제조 효율성 극대화: 디지털 트윈의 실질적 이점

제조 부문은 엄청난 도전에 직면해 있습니다. 공급 부족, 높은 수요, 변동성 큰 시장이 기업들에게 경쟁력을 유지하기 위한 새로운 전략 채택을 강요하고 있습니다.

많은 제조사들이 산업용 IoT, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 같은 Industry 4.0 혁신을 도입해 생산성 향상, 운영 비용 절감, 변화하는 시장 조건 대응에 나서고 있습니다.

IoT, AI 등 기술을 활용해 실제 시설의 고충실도 복제본을 시뮬레이션하는 새로운 기술인 디지털 트윈(Digital Twin)은, 소유자에게 플랜트 운영과 생산성 저해 잠재 요인에 대한 더 나은 이해를 제공할 수 있습니다.

디지털 트윈이란?

디지털 트윈은 기존 객체, 제품, 워크플로 또는 시설의 가상 표현입니다. 일반적으로 소스와 최대한 정확하게 일치하도록 설계되며, 이상적으로는 트윈이 복제품 역할을 할 수 있을 정도입니다.

예를 들어 건물의 디지털 트윈은 1:1 스케일 모델일 수 있습니다. 동일한 HVAC 시스템, 배관, 조명, 심지어 자재까지 갖출 수 있습니다. IoT 기류, 유동인구, 조명 모니터 같은 네트워크 센서 정보가 추가 데이터를 제공합니다.

복제본의 고충실도는 최종 사용자가 시뮬레이션, 예측, 건물 프로세스 시각화 등 다양한 목적으로 활용할 수 있게 합니다.

한 사용자는 HVAC 모델링과 기류 알고리즘을 활용해 건물 공조 시스템의 약점을 식별할 수 있습니다. 또 다른 사용자는 IoT 기기 데이터를 사용해 디지털 트윈을 실시간 모니터링 시스템으로 전환, 건물 네트워크와 성능에 대한 강력한 시각화를 제공할 수 있습니다.

건물 모델링 외에도, 기업은 디지털 트윈을 사용해 회사 전체 공급망부터 개별 플랜트 기계나 부품까지 다양한 규모의 객체와 프로세스를 표현할 수 있습니다.

제조업에서의 디지털 트윈

디지털 트윈은 제조 플랜트 소유자에게 향상된 모니터링, 간소화된 품질 관리, 데이터 시각화 등 다양한 잠재적 이점을 제공합니다.

IIoT 데이터 시각화

디지털 트윈은 제조 부문에서 점점 일반화되는 IIoT 모니터링 플릿과 시너지가 좋습니다. IIoT 모니터 데이터로 더 정확한 트윈을 만들 수 있어 모델의 예측력이 향상됩니다.

최종 사용자는 디지털 트윈을 사용해 IIoT 데이터를 시각화할 수도 있어, IIoT 시스템이 포착할 수 있는 방대한 정보량을 파싱할 때 오는 혼란을 줄일 수 있습니다.

예를 들어 기업은 IIoT와 기존 플랜트 디지털 트윈을 사용해 플랜트 기류, 유동인구, 물품 이동을 표현할 수 있습니다. 컨베이어 벨트가 플랜트 처리량을 제한하는 등 시설 내 상당한 생산 병목이 있다면, 이 시각화로 관리자가 이를 식별할 수 있습니다.

같은 접근법으로 레이아웃 비효율, 교통 병목, 정비 알림, 잠재적 안전 위반도 식별할 수 있습니다.

IIoT 센서가 추적하는 데이터가 무엇이든, 디지털 트윈 내 또는 위의 어느 위치에든 연결할 수 있어, 관리자가 플랜트 실제 성능에 대한 귀중한 IIoT 수집 정보를 더 잘 이해할 수 있습니다.

예측 정비 및 실시간 장비 모니터링

네트워크 센서와 기계가 플랜트 장비 성능 정보를 지속적으로 보고합니다. 이 데이터는 디지털 트윈에 제공돼 관리자에게 기계 건전성의 조감도를 제공합니다.

플랜트 내 기계가 기준선 대비 이상 동작을 시작하면 시스템이 관리자에게 알리고 문제의 정확한 위치를 제공합니다. 디지털 트윈으로 고장 난 정확한 부품을 특정할 수 있습니다.

예방 정비 전략과 실시간 모니터링을 결합하면 소유자가 정비 비용을 낮추고 다운타임 위험을 줄일 수 있습니다.

AI는 더 나아갈 수 있게 합니다. IIoT 기계 센서의 이력 데이터와 제조사 데이터를 결합해 알고리즘을 훈련시키면 기계가 언제 고장날지 예측할 수 있습니다. 기업이 이미 보유한 데이터를 사용하므로, 알고리즘이 예측 정비 전략을 가능하게 해 운영 비용과 다운타임을 더욱 줄일 수 있습니다.

업그레이드 및 레이아웃 변경 계획

디지털 트윈은 플랜트 업그레이드나 재조직 감사 및 계획에 특히 유용합니다. 예를 들어 디지털 트윈을 교통량이나 자원 흐름 데이터(작업자와 물품이 어디에서 막히는지 보여주는)와 결합하면 일반적인 라인 레이아웃 실수가 더 명확해집니다.

디지털 트윈과 HVAC 시스템 모델링으로 현재 시스템 효과성을 검토하고, 새로운 HVAC 운영이 기류 개선, 플랜트 쾌적성 향상, 현장 공기질 유지에 어떻게 도움이 될지 시뮬레이션할 수 있습니다.

일부 기업은 작업자의 공기 중 미세먼지 노출에 대한 산업 표준을 충족해야 할 수 있습니다. 관리자는 공기질 모델로 그 노출을 시뮬레이션해, 업그레이드가 현장 작업자 안전을 지킬 만큼 충분히 효율적인지 판단할 수 있습니다.

플랜트 공정 분석

디지털 트윈은 관리자가 플랜트 운영 방식과 비즈니스 전체 구조에서의 위치를 더 잘 이해하도록 돕습니다. 디지털 트윈으로 워크플로, 프로세스, 공급망을 모델링하고, 이를 결합하면 관리자가 플랜트에서 '줌 아웃'해 창고와 벤더로부터의 물품 흐름을 관찰할 수 있습니다.

같은 기술로 '줌 인'해 개별 구성요소와 항목이 플랜트와 제조 공정 전반을 어떻게 이동하는지 볼 수도 있습니다. 팔레트나 부품에 부착된 RFID 트래커 같은 장치가 관리자에게 물품이 자사 플랜트와 제조 공정을 어떻게 통과하는지 그림을 제공합니다.

이 시스템들의 데이터는 현장의 추적성 이니셔티브 개선에도 도움이 됩니다. 올바른 정보로 생산 라인에서 나오는 모든 항목의 원자재와 제조 조건을 결정할 수 있습니다.

특정 로트나 항목 세트에 문제가 의심되는 제조사는 관리자가 생산 데이터를 검토해 영향받을 가능성이 높은 것을 식별하게 해, 리콜 범위를 줄일 수 있습니다.

디지털 트윈으로 제조 플랜트 공정 간소화하기

디지털 트윈은 제조사가 새로운 시장 조건에 적응하는 데 사용할 수 있는 최고의 도구 중 하나일 수 있습니다.

관리자는 IIoT 플릿이 수집하거나 AI 알고리즘이 분석한 데이터를 더 효과적으로 시각화하는 데 이 기술을 사용할 수 있습니다. 디지털 트윈은 플랜트 운영을 시뮬레이션해 워크플로의 잠재적 취약점이나 병목을 식별하는 데도 도움이 됩니다.

시장 변동성과 증가하는 수요가 제조 효율성을 더 중요하게 만드는 만큼, 디지털 트윈은 제조사에게 필수적 투자가 될 수 있습니다.