 이 기술을 어느 정도 사용할 것이라고 예측하고 추가 연구에서는 IoT 플랫폼의 거의 90%가 2025년까지 디지털 트위닝을 지원할 뿐만 아니라 디지털 트위닝의 표준 기능이 될 것이라고 예측합니다. 2025년까지 IoT 앱. 이 기술은 잠재적인 응용 프로그램과 용도가 광범위하며 그 중 많은 부분이 아직 개발되지 않았습니다.

디지털 트윈이 제공하는 제품 또는 프로세스에 대한 실행 가능한 통찰력을 얻기 위해 제조업체와 제품 팀은 데이터 수집 및 분석을 지원하는 소프트웨어 파트너를 찾거나 이러한 기능을 내부적으로 개발해야 합니다. 데이터 수집은 중요하지만 포괄적인 솔루션과는 거리가 멉니다. 귀중한 통찰력을 얻으려면 다양한 데이터와 이를 적절하게 분석하는 데 필요한 도구 및 기술이 모두 필요합니다. 예를 들어 복잡한 시스템의 디지털 트윈이 5개 또는 6개의 서로 다른 소스에서 데이터를 수집하는 경우 해당 데이터를 한 곳으로 중앙 집중화하려면 데이터를 조사하고 분석하는 통합 방법을 보장하기 위해 전문 소프트웨어 솔루션이 필요할 수 있습니다.

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