디지털 트윈 기술로 제조 효율성과 비용 절감 극대화하기

디지털 트윈 기술은 센서, 카메라, 기타 IoT 데이터 수집 방식을 사용해 프로세스나 제품의 가상 모델을 만드는 소프트웨어 솔루션입니다. 이 모델은 물리적 대응물과 상호작용하며 업데이트될 뿐만 아니라, 부품이나 프로세스가 다양한 시나리오에서 어떻게 반응하는지 테스트하는 데도 사용됩니다. 제대로 활용하면 디지털 트윈 기술은 기업이 제품과 프로세스를 더 효율적이고 비용 효과적으로 최적화하도록 도울 수 있습니다.

이 개념은 아직 비교적 새롭지만, 디지털 트윈은 이미 심오한 실용적 애플리케이션을 입증했습니다. 예를 들어 공급망 관리 부문에서는 창고 레이아웃과 조건을 변경 전에 모델링하는 데 디지털 트윈을 사용하는데, 맥킨지(McKinsey) 연구에 따르면 창고 효율을 최대 25%까지 개선할 수 있습니다. 제조업체에 특히 관련 있는 두 가지 애플리케이션이 있습니다: 공정 및 제조, 예지 보전. 이들이 어떻게 작동하는지 알아보세요.

디지털 트윈: 데이터 기반 가상 모델

제조 분야에서 디지털 트윈의 첫 번째 관련 애플리케이션은 부품이 생성되고 후처리되는 동안 부품의 가상 복사본을 만드는 데 기술을 사용하는 것입니다. 엔지니어가 제조 공정을 충분히 이해한다면, 부품이 제작되기 전에도 각 공정과 생산 단계에서 부품 특성이 어떻게 변할지 모델링할 수 있습니다.

디지털 트윈은 실시간 조건에서 제품을 가상으로 현장 테스트할 수 있게도 합니다. 이는 오랜 기간 동안 끊임없이 다른 조건에 노출되는 부품과 컴포넌트에 특히 유용합니다. 이런 부품은 조건에 따라 6개월 뒤 또는 수년 뒤에 고장 날 수 있지만, 온도, 습도, 가동 시간, 다양한 운전 조건(모터 시스템의 일부인지 여부 등) 측정을 디지털 트윈에 입력하면 제조업체는 제품이 실시간으로 어떻게 수행되는지, 수명이 어떤지 더 명확하게 파악할 수 있습니다.

디지털 트윈은 특정 부품의 고장 확률이 높은 시점을 예측하는 데 도움을 주어, 운영 중단을 피하기 위해 선제적으로 서비스를 수행할 수 있게 합니다. 현재로선 부품의 상대적 마모를 가늠하거나 수명을 정확하게 예측하기 어려워, 비용이 많이 드는 부품 고장이나 불필요하게 이른 부품 교체로 이어질 수 있습니다. 부품을 서비스할 적절한 시점은 애플리케이션, 내구성, 마모, 환경 등 여러 요인에 따라 달라지겠지만, 디지털 트윈 기술은 데이터 기반 전략적 서비스를 통해 부품의 효과적 수명과 가치를 연장하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

디지털 트윈 기술의 주된 단점은 유용하려면 좋은 데이터와 모델이 필요하다는 점입니다. 올바른 데이터를 수집하고, 서로 다른 데이터 소스를 통합하고, 데이터를 올바르게 분석하는 디지털 트윈을 구축하는 데 필요한 기술 인프라는 부품 자체를 설계하는 것보다 더 복잡할 수 있습니다.

가장 관련 있는 데이터 소스는 부품 애플리케이션에 따라 달라지지만, 일반적으로 부품의 환경 및 운전 조건(온도, 습도, 작동 속도 등)이 필수적입니다. 부품의 자재 정보는 기하 구조만큼 중요하며, 이 정보도 중첩되어야 합니다.

디지털 트윈 기술의 미래

디지털 트윈 기술은 대규모 데이터 세트를 활용해 다양한 부품 상태에 대한 더 큰 가시성을 제공함으로써, 기업이 중요한 인프라 니즈를 파악하고 예지 보전을 실천하도록 돕습니다. 따라서 시장 부문 전반의 기업들이 디지털 트윈이 제공하는 이점을 빠르게 활용한 것은 놀라운 일이 아닙니다. 실제로 가트너(Gartner)는 2021년까지 모든 산업 기업의 절반이 어떤 형태로든 이 기술을 사용할 것으로 예측했으며, 추가 연구에 따르면 2025년까지 거의 90%의 IoT 플랫폼이 디지털 트윈닝을 지원할 뿐만 아니라 IoT 앱의 표준 기능이 될 것으로 예측됩니다. 이 기술은 광범위한 잠재적 애플리케이션과 용도를 가지며, 그 중 다수는 아직 개발되지 않았습니다.

디지털 트윈이 제공하는 제품이나 프로세스에 대한 실행 가능한 인사이트를 얻으려면, 제조업체와 제품 팀은 데이터를 수집하고 분석하는 소프트웨어 파트너를 찾거나 내부적으로 그런 역량을 개발해야 합니다. 데이터 수집은 중요하지만, 포괄적 솔루션과는 거리가 멉니다. 가치 있는 인사이트를 얻으려면 다양한 데이터와 이를 제대로 분석하는 데 필요한 도구 및 스킬셋이 모두 필요합니다. 예를 들어 복잡한 시스템의 디지털 트윈이 5~6개 소스에서 데이터를 수집한다면, 그 데이터를 한곳으로 중앙화하려면 통합된 방식으로 데이터를 탐색하고 분석할 수 있는 특수 소프트웨어 솔루션이 필요할 수 있습니다.

패스트 래디우스(Fast Radius)는 엔지니어, 디자이너, 전략가, 기술자로 구성된 전담 팀으로, 제조를 다르게 하기로 결심했습니다. 우리는 제조의 최첨단을 이해합니다. 왜냐하면 우리가 그것을 정의하고 있기 때문입니다. 우리는 각 고객과 협력해 부품을 설계부터 후처리까지 문제없이, 정시에 안내합니다. 디지털 트윈의 혁신적 힘을 활용하고 싶으신가요? 오늘 문의해 시작하세요.