디지털 트윈은 제조 공장에 어떤 가치를 제공합니까?

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제조 부문은 엄청난 도전에 직면해 있습니다. 공급 부족, 수요 증가 및 변동성이 큰 시장으로 인해 기업은 경쟁력을 유지하기 위해 새로운 전략을 채택해야 합니다.

많은 제조업체가 생산성을 높이고 운영 비용을 절감하며 변화하는 시장 상황에 대응하기 위해 산업용 IoT, 인공 지능 및 클라우드 컴퓨팅과 같은 인더스트리 4.0 혁신에 눈을 돌리고 있습니다.

IoT, AI 및 기타 기술을 활용하여 실제 시설의 충실도가 높은 사본을 시뮬레이션할 수 있는 새로운 기술인 디지털 트윈은 소유주에게 공장 운영 및 잠재적인 생산성 장벽에 대한 더 나은 이해를 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

디지털 트윈이란 무엇입니까?

디지털 트윈은 기존 개체, 제품, 워크플로 또는 시설을 가상으로 표현한 것입니다. 일반적으로 가능한 한 정확하게 소스를 일치시키도록 설계되었습니다. 이상적으로는 쌍둥이가 복제본으로 작동할 수 있는 정도입니다.

예를 들어 건물의 디지털 트윈은 일대일 축척 모델일 수 있습니다. 동일한 HVAC 시스템, 배관, 조명 및 재료가 있을 수 있습니다. IoT 기류, 보행량 및 조명 모니터와 같은 네트워크 센서의 정보는 추가 데이터를 제공할 수 있습니다.

복제본의 충실도가 높기 때문에 최종 사용자는 건물 프로세스 시뮬레이션, 예측 및 시각화를 비롯한 다양한 목적으로 복제본을 활용할 수 있습니다.

한 최종 사용자는 HVAC 모델링과 기류 알고리즘을 활용하여 건물의 공조 시스템에서 약점을 식별할 수 있습니다. 다른 하나는 IoT 장치의 데이터를 사용하여 디지털 트윈을 구축 네트워크 및 성능에 대한 강력한 시각화를 제공하는 실시간 모니터링 시스템으로 전환할 수 있습니다.

기업은 건물을 모델링하는 것 외에도 디지털 트윈을 사용하여 회사의 전체 공급망에서 개별 공장 기계 또는 구성 요소에 이르기까지 다양한 규모의 개체와 프로세스를 특징으로 할 수 있습니다.

제조 분야의 디지털 트윈

디지털 트윈은 개선된 모니터링, 간소화된 품질 관리 및 데이터 시각화를 포함하여 제조 공장 소유자에게 다양한 잠재적 이점을 제공합니다.

IIoT 데이터 시각화

디지털 트윈은 제조 부문에서 점점 보편화되고 있는 IIoT 모니터링 차량과 잘 시너지 효과를 발휘합니다. IIoT 모니터의 데이터를 사용하여 보다 정확한 쌍둥이를 생성하여 모델의 예측 능력을 향상시킬 수 있습니다.

최종 사용자는 또한 디지털 트윈을 사용하여 IIoT 데이터를 시각화할 수 있으므로 IIoT 시스템이 캡처할 수 있는 방대한 양의 정보를 구문 분석할 때 발생할 수 있는 혼란을 줄이는 데 도움이 됩니다.

예를 들어, 기업은 IIoT와 기존 공장 디지털 트윈을 사용하여 공장 기류, 유동인구 또는 상품 이동을 나타낼 수 있습니다. 공장 처리량을 제한하는 컨베이어 벨트와 같이 시설에 심각한 생산 병목 현상이 있는 경우 이 시각화는 관리자가 이를 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

레이아웃 비효율, 트래픽 병목 현상, 유지 관리 경고 또는 잠재적인 안전 위반을 식별하는 데에도 동일한 접근 방식을 사용할 수 있습니다.

IIoT 센서가 추적하는 데이터가 무엇이든 상관없이 디지털 트윈 내부 또는 어딘가에 표시되는 위치에 연결될 수 있으므로 관리자는 공장의 실제 성능에 대해 IIoT에서 캡처한 귀중한 정보를 더 잘 이해할 수 있습니다.

예측 유지보수 및 실시간 장비 모니터링

네트워크로 연결된 센서와 기계는 플랜트 장비 성능에 대한 정보를 지속적으로 보고할 수 있습니다. 이 데이터는 디지털 트윈에 제공되어 관리자에게 기계 상태에 대한 조감도를 제공할 수 있습니다.

공장의 기계가 기준선과 비교하여 비정상적으로 작동하기 시작하면 시스템이 관리자에게 경고하여 문제의 정확한 위치를 제공할 수 있습니다. 디지털 트윈을 사용하면 실패한 구성 요소를 정확히 찾아낼 수 있습니다.

실시간 모니터링과 결합된 예방 유지 관리 전략은 소유자가 유지 관리 비용을 절감하고 가동 중지 시간의 위험을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

AI는 더 멀리 갈 수 있게 합니다. 제조업체 데이터와 결합된 IIoT 기계 센서의 이력 데이터는 기계 고장 시기를 예측할 수 있는 알고리즘을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다. 비즈니스에서 이미 수정한 데이터를 사용한다는 것은 알고리즘이 예측 유지 관리 전략을 가능하게 하여 운영 비용과 가동 중지 시간을 더욱 줄일 수 있음을 의미합니다.

업그레이드 및 레이아웃 변경 계획

디지털 트윈은 공장의 업그레이드 또는 재구성을 감사하고 계획하는 데 특히 유용할 수 있습니다. 예를 들어, 작업자와 상품이 정체되는 위치를 보여주는 트래픽 또는 리소스 흐름 데이터와 디지털 트윈을 결합하면 일반적인 라인 레이아웃 실수가 더욱 분명해질 수 있습니다.

디지털 트윈 및 HVAC 시스템 모델링을 통해 현재 시스템의 효율성을 검토하고 새로운 HVAC 운영이 공기 흐름을 개선하고 공장의 편안함을 높이고 현장 공기 품질을 유지하는 데 어떻게 도움이 되는지 시뮬레이션할 수 있습니다.

일부 사업체는 작업자가 공기 중 미립자 물질에 ​​노출되는 것에 대한 산업 표준을 충족해야 할 수도 있습니다. 관리자는 대기 질 모델을 사용하여 노출을 시뮬레이션할 수 있으며 업그레이드가 현장 작업자를 안전하게 보호할 만큼 효율적인지 판단하는 데 도움이 됩니다.

공장 공정 분석

디지털 트윈은 관리자가 공장이 어떻게 운영되고 비즈니스의 전체 구조에 적합한지 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 트윈은 워크플로, 프로세스 및 공급망을 모델링할 수 있으며 이러한 조합을 통해 관리자는 공장에서 "축소"하고 창고 및 공급업체의 상품 흐름을 관찰할 수 있습니다.

동일한 기술을 통해 관리자는 공장 전체에서 개별 구성 요소 및 항목의 움직임을 "확대"하고 볼 수도 있습니다. 팔레트 또는 부품에 부착된 RFID 추적기 및 이와 유사한 장치는 관리자에게 제품이 공장 및 제조 공정을 통해 이동하는 방식에 대한 그림을 제공할 수 있습니다.

이러한 시스템의 데이터는 또한 사이트의 추적 가능성 이니셔티브를 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다. 올바른 정보는 생산 라인에서 나오는 모든 품목의 소스 재료와 제조 조건을 결정할 수 있습니다.

특정 로트 또는 품목 세트의 문제가 의심되는 제조업체는 관리자가 생산 데이터를 검토하여 영향을 받을 가능성이 가장 높은 품목을 식별하도록 하여 리콜 범위를 줄일 수 있습니다.

디지털 트윈을 사용하여 제조 공장 프로세스 간소화

디지털 트윈은 제조업체가 새로운 시장 상황에 적응할 수 있는 최고의 도구 중 하나일 수 있습니다.

관리자는 이 기술을 사용하여 IIoT 플릿에서 캡처하거나 AI 알고리즘으로 분석한 데이터를 보다 효과적으로 시각화할 수 있습니다. 디지털 트윈은 또한 기업이 공장 운영을 시뮬레이션하여 워크플로의 잠재적인 취약성 또는 병목 현상을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다.

시장 변동성과 수요 증가로 인해 제조 효율성이 더욱 중요해짐에 따라 디지털 트윈은 제조업체에 필수적인 투자가 될 수 있습니다.