디지털 트윈: 디지털 트윈이란 무엇이고 어떻게 작동하는가

모듈성: 디지털 트윈 기술은 종종 모듈식 설계 방식을 적용하여 여러 구성 요소가 있는 단일 기계를 구축합니다. 이 방식을 사용하면 원하는 결과를 얻기 위해 어떤 식으로든 교환, 개선 또는 조정할 수 있는 특정 구성 요소를 쉽게 식별할 수 있습니다.
입/출력 라인: 디지털 트윈도 연결성에 크게 의존하며, 이는 일반적으로 IoT 장치를 통한 연결된 센서를 통해 달성됩니다. 이 연결성은 양방향으로 이어져 디지털 트윈과 물리적 트윈 간의 통신을 가능하게 합니다.
스마트하고 재프로그래밍 가능: 디지털 트윈 시스템은 다양한 매개변수를 변경할 수 있다는 점에서 스마트합니다. 예를 들어 IoT 센서의 정보는 디지털 트윈이 일부 매개변수를 조정하게 할 수 있으며, 이러한 새로운 설정을 물리적 트윈으로 보내 스스로 조정하게 할 수도 있습니다.
균질화: 동질화는 물리적 기계의 모든 데이터와 입력을 간단한 디지털 형식으로 간소화하여 다른 사용자, 시스템 또는 팀 구성원과 쉽게 공유할 수 있도록 하는 것을 말합니다.
디지털 트레이스 메이킹: 디지털 트윈은 또한 기계의 상태를 쉽게 되돌릴 수 있는 흔적을 남깁니다. 예를 들어, 오작동이 발생하기 전의 이전 시간으로 되돌릴 수 있습니다. 따라서 문제를 진단하기 쉽습니다.

디지털 트윈의 작동 방식

디지털 트윈의 기능 프로세스는 비교적 간단합니다. 기본적인 3단계 프로세스는 다음과 같습니다.

1. 물리적 쌍둥이

첫째, 물리적 대상 또는 기계가 있는데, 이는 V8 내연 기관에서 터보팬 제트 엔진, 공장의 조립 라인 또는 전체 공급망에 이르기까지 무엇이든 될 수 있습니다. 물리적 쌍둥이에는 모든 형태의 데이터를 수집하여 가상 쌍둥이로 전송하는 센서가 장착되어 있습니다. 이러한 데이터에는 온도, 분당 회전수, 압력, 소음 수준, 진동 등이 포함될 수 있습니다.

2. 디지털 트윈

컴퓨터 세계에서는 가상 시뮬레이션을 위해 물리적 쌍둥이의 해당 가상 모델이 생성됩니다. 이 가상 모델은 필요에 따라 간단하거나 복잡할 수 있습니다. 간단한 그래픽 표현을 사용하거나 물리적 또는 엔지니어링 원리를 사용하여 물리적 쌍둥이를 더욱 진짜처럼 모방하는 더 복잡한 그래픽을 사용할 수 있습니다.

3. 데이터 연결

센서에서 수집된 실시간 데이터가 디지털 트윈에 입력되어 실시간 피드백 루프가 생성되고, 물리적 트윈이 디지털 대응물에 영향을 미치고, 디지털 트윈은 물리적 성능을 모니터링하고, 시뮬레이션을 실행하고, 물리적 트윈을 변경하거나, 업무를 위한 인력 교육에 사용될 수 있을 때에만 시스템이 완성됩니다.

디지털 트윈의 이점

디지털 트윈의 장점은 많고 그 중 몇 가지를 소개합니다.

예측 유지 보수 : 디지털 트윈은 장비와 성능을 꾸준히 모니터링함으로써 예측적 유지 관리를 가능하게 하고 비용이 많이 드는 장비 고장과 계획되지 않은 가동 중지 시간을 방지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
향상된 운영 효율성: 디지털 트윈은 실시간 데이터를 기반으로 프로세스를 최적화하고 리소스를 최적으로 할당하기 위한 통찰력을 제공함으로써 생산성을 크게 향상시킬 수도 있습니다.
강화된 안전 및 위험 관리: 디지털 트윈을 사용하여 위험한 시나리오를 시뮬레이션하여 잠재적인 위험을 식별하고 적절한 조치를 취할 수 있습니다.
혁신 및 제품 개발: 디지털 트윈은 물리적 생산에 착수하기 전에 아이디어를 테스트하고 다듬을 수 있는 가상 환경을 제공하여 혁신을 촉진하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이를 통해 혁신 및 제품 개발 프로세스를 가속화하여 제품을 더 빨리 시장에 출시하는 데 도움이 될 수 있습니다.
향상된 의사 결정: 디지털 트윈은 물리적 시스템의 상태와 성능에 대한 실시간 데이터 기반 통찰력을 제공합니다. 이 정보는 의사 결정권자가 정보에 입각한 선택을 하고, 시스템 프로세스를 최적화하고, 예상치 못한 상황에 보다 쉽게 대응할 수 있도록 해줍니다.
비용 절감 : 디지털 트윈은 예측적 유지 관리, 프로세스 최적화, 전반적인 리소스 관리 개선을 통해 조직의 비용 절감에 기여할 수 있습니다.

디지털 트윈의 유형

디지털 트윈에는 적용 범위나 범위에 따라 다양한 유형이 있습니다. 주요 유형은 다음과 같습니다.

구성 요소 쌍둥이: 부품 트윈이라고도 불리는 이것은 시스템의 가장 작은 요소에 해당하는 디지털 트윈입니다. 예를 들어 6기통 엔진의 단일 피스톤이 있습니다. 구성 요소 트윈은 진동 및 온도와 같은 특정 매개변수를 모니터링할 수 있습니다.
제품 쌍둥이: 제품 또는 자산 트윈은 일반적으로 여러 구성 요소 트윈을 결합하여 더 높은 복잡성을 가진 이 모델을 달성합니다. 제품 트윈은 일반적으로 엔진, 환풍기 등과 같은 물리적 제품을 나타냅니다.
프로세스 쌍둥이: 시스템 내의 작업이나 워크플로를 모델링하고 시뮬레이션하는 데 사용됩니다. 프로세스 트윈은 제조 및 공급망 관리와 같은 산업 프로세스를 최적화하거나 모니터링하는 데 적용될 수 있습니다.
시스템 트윈스: 여러 프로세스나 제품 쌍을 결합하여 다양한 가상 모델의 상호 작용을 단일 단위로 분석하거나 시뮬레이션하는 데 사용되는 복잡한 시스템을 만듭니다.

산업 전반에 걸친 애플리케이션

기업들은 전 세계 다양한 산업에 디지털 트윈 기술을 적용하고 있습니다. 다음은 이러한 주요 응용 분야 중 일부입니다.

제조 : 디지털 트윈은 공장의 생산 공정을 최적화하여 가동 중지 시간을 최소화하고, 장비 상태를 모니터링하고, 회사의 전반적인 운영 효율성을 향상하는 데 도움이 됩니다.
항공 우주 : 항공우주 제조업체는 항공기 구성 요소 설계 및 테스트를 위해 디지털 트윈을 사용합니다. 다른 제조업체는 Rolls-Royce가 엔진에 사용하는 것처럼 실시간 모니터링에 사용합니다.
스마트 시티: 스마트 시티에서는 교통 최적화, 에너지 모니터링, 관리 및 도시 주민에게 도움이 되는 다양한 정보에 입각한 의사 결정을 내리는 데 디지털 트윈을 활용하고 있습니다.
에너지 및 유틸리티: 디지털 트윈 기술은 재생 에너지, 전력망 및 복잡한 에너지 시스템 혼합을 관리하는 데 도움이 됩니다. 자원 할당 최적화, 에너지 수요 예측 등에 도움이 될 수 있습니다.
구성: 디지털 트윈을 통해 건축가와 엔지니어는 착공하기 전에 다양한 옵션을 시각화하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 게다가 건설 후 건물을 모니터링할 수도 있습니다.
공급망 관리: 복잡한 공급망에서는 디지털 트윈 기술을 사용하여 실시간으로 상품과 자재를 추적하고, 운송 경로를 최적화하고, 잠재적인 지연을 파악하고, 공급망의 전반적인 효율성을 개선할 수 있습니다.
제품 개발: 디지털 트윈을 사용하면 신제품을 시장에 출시하기 전에 가상으로 테스트하고 개선할 수 있으므로 개발 비용을 줄일 수 있습니다.

예제 응용 프로그램

기업이 디지털 트윈 기술을 활용하는 다양한 방법에 대한 몇 가지 기억에 남는 사례를 소개합니다.

GE 풍력 터빈: GE는 성능 모니터링과 예측적 유지 관리를 위해 풍력 터빈의 디지털 트윈을 활용합니다.
스페이스 엑스: 드래곤 캡슐의 디지털 트윈을 통해 운영자는 안전성과 신뢰성을 위해 궤적, 하중 및 추진 시스템을 모니터링하고 조정할 수 있습니다.
싱가포르 스마트 시티: 싱가포르는 건물, 인프라, 교통망을 포함한 도시 전체의 디지털 트윈을 개발하여 에너지 소비, 대기 질, 교통 상황을 실시간으로 모니터링하고 있습니다.
슈나이더 일렉트릭 그리드: 슈나이더 일렉트릭은 에너지 흐름 최적화, 잠재적 정전 예측 및 그리드 회복력을 위해 전기 그리드의 디지털 트윈을 사용합니다.
AB 인 베브: 세계 최대 규모의 맥주 양조업체는 디지털 트윈 기술을 사용하여 공급망과 생산 라인을 관리합니다.
롤스 로이스: 롤스로이스사는 항공기 엔진의 디지털 트윈을 활용하여 실시간 엔진 추적, 최적화 및 연료 효율성을 개선합니다.
유니레버: 이 제조 대기업은 공장의 프로세스 최적화와 자원 극대화를 위해 디지털 트윈 기술을 사용합니다.
보스턴 컨설팅 그룹: 보스턴 컨설팅 그룹(BCG)은 비즈니스 프로세스의 디지털 트윈을 활용하여 비효율성을 식별하고 해결하고, 프로세스 병목 현상을 예측하고, 고객 비즈니스의 리소스 할당을 최적화합니다.

디지털 트윈 관련 기술

디지털 트윈 기술은 진공 상태에서 개발되지 않습니다. 이는 다음을 포함한 여러 다른 기술과의 상호 작용의 결과입니다.

AI 및 머신러닝: 인공지능(AI)과 기계 학습 (ML)은 엔지니어가 디지털 트윈 시스템에서 센서 및 데이터 입력을 받아 실행 가능한 통찰력이나 기타 귀중한 비즈니스 애플리케이션으로 전환하는 것을 쉽게 만들어 주는 컴퓨터 과학 분야입니다.
만약 IoT: 사물 인터넷(IoT)은 서로 및 다른 컴퓨팅 플랫폼과 통신할 수 있는 상호 연결된 장치의 성장하는 웹입니다. IoT 애플리케이션과 혁신은 여전히 증가하고 있습니다.
확장 현실: 확장된 현실 가상 현실, 증강 현실, 혼합 현실 애플리케이션을 지칭하는 포괄적인 용어입니다.
클라우드 & 엣지: 클라우드 플랫폼은 데이터 동질화를 보다 쉽게 만들어줍니다. 에지 컴퓨팅 시스템은 회사가 인프라와 데이터 처리 역량을 최적화하는 데 도움이 됩니다.
시뮬레이터: 3D 모델링 시스템부터 물리 엔진, 시각화 도구 및 디지털 트윈의 생성과 시각화를 가능하게 하는 기타 플랫폼까지.
블록체인: 공급망 솔루션과 같은 일부 디지털 트윈 애플리케이션이 적용됩니다. 블록 체인 기술 정확하고 신뢰할 수 있는 데이터 관리를 위해.