톱 723 디지털 트윈 소프트웨어 새로운 업데이트 91 시간 전

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6 최고의 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼(2022) – HashDork

디지털 트윈은 표준 시뮬레이션보다 훨씬 더 유리한 지점에서 더 많은 문제를 연구할 수 있는데, 이는 광범위한 분야와 관련된 더 우수하고 지속적으로 업데이트되는 데이터와 가상 환경과 함께 제공되는 추가 컴퓨팅 성능이 결합되어 있기 때문입니다. 장기적으로 상품과 절차를 개선할 수 있는 가능성.

Interface의 디지털 비즈니스 플랫폼인 RAD(Rapid Application Development) 도구는 Low-Code Development 접근 방식을 사용하여 기술 리소스 사용을 최대화하는 동시에 지속적인 개선을 위해 투명성을 최대화합니다.

이러한 데이터를 사용할 수 있게 되면 가상 모델을 사용하여 시뮬레이션을 수행하고, 성능 문제를 조사하고, 잠재적인 변경 사항을 생성할 수 있습니다. 이 모든 것은 나중에 원래의 물리적 장치로 가져올 수 있는 중요한 통찰력을 생성하기 위한 목적입니다.

1. aPriori 디지털 제조 시뮬레이션 소프트웨어 · 2. 엔지니어링을 위한 디지털 클론 · 3. 엔터프라이즈 프로세스 센터 · 4. AWS IoT · 5. 지멘스 NX · 6. 지오스핀.

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  • Description Website: 1. aPriori 디지털 제조 시뮬레이션 소프트웨어 · 2. 엔지니어링을 위한 디지털 클론 · 3. 엔터프라이즈 프로세스 센터 · 4. AWS IoT · 5. 지멘스 NX · 6. 지오스핀.

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6 최고의 디지털 트윈 소프트웨어 및 플랫폼(2023)

기술에 대한 우리의 기대치는 최근 수십 년 동안 크게 바뀌었습니다.

전화는 더 이상 전화를 걸거나 메시지를 보내는 데만 사용되는 것이 아닙니다. 자동차는 목적지까지 가는 방법을 나보다 더 잘 알고 있을 것입니다. 5G와 IoT 덕분에 우리의 도시와 산업은 매일 더 똑똑해지고 연결되고 있습니다.

복잡한 네트워크와 연결된 디지털 생태계로 둘러싸인 우리의 미래는 우리 주변에서 구축되고 있습니다.

이러한 네트워크를 관리하고 효과적이고 지속 가능한 기능을 보장하는 것은 다음 사항에 크게 의존합니다. 인공 지능 (AI) 및 모든 장치에서 지속적으로 생성되는 방대한 양의 실시간 데이터로 인한 기계 학습.

그러나 운동은 어렵다. 다운타임이 선택 사항이 아닌 라이브 동적 네트워크에서 어떻게 안전하게 교육할 수 있습니까? 기계 학습 알고리즘 배우고 대응하기 위해? 이러한 상황에서 디지털 트윈이 유용할 수 있습니다.

이 게시물에서는 작동 방식, 응용 프로그램, 생성을 위한 최고의 소프트웨어 등을 포함하여 디지털 트윈에 대해 철저히 조사할 것입니다.

디지털 트윈 소개

디지털 트윈은 실제 제품, 절차 또는 서비스의 전자 대응물입니다. 디지털 트윈은 제트 엔진이나 풍력 발전 단지와 같은 실제 물체를 컴퓨터로 복제한 것입니다. 건물이나 도시 전체와 같은 더 큰 개체일 수도 있습니다.

디지털 트윈 기술은 프로세스를 복제하고 데이터를 수집하여 실제 자산 외에 어떻게 작동할지 예측하는 데 사용할 수 있습니다.

디지털 트윈은 실제 데이터를 사용하여 프로세스 또는 제품이 작동하는 방식에 대한 시뮬레이션을 생성하는 컴퓨터 소프트웨어입니다.

이러한 응용 프로그램은 사물 인터넷을 사용할 수 있습니다. 인공 지능, 그리고 출력을 향상시키기 위한 소프트웨어 분석.

이러한 가상 모델은 이제 혁신을 주도하고 성능을 향상시키는 현대 엔지니어링의 표준이 되었습니다. 기계 학습 빅 데이터와 같은 요소.

즉, 전략적 기술 동향에 도움이 되고, 물리적 항목의 값비싼 고장을 방지하고, 우수한 분석, 모니터링 및 예측 기능을 활용하여 프로세스 및 서비스를 테스트할 수 있습니다.

디지털 트윈의 중요성

자동화와 데이터 교환을 중심으로 하는 기업 부문의 XNUMX차 산업혁명 운영의 중심에는 다양한 제조 기술이 있습니다.

가능성은 디지털 트윈의 개념과 함께 무한합니다. 무언가를 만든 다음 이후 릴리스 및 버전에서 변경하는 이전 방법은 더 이상 효과적이지 않습니다.

제품, 프로세스 또는 시스템의 고유한 기능, 성능 기능 및 발생할 수 있는 잠재적 문제를 이해함으로써 가상 기반 설계 접근 방식을 통해 주어진 제품, 프로세스 또는 시스템의 실현 가능한 최적 효율성 수준을 찾고 구성할 수 있습니다.

어려운 절차는 제품 개발 주기 동안 크게 단순화됩니다.

조직은 설계 단계에서 배포 단계에 이르기까지 창작물의 디지털 흔적을 남길 수 있습니다. 이러한 모든 디지털 제품은 서로 연결되어 실시간으로 데이터를 생성할 수 있습니다.

초기 설계 단계에서 이러한 기능은 조직에서 잠재적인 구현 문제를 더 잘 분석하고 예측하는 데 도움이 됩니다. 가동 중지 시간을 피하기 위해 문제를 사전에 수정하거나 조기 경고를 발령할 수 있습니다.

실제 응용 프로그램에서 시뮬레이션의 결과로 이 접근 방식은 보다 비용 효율적인 방식으로 더 새롭고 우수한 제품을 구축할 수 있는 기회를 제공합니다. 궁극적인 결과는 더 나은 고객 경험이 될 것입니다.

디지털 트윈 기술에는 빅 데이터, 인공 지능, 기계 학습 및 사물 인터넷이 포함되며 엔지니어링 및 제조의 미래를 나타냅니다.

디지털 트윈 기술은 어떻게 작동합니까?

응용 수학 또는 데이터 과학의 전문가는 원본을 복제하는 수학적 모델을 만들기 위해 물리적 개체 또는 시스템의 물리학 및 운영 데이터를 연구합니다.

이것은 디지털 트윈 생성의 첫 번째 단계입니다. 물리적 사물의 정확한 가상 표현을 디지털 트윈이라고 합니다. 예를 들어 풍력 터빈에는 주요 기능 영역에 연결된 다양한 센서가 장착되어 있습니다.

이 센서는 에너지 출력, 온도, 환경 조건 등 여러 영역에서 물리적 사물의 성능에 대한 정보를 생성합니다.

그 후 처리 시스템은 이 정보를 전송하고 디지털 사본에 적용합니다.

이러한 데이터를 사용할 수 있게 되면 가상 모델을 사용하여 시뮬레이션을 수행하고, 성능 문제를 조사하고, 잠재적인 변경 사항을 생성할 수 있습니다. 이 모든 것은 나중에 원래의 물리적 장치로 가져올 수 있는 중요한 통찰력을 생성하기 위한 목적입니다.

최고의 디지털 트윈 소프트웨어

자산의 성능을 실시간으로 추적하기 위해 디지털 트윈 소프트웨어는 실제 자산의 가상 버전 또는 시뮬레이션을 생성합니다.

자산은 성능을 모델링하고, 예상 유지 관리 요구 사항을 예측하고, 자산 성능을 시뮬레이션하는 데 사용되는 이러한 도구를 사용하여 최종적으로 최대 성능에 맞게 최적화됩니다.

디지털 트윈을 지원하는 데 필요한 데이터를 제공하기 위해 기업은 물리적 자산에 센서를 내장합니다. 자산을 IoT 지원 가젯으로 변환하여 실제 장비를 추적하고 확인할 수 있습니다.

CAE(Computer-Aided Engineering) 소프트웨어 또는 IoT 장치 관리 소프트웨어는 이러한 장비와 함께 자주 사용됩니다. 이제 최고의 소프트웨어가 검사됩니다.

제조업체는 현금 흐름을 최대화하고 매출 성장을 촉진하며 이익을 늘리기 위해 업계 최고의 Manufacturing Insights Platform인 Priori의 도움을 받아 제품을 설계하는 방법과 생산 위치를 지속적으로 선택할 수 있습니다.

협업을 위한 이 독특한 플랫폼은 공급업체 협업, 제조를 위한 설계 및 지속 가능성을 위한 기능을 통합합니다.

450개 이상의 제조 공정 시뮬레이션과 80개 이상의 지역 경제 모델이 플랫폼에 포함되어 있어 시장 출시 시간을 20% 단축하는 동시에 수억 달러를 절약하고 CO2 배출량을 줄이는 통찰력을 제공합니다.

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협업을 위한 이 독특한 플랫폼은 공급업체 협업, 제조를 위한 설계 및 지속 가능성을 위한 기능을 통합합니다.

450개 이상의 제조 공정 시뮬레이션과 80개 이상의 지역 경제 모델이 포함된 이 플랫폼은 CO2 배출량과 시장 출시 시간을 20% 줄이는 동시에 수억 달러를 절약하고 비용을 절감하는 통찰력을 생성합니다.

가격

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가정, 기업, 유정, 의료 시설, 자동차 및 기타 수천 곳의 장소에 수십억 개의 장치가 있습니다. 장치가 증가함에 따라 장치를 연결하고 장치 데이터를 수집, 저장 및 분석하기 위한 솔루션이 필요합니다.

에지에서 클라우드에 이르기까지 AWS는 광범위한 IoT 서비스를 제공합니다. 데이터 관리와 강력한 분석을 결합한 시끄러운 IoT 데이터에 대해 사용하기 쉬운 서비스를 제공하는 유일한 클라우드 제공업체는 AWS IoT입니다.

모든 보안 수준은 디바이스 데이터에 대한 암호화 및 액세스 제어와 같은 예방적 보안 조치는 물론 지속적인 구성 모니터링 및 감사를 위한 서비스를 포함하여 AWS IoT에서 제공하는 서비스의 적용을 받습니다.

AWS는 AI와 IoT를 결합하여 가젯에 추가 인텔리전스를 제공합니다. 모델은 클라우드에서 생성된 다음 경쟁 제품보다 2배 더 빠르게 작동하는 장치에 배포할 수 있습니다.

실제 시스템의 디지털 트윈을 쉽게 생성하여 운영을 최적화합니다. 분석 플랫폼을 개발하지 않고도 많은 양의 IoT 데이터를 쉽게 분석할 수 있습니다.

가격

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Siemens NX 소프트웨어는 더 나은 제품을 더 빠르고 효과적으로 전달하는 데 도움이 되는 다재다능하고 강력한 통합 솔루션입니다.

기업은 NX의 차세대 설계, 시뮬레이션 및 생산 솔루션을 통해 디지털 트윈의 이점을 실현할 수 있습니다.

NX는 개념 설계에서 엔지니어링 및 제조에 이르는 제품 개발의 모든 단계를 지원하면서 분야를 조정하고, 데이터 무결성과 설계 의도를 보호하고, 전체 프로세스를 단순화하는 포괄적인 도구 세트를 제공합니다.

엔지니어는 제너레이티브 디자인 기술을 사용하여 디자인 제한 사항을 준수하면서 더 빠르게 새 항목을 생성할 수 있습니다.

이 접근 방식은 반복적이며 빠른 결과를 산출하므로 엔지니어는 제약 조건 변화를 통해 미세 조정하여 요구 사항을 충족하는 최적의 설계에 집중할 수 있습니다.

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웹 인터페이스를 통해 독일 전역에 대한 예측, 분석 및 광범위한 데이터 소스에 액세스할 수 있습니다.

문의사항에 맞는 데이터를 선택하실 수 있도록 LIA는 사용자 친화적인 메뉴를 제공합니다. 질문에 대한 답변이 대화형 지도에 직관적으로 표시되는 방식 덕분에 연구를 더 자세히 탐색할 수 있습니다.

LIA의 도움으로 업계에서 현명하게 선택할 수 있습니다. 정보를 신속하게 분석하고 평가하여 지리적 및 경쟁 우위를 확보하십시오.

복잡한 AI 예측, 영향 요인 결정, 디지털 트윈 사용 또는 수백만 개의 데이터 포인트 확인 및 필터링 등 위치 인텔리전스가 무엇을 요구하든 LIA는 빠르고 쉽고 간단합니다.

LIA의 지능형 지리 데이터 분석을 사용하여 리소스를 절약하고, 조치를 취하는 능력을 향상하고, 고급 지식을 얻고, 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있습니다.

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플랫폼을 무료로 사용할 수 있으며 프리미엄 가격은 월 150유로(매년 청구)부터 시작합니다.

디지털 트윈 대 시뮬레이션

시뮬레이션과 디지털 트윈 모두 디지털 모델을 사용하여 시스템의 서로 다른 작동을 시뮬레이션하지만 디지털 트윈은 진정한 가상 세계이므로 연구에 더욱 유용합니다.

시뮬레이션과 디지털 트윈의 주요 차이점은 규모입니다. 일반적으로 시뮬레이션은 단일 프로세스를 분석하지만 디지털 트윈은 여러 프로세스를 분석하는 데 필요한 만큼 관련 시뮬레이션을 수행할 수 있습니다.

차이점은 여기서 그치지 않습니다. 예를 들어 실시간 데이터는 일반적으로 시뮬레이션에 적합하지 않습니다.

그러나 디지털 트윈은 개체 센서가 시스템 프로세서에 관련 데이터를 제공할 때 시작하여 프로세서가 원본 소스 개체와 새로운 통찰력을 공유할 때 계속되는 양방향 정보 흐름으로 작동하도록 구성됩니다.

디지털 트윈은 표준 시뮬레이션보다 훨씬 더 유리한 지점에서 더 많은 문제를 연구할 수 있는데, 이는 광범위한 분야와 관련된 더 우수하고 지속적으로 업데이트되는 데이터와 가상 환경과 함께 제공되는 추가 컴퓨팅 성능이 결합되어 있기 때문입니다. 장기적으로 상품과 절차를 개선할 수 있는 가능성.

결론

제품, 기계, 산업, 건물 및 마을은 점점 더 정확한 가상 아날로그를 갖게 되며 물리적 개체가 아닙니다. 개인의 디지털 트윈은 현실입니다.

메타버스에서 실시간 3D를 통해 차세대 인터넷과 시스템, 장치 및 사람이 어떻게 연결되어 있는지 경험할 수 있습니다.

시설 개선을 관리하든 차량 구매를 맞춤화하든 관계없이 크로스 디지털 및 하이브리드 현실 영역의 몰입형 경험을 위해 메타버스는 3D 마케팅과 같은 무한한 잠재력을 가진 새로운 경제를 열고 있습니다.

디지털 트윈 개발 및 구축 – AnyLogic 시뮬레이션 소프트웨어

디지털 트윈의 두 가지 핵심 요소는 동적 시뮬레이션 모델과 라이브 시스템의 현재 상태를 반영하는 데이터입니다. 모델과 데이터를 사용하면 실험, 분석 및 통신을 위한 강력한 디지털 트윈 소프트웨어를 구축할 수 있으므로, 만약의 질문을 던지고, 시스템 동작을 이해하며, 여러 수준에서 검증할 수 있습니다.

디지털 트윈 기술은 이미 제조, 물류 산업이 그 이점을 누리고 있으며, 비즈니스 프로세스를 보호하고 개발하는 데 도움이 됩니다. 또한 이해하기 쉽고 소통하기 쉬운 통찰력을 제공하여 신뢰를 구축하고 의사 결정을 지원하는 데 도움이 됩니다.

AnyLogic 소프트웨어를 사용하여 비즈니스 및 산업 분야에서 디지털 트윈을 개발하고 배치합니다. 소개, 비디오, 사례 연구 및 백서에서는 디지털 트윈 기술의 예를 …

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디지털 트윈스 소프트웨어 데모 | 메베아

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디지털 트윈 개발 및 구축

디지털 트윈의 두 가지 핵심 요소는 동적 시뮬레이션 모델과 라이브 시스템의 현재 상태를 반영하는 데이터입니다. 모델과 데이터를 사용하면 실험, 분석 및 통신을 위한 강력한 디지털 트윈 소프트웨어를 구축할 수 있으므로, 만약의 질문을 던지고, 시스템 동작을 이해하며, 여러 수준에서 검증할 수 있습니다.

디지털 트윈 기술은 이미 제조, 물류 산업이 그 이점을 누리고 있으며, 비즈니스 프로세스를 보호하고 개발하는 데 도움이 됩니다. 또한 이해하기 쉽고 소통하기 쉬운 통찰력을 제공하여 신뢰를 구축하고 의사 결정을 지원하는 데 도움이 됩니다.

디지털 트윈(Digital Twin)에 관해 알아야 할 모든 것

29 thg 9, 2020 — 디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적 자산, 시스템 또는 프로세스를 소프트웨어로 표현하는 것을 의미하며, 실시간 분석을 통해 대상을 감지, 예방, …

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Drone Mapping Software 1. Bentley systems / 3D 모델링 소프트웨어, 디지털트윈 플랫폼

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동적 디지털 트윈 소프트웨어 | FactoryTalk 한국

기계의 수명에는 다음과 같이 “만일”이라는 가정의 경우가 많이 개입합니다. 기계를 만들기 전에 컨베이어 또는 필러가 약간 떨어져 있다는 것을 알고 있다면. 현장에 도입하기 전, 제어 통합 문제를 파악했다면. 좀 더 원활하게 전환할 수 있다면.

Emulate3D 소프트웨어는 실제 세계에서 ‘만일’로 가정한 상황이 현실이 되기 전, 디지털 세계에서 이와 같은 라이프사이클 문제를 해결하도록 도와줍니다. Emulate3D는 다음을 지원합니다.

디지털 트윈으로 더 빠르고 쉽게 문제 해결

기계 라이프사이클 재정의

자동화 시스템의 설계 및 성능 개선. 가장 간단히 표현하면, 디지털 트윈은 물리적 자산 또는 시스템의 디지털화한 표현입니다. 그러나, 단순한 비주얼 그 이상의 의미가 …

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Digital Twin Software Simumatik StartUp

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동적 디지털 트윈 소프트웨어

기계 라이프사이클 재정의

디지털 트윈으로 더 빠르고 쉽게 문제 해결

기계의 수명에는 다음과 같이 “만일”이라는 가정의 경우가 많이 개입합니다. 기계를 만들기 전에 컨베이어 또는 필러가 약간 떨어져 있다는 것을 알고 있다면. 현장에 도입하기 전, 제어 통합 문제를 파악했다면. 좀 더 원활하게 전환할 수 있다면.

Emulate3D 소프트웨어는 실제 세계에서 ‘만일’로 가정한 상황이 현실이 되기 전, 디지털 세계에서 이와 같은 라이프사이클 문제를 해결하도록 도와줍니다. Emulate3D는 다음을 지원합니다.

디지털 트윈이란 무엇입니까? | 팁코 소프트웨어 – TIBCO Software

고객에 대한 가상 모델을 만들어 온라인 쇼핑에서 이미 사용되는 옷, 립스틱 및 액세서리를 입어볼 수 있습니다. 디지털 트윈을 사용하여 장식 및 비품에 이르기까지 인테리어 디자인 계획의 모양을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이것은 고객 경험의 전부이며, 디지털 트윈은 가상 트윈을 생성하고 관련 시나리오에서 고객이 어떻게 보이거나 느낄지를 시뮬레이션함으로써 소매 고객 경험을 강화하는 데 중심적인 역할을 합니다. 디지털 트윈은 매장 내 계획은 물론 보안 구현 및 에너지 소비 관리를 지원할 수 있습니다.

이것은 제조 프로세스에 사용하는 디지털 모델입니다. 다양한 시나리오에서 생산 프로세스가 어떻게 작동하는지에 대한 가상 모델을 통해 기업은 각 종류의 기능을 평가할 수 있습니다. 이것은 효율적인 생산 방법론을 만드는 가장 간단한 방법입니다. 이 프로세스는 존재하는 모든 장비를 디지털 트윈으로 미세 조정할 수 있습니다. 기업의 경우 이는 예방 유지보수 시스템을 갖추는 능력을 의미합니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 가동 중지 시간의 발생을 줄이고 제조 작업을 안전하고 효율적으로 가속화합니다.

도면에서 전시장으로 제품을 가져가는 과정은 비용이 많이 들 수 있습니다. 제품의 각 반복에는 여러 단계와 인건비가 포함됩니다. 디지털 트윈을 사용하면 기업은 생산 중 기존 또는 잠재적인 결함을 줄일 수 있으므로 엔지니어가 가상 설정에서 제품을 테스트하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 실제 환경보다 가상 환경에서 오류를 수정하는 것이 훨씬 비용 효율적입니다. 제조업체는 출력물에서 발생할 수 있는 모든 위험을 제거하고 일단 출시되면 제품이 의도한 대로 작동하도록 보장할 수 있습니다.

디지털 트윈은 연결된 차량에 대한 가상 모델을 생성하여 행동 및 운영 데이터를 캡처합니다. 이를 통해 차량과 연결된 모든 특징의 전반적인 기능 및 성능 수준을 분석 …

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답은 현장에 있다. 현장의 답을 찾아주는 ‘디지털 트윈’

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디지털 트윈이란 무엇입니까?

디지털 트윈은 모든 프로세스, 서비스 또는 물리적 제품이 동적 디지털 형식 또는 표현을 갖게 되는 경우를 말합니다. 이런 경우, 물리적 제품은 다양한 작업 환경에서 디지털 트윈의 분석을 기반으로 평가하고 조작할 수 있습니다.

디지털 트윈 개념은 물리적 세계와 가상 세계가 어떻게 수렴하는지에 대한 완벽한 예입니다. 기본적으로 디지털 트윈은 실제 데이터를 사용하여 컴퓨터 프로그램을 통해 제품이나 프로세스의 운임을 예측하는 시뮬레이션을 생성합니다. 이러한 프로그램은 IoT(사물 인터넷), 인공 지능(AI) 및 소프트웨어 분석에 쉽게 통합되어 결과를 향상시킵니다.

인더스트리 4.0에서 디지털 트윈의 중요성

4차 산업 혁명 또는 인더스트리 4.0은 자동화 및 데이터 교환을 중심으로 이루어지며 광범위한 제조 기술이 비즈니스 세계에서 기능의 핵심으로 됩니다.

디지털 트윈의 개념은 무한한 가능성을 제공합니다. 무언가를 만든 다음 새 버전 및 릴리스에서 조정하는 전통적인 접근 방식은 이제 더 이상 사용되지 않습니다. 가상 기반 설계 시스템을 사용하면 제품, 프로세스 또는 시스템의 특정 기능, 성능 능력 및 발생할 수 있는 잠재적인 문제를 이해함으로써 가능한 최고의 효율성 수준을 파악하고 생성할 수 있습니다.

제품의 개발 주기에 디지털 트윈이 포함되면 복잡한 프로세스를 훨씬 간단하게 만듭니다. 조직은 설계에서 배포 단계에 이르기까지 생성에 대한 디지털 발자국을 만들 수 있습니다. 이러한 디지털 생성의 각 측면은 상호 연결되어 실시간으로 데이터를 생성할 수 있습니다. 이를 통해 기업은 초기 설계 단계부터 구현 시 발생할 수 있는 문제를 더 잘 분석하고 예측할 수 있습니다. 문제는 사전에 수정할 수 있거나 가동 중지 시간을 방지하기 위해 조기 경고를 제공할 수 있습니다.

이 프로세스는 또한 실제 응용에서 시뮬레이션의 결과로 보다 비용 효율적인 방식으로 더 새롭고 개선된 제품을 생성할 수 있는 가능성을 열어줍니다. 최종 결과는 더 나은 고객 경험이 될 것입니다. 디지털 트윈 프로세스는 빅 데이터, 인공 지능, 머신 러닝 및 사물 인터넷을 통합하며 엔지니어링 및 제조 영역의 미래를 나타냅니다.

디지털 트윈의 유형

디지털 트윈용 시뮬레이터에는 여러 종류가 있습니다.

제품 트윈

이것은 별도 제품의 디지털 모델입니다. 제조업체는 이러한 가상 모델을 만들고 다양한 조건에서 제품을 검사합니다. 제품에 필요한 모든 변경은 생산 라인이 생성되고 실제 제품이 만들어지기 전에 단일 제품 수준에서 수행할 수 있습니다. 결과적으로 설계 효율성이 향상되고 제조 비용 및 출시 기간을 단축할 수 있습니다.

프로세스 트윈

이것은 제조 프로세스에 사용하는 디지털 모델입니다. 다양한 시나리오에서 생산 프로세스가 어떻게 작동하는지에 대한 가상 모델을 통해 기업은 각 종류의 기능을 평가할 수 있습니다. 이것은 효율적인 생산 방법론을 만드는 가장 간단한 방법입니다. 이 프로세스는 존재하는 모든 장비를 디지털 트윈으로 미세 조정할 수 있습니다. 기업의 경우 이는 예방 유지보수 시스템을 갖추는 능력을 의미합니다. 이를 통해 비용이 많이 드는 가동 중지 시간의 발생을 줄이고 제조 작업을 안전하고 효율적으로 가속화합니다.

시스템 트윈

디지털 모델은 전체 플랜트 또는 팩토리 시스템으로도 구성됩니다. 기존 시스템의 제품뿐만 아니라 다양한 장치에서 방대한 양의 운영 데이터를 수집할 수 있습니다. 시스템 트윈은 관련된 모든 프로세스를 최적화하는 더 새롭고 더 나은 비즈니스 기회를 창출하기 위한 통찰력을 얻는 데 도움이 됩니다.

일부에서는 오작동하는 장비를 진단할 때 디지털 트윈이 인간 작업자를 대체할 것이라고 예측합니다. 사실, 이것은 이미 일부 기업에서 적용되고 있습니다. 가상 모델은 정보를 수집할 수 있는 능력이 있기 때문에 더 효과적인 경향이 있습니다. 예를 들어, 가상 모델은 온라인 모드에 있는 다양한 센서의 예비 부품 상태를 평가할 수 있습니다. 이렇게 하면 신속하게 수리하거나 교체할 수 있습니다.

디지털 트윈의 응용

디지털 트윈 개념이 대부분의 비즈니스 부문에서 미래의 중요한 요소라는 데는 의심의 여지가 없습니다. 단순히 디지털 자산을 분석함으로써 물리적 자산의 현재와 미래 상태를 정확하게 예측하는 데 도움이 될 것입니다. 디지털 트윈을 통해 조직은 제품 성능에 대한 더 ㅅ,스마트하고 정확한 통찰력을 얻고 고객 서비스를 향상시킬 수 있습니다. 조직은 수집된 통찰력을 기반으로 더 나은 운영 및 전략적 결정을 내릴 수 있습니다. 다음은 광범위하게 사용하는 일부 부문입니다.

제조

디지털 트윈은 제조 산업의 기반을 변화시키고 있으며, 효율적인 설계 모델을 만들고 유지 보수 및 업그레이드를 개선하고 있습니다. 제조업체는 이를 통해 생산 시간을 크게 단축할 수 있을 것입니다.

자동차

디지털 트윈은 연결된 차량에 대한 가상 모델을 생성하여 행동 및 운영 데이터를 캡처합니다. 이를 통해 차량과 연결된 모든 특징의 전반적인 기능 및 성능 수준을 분석하여 특정 요구 사항에 맞게 사용자 지정함으로써 자동차 소유자를 위한 개인화된 경험을 얻을 수 있습니다.

리테일

고객에 대한 가상 모델을 만들어 온라인 쇼핑에서 이미 사용되는 옷, 립스틱 및 액세서리를 입어볼 수 있습니다. 디지털 트윈을 사용하여 장식 및 비품에 이르기까지 인테리어 디자인 계획의 모양을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이것은 고객 경험의 전부이며, 디지털 트윈은 가상 트윈을 생성하고 관련 시나리오에서 고객이 어떻게 보이거나 느낄지를 시뮬레이션함으로써 소매 고객 경험을 강화하는 데 중심적인 역할을 합니다. 디지털 트윈은 매장 내 계획은 물론 보안 구현 및 에너지 소비 관리를 지원할 수 있습니다.

보건 의료

디지털 트윈의 응용은 의료 산업의 광범위한 부문에서 찾을 수 있습니다. 디지털 트윈을 IoT와 결합하면 환자 모니터링에서 예방 의료, 디지털 트윈 시뮬레이션을 기반으로 하는 맞춤형 의료 결과에 이르기까지 모든 단계에서 원활한 기능을 생성할 수 있습니다.

스마트 시티

디지털 트윈은 더 스마트한 도시 계획에 도움이 될 수 있습니다. IoT와 결합된 디지털 트윈은 효율적인 자원 관리, 산업의 생태 발자국 감소 및 전반적인 삶의 질 향상의 결과로 경제 발전을 향상시킬 수 있습니다. 도시 계획자는 여러 센서 네트워크 및 지능형 시스템에서 수집한 통찰력을 기반으로 확장을 수용하면서 도시의 운영 및 유지 관리를 위한 더 나은 정책을 구현할 수 있습니다.

산업용 사물인터넷

디지털 트윈을 채택한 산업 기업은 산업 시스템의 물리적 측면을 디지털 방식으로 모니터링, 추적 및 제어할 수 있습니다. 디지털 트윈은 운영 데이터뿐만 아니라 위치, 구성 및 재무 모델과 같은 세부 정보를 포함한 환경 데이터도 캡처할 수 있는 기능을 제공합니다. 이 모든 것이 운영의 미래 예측과 이상 징후 처리에 도움이 됩니다.

우주 탐사

미국 항공 우주국(NASA)은 물리적 실체를 제조하기 전에 가상 환경에서 모든 장비 설계를 테스트합니다. 디지털 형태로 필요한 모든 요건을 충족시켜야 우주선을 만들 수 있다고 여겨집니다. 이와 같은 접근법이 전 세계 우주 센터에서도 적용될 수 있습니다.

석유 및 가스 산업

BP(British Petroleum)에서 일하는 엔지니어는 디지털 트윈을 사용하여 알래스카의 눈 아래 깊은 곳에 있는 수천 개의 지하 파이프를 시각화하고 제어할 수 있습니다. Siemens는 대규모 가스터빈 모니터링에서도 이런 작업을 수행합니다. 디지털 트윈 프로세스를 돕기 위해 수천 개의 테스트가 센서에 대해 실행됩니다.

다른 분야에서는 디지털 트윈을 사용하여 운영자가 전용 시뮬레이터를 만드는 데 자원을 소비하지 않고 디지털 모형을 제작할 수 있습니다. 머신 러닝과 AI의 중요성이 점점 더 커지면서 머신은 머지 않아 대체로 자율적인 형태를 가질 수 있습니다. 이러한 머신은 결함이 발생할 경우, 자가 진단 및 자가 수리가 가능할 것으로 예측됩니다. 가상 환경에서 이를 수정하는 것이 현실 세계에서 사물을 관리하는 가장 비용 효율적인 방법이 될 것입니다.

기업에 대한 디지털 트윈의 이점

디지털 트윈은 주로 제조에 사용되어 왔습니다. 그러나 이는 빠르게 변화하고 있으며, 특히 IoT를 운영 프로세스에 통합하고 있는 기업 등 광범위한 기업에 대한 잠재력이 있습니다. 가까운 미래에 몇몇 산업들이 디지털 트윈의 혜택을 실현할 것입니다.

무결점 제품의 비용 친화적인 생산

도면에서 전시장으로 제품을 가져가는 과정은 비용이 많이 들 수 있습니다. 제품의 각 반복에는 여러 단계와 인건비가 포함됩니다. 디지털 트윈을 사용하면 기업은 생산 중 기존 또는 잠재적인 결함을 줄일 수 있으므로 엔지니어가 가상 설정에서 제품을 테스트하고 시뮬레이션할 수 있습니다. 실제 환경보다 가상 환경에서 오류를 수정하는 것이 훨씬 비용 효율적입니다. 제조업체는 출력물에서 발생할 수 있는 모든 위험을 제거하고 일단 출시되면 제품이 의도한 대로 작동하도록 보장할 수 있습니다.

제품의 빠른 시장 출시

디지털 트윈을 통해 기업은 시장에 출시하는 데 걸리는 시간을 단축하고 경쟁업체를 앞설 수 있습니다. 제품의 전체 수명 주기는 모든 개선 사항이 빠르고 효율적으로 이루어진 디지털 환경에서 시뮬레이션되므로 회사의 위험을 크게 줄일 수 있습니다. 제품이 실제로 어떻게 작동하는지 검증하는 가상 사본을 사용하면 개발 시간이 더 빨라집니다.

예측 정비

디지털 트윈은 또한 문제를 예측하고 사전에 솔루션을 제공할 수 있는 데 이를 예측 유지보수라고 합니다. 모든 원격 사본은 물리적 사본을 지속적으로 모니터링하고 센서를 통해 다양한 정보를 수집합니다. 이 데이터는 실시간으로 분석되며 다운타임이나 고장을 예측하고 해결할 수 있습니다. 작업자는 이 정보를 사용하여 문제를 보고하고 즉시 해결합니다.

디지털 트윈 기술의 단점

이 기술의 이점은 실로 놀랍고, 기술을 채택하는 기업의 판도를 바꿀 수 있습니다. 그러나 모든 기술과 마찬가지로 기술을 선택할 때 피해야 할 몇 가지 함정이 있습니다.

데이터 보안

디지털 트윈 개념의 근본적인 문제 중 하나는 데이터 보안 및 개인 정보 보호 문제입니다. 이 시스템은 스마트 소프트웨어를 사용합니다. 스마트 소프트웨어는 자연스럽게 기업에 대한 광범위한 리소스와 개인 정보에 액세스할 수 있기 때문에 사이버 공격 및 데이터 도난 시도의 대상이 됩니다. 기업은 디지털 트윈 기술을 위한 보안 시스템을 구현할 때 옵션을 신중히 선택하고 전략화해야 합니다.

높은 수준의 투자 필요

디지털 트윈의 또 다른 단점은 구현에 많은 투자가 필요하다는 것입니다. 재원이 빠듯하다고 해서 모든 기업이 투자수익률을 감당할 수 있는 것은 아닙니다.

머신러닝의 혁신 수준과 속도를 높이고 빅 데이터를 사용함으로써 이러한 가상 모델은 혁신을 촉진하고 성능을 향상시키기 위한 지속적인 노력으로 현대 엔지니어링에서 영구적인 위치를 차지하게 되었습니다. 디지털 트윈 개념을 사용하여 모든 비즈니스는 전략적으로 중요한 기술 동향을 수용하고 향상할 수 있습니다. 그들은 물리적 제품의 값비싼 실패를 방지할 수 있을 것입니다. 기업은 또한 고급 분석 모니터링 및 예측 능력을 위한 완벽한 기반을 갖게 됩니다.

디지털 트윈의 개념과 작동 원리 – digikey.kr

디지털 트윈 개인 및 소프트웨어 기술 부채의 가장 중요한 부분 중 하나는 부서 간 사일로를 만드는 장벽(가상 및 실제)을 없애는 것입니다. 예를 들어 인더스트리 3.0 제품의 설계 세부 사항은 엔지니어링 벽 밖에서는 실질적으로 접근할 수 없습니다. 제조, 조달, 판매 및 서비스 팀이 업무를 효과적으로 수행하고 다른 그룹에게 제품 및 프로세스 개선을 위한 피드백을 제공하기가 어렵습니다. 예를 들어, 작업 현장 기술자는 조립이 끝나면 어떤 결과가 나와야 하는지 알지 못합니다. 서비스 팀은 가상 PDF 페이지를 살펴보고 한 번도 본 적이 없는 부품을 서비스하는 방법을 알아내려고 노력합니다. 영업 팀은 기능 옵션을 판매하고 공급망 관리자는 부품 번호만 알고 있습니다. 이는 각 팀 구성원이 작업을 수행하는 것이 어려울 뿐만 아니라 엔지니어가 설계를 개선하기 위한 중요한 정보를 얻지 못한다는 의미이기도 합니다. 기업이 설계 접근성을 높일 수 있다면 혁신은 더욱 빨리 일어나며, 더욱 많은 인력이 그 프로세스에 참여할 것입니다.

Wittmann Battenfeld의 핸들링 시스템은 사출 성형 기계의 부품을 잡아 삽입한 다음 다른 기계에 다시 삽입합니다. 장비는 해당 물체를 자유롭게 이동 및 회전시켜 핸들링 시스템에 5개의 축을 제공합니다. 3개는 공간 이동을 위한 것이고 2개는 인서트를 임의의 방향으로 회전시키기 위한 것입니다. 핸들링 시스템은 이 복잡한 작업을 빠른 주기로 마쳐 프로세스를 최대한 유연하게 처리함으로써 생산성을 향상시킵니다. 자동화를 위한 Siemens 솔루션 SIMATIC은 동작 제어, 이미지 인식, 자동화 등 모든 기능을 하나의 컨트롤러에서 매핑합니다. Wittmann Battenfeld는 엔지니어링 동작 제어 작업과 시각화 모듈을 지원하는 Siemens의 Handling Standard Application으로 이 기능을 구현합니다. 패키지에는 Wittmann Battenfeld 개발자가 3D 모델로 그리퍼 움직임을 추적하는 추적 기능도 포함되어 있습니다.

시스템에서 7개의 SINAMICS S120 드라이브와 형식 변경에는 시간이 거의 걸리지 않습니다. Siemens의 PROFINET 네트워크는 SIMATIC S7-1500TF CPU, 컴포트 패널, S120 및 G120 드라이브를 통합하여 단일 통합 자동화(TIA) 포털 환경에서 자동화, 동작 제어 및 안전에 대한 개발을 할 수 있습니다. SIMATIC S7-1500TF와 SINAMICS 드라이브 기술이 통합된 다목적 솔루션 덕분에 TMG는 구성 효율성, 고성능 및 새로운 형식 변환 단순성에서 높은 점수를 받았습니다.

10 thg 11, 2021 — 실제와 가상 제품 수명 주기 관리 소프트웨어를 포함하는 디지털 트윈 문화를 구현하면 설계 주기 시간, 테스트 시간을 단축하고 수율을 개선할 수 …

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3D 에뮬레이트 – 다이내믹 디지털 트윈 소프트웨어

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디지털 트윈의 개념과 작동 원리

작성자: Bonnie Baker

Digi-Key 북미 편집자 제공

실제와 가상 제품 수명 주기 관리 소프트웨어를 포함하는 디지털 트윈 문화를 구현하면 설계 주기 시간, 테스트 시간을 크게 단축하고 수율을 개선할 수 있습니다. 이러한 제조 개선은 유지 보수 비용과 제품 비용을 합리적으로 줄임으로써 이루어집니다.

매력적인가요? 지난 몇 년간 기업들은 인더스트리 4.0 산업용 사물 인터넷(IIoT)이 디지털 트윈으로 마이그레이션하는 것을 보아 왔습니다. 이는 Siemens 솔루션과 함께 기존 20세기 수많은 연속적 우수성을 예측 유지 보수, 프로세스 계획 및 최적화, 제품 설계 및 가상 시제품 제작의 일관된 start-to-finish 응용 분야로 이끌고 있습니다.

이러한 이점을 통해 디지털 트윈 프로젝트는 실제 무고장과 프로세스 우수성의 지속적인 가속화를 원하는 사람들의 관심을 끌고 있습니다. 디지털 트윈의 핵심은 실제 세계와 디지털 세계를 실시간으로 연결하는 것입니다.

디지털 트윈이란?

디지털 트윈 개념은 제품의 시작부터 생산 종료 시점까지 물리적 항목의 매우 복잡한 정확한 대응 가상 모델을 만듭니다. ‘항목’은 5대 개발 단계로 계획, 설계, 건축, 지원 및 항목 수명 종료와 함께 차세대 제조업 또는 제품이 될 수 있습니다. 디지털 트윈 프로세스는 시뮬레이션 소프트웨어로 미래주의를 예측하기 위한 데이터를 캡처하여 전체 작업을 연결합니다(그림 1).

그림 1: 이 효율적인 생산 현장은 디지털 트윈 기술을 활용하여 처음부터 끝까지 모든 작업을 연결합니다. (이미지 출처: Analog Devices)

그림 1에서 프로세스 모니터는 최종 사용자의 최종 항목 결과를 예측하기 위해 데이터를 사용합니다. 디지털 트윈은 회사 인력과 함께 이러한 단계의 구현을 가장 중요한 경쟁 우위로 활용합니다. 인더스트리 4.0의 디지털 트윈 버전은 제조업체가 시장에서 적절한 제품을 생산하기 용이하도록 하는 동시에 차기 Z세대에서 찾아볼 수 있는 새로운 엔지니어링 인재를 유치하고 보유할 수 있도록 지원합니다.

디지털 트윈은 어떻게 작동합니까?

물리적 자산의 연결된 센서는 가상 모델에 매핑되는 데이터를 수집합니다. 데이터 트윈을 보는 사람이라면 누구나 물리적 항목의 계획, 제작 및 실제 응용 분야에 대한 중요한 정보를 볼 수 있습니다. 이러한 방식으로, 디지털 트윈은 현재를 이해하고 미래를 예측하는 데 도움을 줍니다. 프런트 엔드에서 프로세스 시뮬레이션이 디지털 트윈 제품을 결정합니다(그림 2).

그림 2: 디지털 트윈은 현재를 이해하고 미래를 예측하는 데 도움이 됩니다. (이미지 출처: Siemens)

두 번째 단계(그림 2)에서 프로세스 자동화 및 프로세스 품질은 디지털 트윈 생산 중 성능 데이터를 지원합니다. 이 시점에서는 시뮬레이션 및 데이터 수집이 계속 발생한다는 점에 유의해야 합니다. 이전 시뮬레이션에서 실제 제품의 특성을 미리 예측하기는 하지만 실제 제품의 생산은 마지막 단계에서 이루어집니다.

디지털 트윈 개인 및 소프트웨어 기술 부채의 가장 중요한 부분 중 하나는 부서 간 사일로를 만드는 장벽(가상 및 실제)을 없애는 것입니다. 예를 들어 인더스트리 3.0 제품의 설계 세부 사항은 엔지니어링 벽 밖에서는 실질적으로 접근할 수 없습니다. 제조, 조달, 판매 및 서비스 팀이 업무를 효과적으로 수행하고 다른 그룹에게 제품 및 프로세스 개선을 위한 피드백을 제공하기가 어렵습니다. 예를 들어, 작업 현장 기술자는 조립이 끝나면 어떤 결과가 나와야 하는지 알지 못합니다. 서비스 팀은 가상 PDF 페이지를 살펴보고 한 번도 본 적이 없는 부품을 서비스하는 방법을 알아내려고 노력합니다. 영업 팀은 기능 옵션을 판매하고 공급망 관리자는 부품 번호만 알고 있습니다. 이는 각 팀 구성원이 작업을 수행하는 것이 어려울 뿐만 아니라 엔지니어가 설계를 개선하기 위한 중요한 정보를 얻지 못한다는 의미이기도 합니다. 기업이 설계 접근성을 높일 수 있다면 혁신은 더욱 빨리 일어나며, 더욱 많은 인력이 그 프로세스에 참여할 것입니다.

디지털 트윈 구성

디지털 트윈 기술은 제품과 자산에 대한 전례 없는 가시성을 제공하여 병목 현상을 찾고 운영을 간소화하며 제품 개발에 혁신을 가져옵니다. 세 가지 주요 디지털 트윈은 예측 유지 보수, 프로세스 계획 및 최적화, 제품 설계 및 가상 시제품 제작입니다.

예측 유지 보수

기업은 장비 상태와 성능 측면에서 작동 이상과 편차를 즉시 발견합니다. 사전에 계획된 유지 보수 및 예비 부품 보충은 서비스 시간을 최소화하고 비용이 많이 드는 리소스 고장을 방지합니다. 디지털 트윈의 예측 유지 보수는 OEM의 제품 안정성을 향상시키는 동시에 새로운 서비스 기반 수익원을 제공합니다.

프로세스 계획 및 최적화

제품 비율과 스크랩 수처럼 중요한 핵심 성능 지표(KPI)에 대한 종합적인 분석은 센서 및 전사적 자원 관리(ERP) 데이터가 포함된 디지털 공간에서 이루어집니다. 이 프로세스는 비효율성과 처리량 손실의 근본 원인을 진단하며, 이 진단을 통해 생산량을 최적화하고 낭비를 줄일 수 있습니다. 또한 장비 내역 데이터, 프로세스 및 환경은 다운타임을 예측하여 생산 일정을 개선합니다.

제품 설계 및 가상 시제품 제작

가상 제품 모델은 사용 패턴, 성능 저하 지점, 워크로드 용량, 결함 발생 등에 대한 통찰력을 제공합니다. 설계자와 개발자는 제품 특성과 고장 모드를 이해함으로써 제품 사용성을 평가하고 향후 부품 설계를 개선할 수 있습니다. 마찬가지로 OEM은 특정 사용자 행동 및 제품 구현 컨텍스트를 기반으로 여러 고객층에 대해 맞춤형 제품을 제공할 수 있습니다. 그리고 디지털 트윈 기술은 경험적 데이터를 기반으로 하는 기능 테스트를 위해 가상 시제품 개발과 강력한 자극제 실행을 지원합니다.

실제 사용 사례

실제로는 제품, 프로세스 또는 설비를 생산 라인에 도입하기 전 이를 테스트할 수 있는 능력을 갖추는 것이 중요합니다. 디지털 트윈은 이러한 목적을 완수합니다. 전 세계적으로 기업들이 디지털 트윈을 사용하여 프로세스, 공급망, 설비 관리 등을 개선합니다. 다음 예시는 디지털 트윈 기술이 다양한 산업을 어떻게 변화시키는지 보여줍니다.

Siemens SIMATIC을 사용한 더욱 스마트한 배송 포장

Siemens SIMATIC 기술은 수많은 혁신적 포장 기계 솔루션의 핵심입니다. 이 프로젝트는 SIMATIC T-CPU(CPU à 도식 기술)를 통해 기계가 모든 면에서 더욱 간단하고 간결한 프로세스, 더 나은 품질 및 최적의 성능을 달성하도록 돕는 방법을 보여줍니다.

TMG 회사는 식품 및 음료, 화장품 및 화학 물질 포장용 포장 기계를 생산합니다(그림 3).

그림 3: TMG 포장 기계. (이미지 출처: Siemens)

시스템에서 7개의 SINAMICS S120 드라이브와 형식 변경에는 시간이 거의 걸리지 않습니다. Siemens의 PROFINET 네트워크는 SIMATIC S7-1500TF CPU, 컴포트 패널, S120 및 G120 드라이브를 통합하여 단일 통합 자동화(TIA) 포털 환경에서 자동화, 동작 제어 및 안전에 대한 개발을 할 수 있습니다. SIMATIC S7-1500TF와 SINAMICS 드라이브 기술이 통합된 다목적 솔루션 덕분에 TMG는 구성 효율성, 고성능 및 새로운 형식 변환 단순성에서 높은 점수를 받았습니다.

인공 지능이 동작 제어를 충족합니다 (147)

Wittmann Battenfeld의 핸들링 시스템은 사출 성형 기계의 부품을 잡아 삽입한 다음 다른 기계에 다시 삽입합니다. 장비는 해당 물체를 자유롭게 이동 및 회전시켜 핸들링 시스템에 5개의 축을 제공합니다. 3개는 공간 이동을 위한 것이고 2개는 인서트를 임의의 방향으로 회전시키기 위한 것입니다. 핸들링 시스템은 이 복잡한 작업을 빠른 주기로 마쳐 프로세스를 최대한 유연하게 처리함으로써 생산성을 향상시킵니다. 자동화를 위한 Siemens 솔루션 SIMATIC은 동작 제어, 이미지 인식, 자동화 등 모든 기능을 하나의 컨트롤러에서 매핑합니다. Wittmann Battenfeld는 엔지니어링 동작 제어 작업과 시각화 모듈을 지원하는 Siemens의 Handling Standard Application으로 이 기능을 구현합니다. 패키지에는 Wittmann Battenfeld 개발자가 3D 모델로 그리퍼 움직임을 추적하는 추적 기능도 포함되어 있습니다.

그림 4: SIMATIC 컨트롤러는 진동 테이블의 인서트를 잡는 그리퍼에 명령을 내립니다. AI 모듈은 카메라 데이터를 처리합니다. (이미지 출처: Siemens)

디지털 트윈 배치를 위한 주요 고려 사항

디지털 트윈은 20세기 제조 모델의 새로운 패러다임입니다. 공장의 디지털 트윈 모델로의 전환에는 재정 상황이 영향을 미칩니다. 그러나 장비 및 생산 라인의 신뢰성이 향상됨에 따라 디지털 트윈에 대한 투자 수익이 발생합니다. 디지털 트윈 기술은 다운타임을 줄이고 생산성과 성능을 향상시켜 전체 장비 효율성(OEE)을 개선합니다. 가상 모델을 현실과 연결하면 제품 가용성과 시장 평판을 비롯한 다양한 영역에서의 위험을 줄일 수 있습니다.

디지털 트윈은 제조 과정에서 설계되고, 제작되고, 유지 관리되고 있는 물리적 제품을 가상으로 표현한 것입니다. 이 가상 표현은 실제 제품, 생산 시스템 또는 장비 구성을 기반으로 한 실시간 프로세스 데이터 및 분석을 반영합니다. 또 다른 장점은 디지털 트윈으로 엔지니어가 개념과 가설을 실제 기계에 적용하기 전에 테스트해 볼 수 있다는 것입니다.

디지털 트윈과 Siemens의 디지털 모방은 산업 자동화 혁명의 일부일 뿐입니다. 디지털 트윈은 업계에 어떤 영향을 미쳤을까요? 이 디지털 모방은 데이터를 생성하는 물리적 자산, 운영 및 프레임워크에 지속적으로 영향을 미칩니다. 디지털 트윈은 자동화, 데이터 교환 및 제조 프로세스를 포괄하는 인더스트리 4.0 개발의 핵심으로 산업이 성장할 수 있는 무한한 기회를 창출하고 있습니다.

참고 사항:

Prespective 디지털 트윈 소프트웨어 – Unity

자체 CAD 모델이나 유니티의 모듈형 에셋 라이브러리를 사용하여 클라이언트, 동료, 이해 관계자를 위한 디지털 트윈을 빠르게 구축할 수 있습니다.

3D 모델을 외부 데이터에 연결하여 시스템을 검증합니다. Prespective는 다양한 데이터 소스를 지원하는 개방형 플랫폼입니다.

Prespective 디지털 트윈 소프트웨어. Unity 실시간 3D로 머신, 공장, 시스템을 설계하고 시뮬레이션하세요. 개선된 시각화 툴을 사용하여 이해 관계자 간의 합의점을 …

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2021년 SW공학 Technical 세미나 114회(②디지털 트윈 소프트웨어 및 기술 – Industry 4.0의 Digital Twin 전략 및 자산과 생산에서의 솔루션 지원)

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Prespective 디지털 트윈 소프트웨어

3D 모델을 외부 데이터에 연결하여 시스템을 검증합니다. Prespective는 다양한 데이터 소스를 지원하는 개방형 플랫폼입니다.

자체 CAD 모델이나 유니티의 모듈형 에셋 라이브러리를 사용하여 클라이언트, 동료, 이해 관계자를 위한 디지털 트윈을 빠르게 구축할 수 있습니다.

디지털 트윈 기술이란 무엇인가요? – AWS

디지털 트윈은 수천 개의 장비로 구성되어 있는 경우에도 제조 플랜트, 상업용 건물 또는 시설에 대한 완벽한 시각적 및 디지털 보기를 제공할 수 있습니다. 스마트 센서는 모든 구성 요소의 출력을 모니터링하여 문제 또는 결함이 발생할 경우 플래그를 표시합니다. 장비가 완전히 고장날 때까지 기다리는 것이 아니라 초기 문제 징후가 나타날 때 미리 조치를 취할 수 있습니다.

실제 제품 및 시설이 만들어지기 전에 디지털 복제본을 만들어 프로덕션 시간을 단축할 수 있습니다. 시나리오를 실행함으로써 고장이 발생할 경우 제품 또는 시설이 어떻게 반응하는지 확인하고 실제 프로덕션 전에 필요한 부분을 변경할 수 있습니다.

디지털 트윈이 제공하는 실시간 정보와 인사이트를 활용하여 장비, 플랜트 또는 시설의 성능을 최적화할 수 있습니다. 발생하는 문제를 처리해주므로, 시스템이 최대 성능으로 작동하도록 보장하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

디지털 트윈은 IoT 센서 데이터를 사용하여 실제 물체에서 디지털 세상의 객체로 정보를 전송합니다. 데이터가 소프트웨어 플랫폼 또는 대시보드에 입력되며, 여기에서 …

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  • Title Website: 디지털 트윈 기술이란 무엇인가요? – AWS
  • Description Website: 디지털 트윈은 IoT 센서 데이터를 사용하여 실제 물체에서 디지털 세상의 객체로 정보를 전송합니다. 데이터가 소프트웨어 플랫폼 또는 대시보드에 입력되며, 여기에서 …

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Track 1-5 – Unity를 활용한 Digital Twin 구현 사례

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디지털 트윈 기술이란 무엇인가요?- 디지털 트윈 기술 설명됨

디지털 트윈은 사용자에게 많은 이점을 제공합니다. 그중 일부를 살펴보겠습니다.

성능 개선

디지털 트윈이 제공하는 실시간 정보와 인사이트를 활용하여 장비, 플랜트 또는 시설의 성능을 최적화할 수 있습니다. 발생하는 문제를 처리해주므로, 시스템이 최대 성능으로 작동하도록 보장하고 가동 중지 시간을 줄일 수 있습니다.

예측 기능

디지털 트윈은 수천 개의 장비로 구성되어 있는 경우에도 제조 플랜트, 상업용 건물 또는 시설에 대한 완벽한 시각적 및 디지털 보기를 제공할 수 있습니다. 스마트 센서는 모든 구성 요소의 출력을 모니터링하여 문제 또는 결함이 발생할 경우 플래그를 표시합니다. 장비가 완전히 고장날 때까지 기다리는 것이 아니라 초기 문제 징후가 나타날 때 미리 조치를 취할 수 있습니다.

원격 모니터링

가상화되어 있는 디지털 트윈의 특성상, 시설을 원격으로 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 또한 원격 모니터링이 가능하므로 잠재적으로 위험한 산업 장비를 검사하는 데 필요한 인원을 줄일 수 있습니다.

프로덕션 시간 단축

실제 제품 및 시설이 만들어지기 전에 디지털 복제본을 만들어 프로덕션 시간을 단축할 수 있습니다. 시나리오를 실행함으로써 고장이 발생할 경우 제품 또는 시설이 어떻게 반응하는지 확인하고 실제 프로덕션 전에 필요한 부분을 변경할 수 있습니다.

‘디지털 트윈’ 알아보기 (1) – NVIDIA 블로그

NVIDIA Omniverse 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장인 레브 레바레디안(Rev Lebaredian)은 “매우 기초적 레벨의 자율주행 자동차는 열린 세계에서 작동하는 로봇으로, 모든 접촉을 피하려고 노력합니다. 결국 우리는 칼이나 다른 위험한 도구를 다루는 부엌과 같은 환경에서 정교한 자율 로봇을 사용하게 될 것입니다. 이러한 로봇들이 작동할 세계의 디지털 트윈이 필요하며, 로봇의 지능을 실제 세계로 적용하기 전에 가상 세계에서 안전하게 훈련할 수 있습니다”라고 말했습니다.

NASA는 이미 1960년대에 디지털 트윈 개념을 구상했습니다. NASA는 아폴로 13호의 달 착륙 미션에서 엄청난 잠재력을 보여줬습니다. NASA는 아폴로 13호 우주선에 시스템 시뮬레이터를 설치했는데, 이 시뮬레이터는 통신을 통해 우주 공간의 실제 우주선에서 업데이트를 받을 수 있었습니다. 이를 통해 NASA 엔지니어는 출발 전에 우주비행사와 엔지니어 간의 상황 시뮬레이션을 실행할 수 있었고, 1970년 실제 미션에서 문제가 발생했을 때 유용하게 사용됐습니다.

BMW 그룹의 미래형 공장에서 볼 수 있듯이 Omniverse의 모듈성과 개방성은 로보틱스를 위한 NVIDIA Isaac 플랫폼, 지능형 비디오 분석을 위한 NVIDIA Metropolis, GPU로 가속화된 소프트웨어 정의 5G 무선 액세스 네트워크를 환경에 제공하는 NVIDIA Aerial 소프트웨어뿐만 아니라, 사용자와 회사가 보유한 툴을 계속 사용할 수 있도록 하는 서드파티 소프트웨어도 이용할 수 있게 해줍니다.

5 thg 4, 2022 — 디지털 트윈은 실제 사물, 사람 또는 프로세스와 동기화된 가상 표현입니다 … 네트워크를 환경에 제공하는 NVIDIA Aerial 소프트웨어뿐만 아니라, …

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[한글버전] 지멘스 디지털 인더스트리 소프트웨어 – Where today meets tomorrow.

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‘디지털 트윈’ 알아보기 (1)

자동차 조립 공장 안으로 들어가볼까요? 너트를 볼트에 고정하는 작업자들을 볼 수 있습니다. 에어 툴의 윙윙 거리는 소리가 들립니다. 라인을 따라 이동하는 깨끗한 차체들과 부품을 가지고 구르며 움직이는 로봇이 보이죠.

이제 3D 온라인에서 디지털 트윈을 구동해 보세요. 완전히 똑같은 디지털 버전의 공장에서 작업하는 애니메이션 디지털 휴먼이 보입니다. 로봇을 드래그 앤 드롭해 무거운 재료를 옮기고 최적화를 위한 시뮬레이션을 실행하며 개선을 위해 실시간 공장 현장 데이터를 가져옵니다. 이것이 바로 디지털 트윈입니다.

디지털 트윈은 지속적으로 업데이트되는 실제 물리적 자산 또는 시스템의 가상 표현(물리와 재료의 사실적인 시뮬레이션)입니다.

디지털 트윈은 무생물체와 사람만을 위한 것이 아닙니다. 사이버 공격 시뮬레이션을 위한 샌드박스로 사용되는 컴퓨터 네트워킹 아키텍처의 가상 표현도 될 수 있습니다. 디지털 트윈은 실제 환경에서 특정 로봇 기능을 활성화하기 전에 인간과 로봇의 상호 작용을 테스트하기 위해 풀필먼트 센터 프로세스를 복제할 수 있습니다. 적용 범위는 상상만큼이나 무궁무진합니다.

디지털 트윈은 비즈니스 운영 방식을 뒤흔들고 있습니다. 그랜드 뷰 리서치(Grand View Research ) 에 따르면, 전 세계 디지털 트윈 플랫폼의 시장은 2028년까지 860억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. 보고서에서 코로나19를 특정 산업에서 디지털 트윈을 채택하는 촉매제로 언급했습니다.

무엇이 디지털 트윈을 가속화하는가?

사물 인터넷(IoT)은 디지털 트윈을 가속화하고 있습니다.

IoT는 연결된 장비와 디바이스가 디지털 트윈과 데이터를 상호 공유할 수 있도록 지원합니다. 이는 디지털 트윈이 항상 켜져 있고 실제 IoT에 연결된 물리적 사물 또는 프로세스의 최신 컴퓨터 시뮬레이션 버전이기 때문에 가능합니다.

디지털 트윈은 엣지 컴퓨팅에 의해 구동되는 수많은 커넥티드 센서로 측정되는 내외부의 변화하는 조건과 구조의 물리학적 특성을 감지할 수 있는 가상 표현입니다. 또한 가상화 내에서 시뮬레이션을 실행하여 문제를 테스트하고 서비스 업데이트를 통해 개선을 모색할 수 있죠.

물리적 장비와 환경을 모방하기 위해 디지털 트윈을 사용하는 경우가 점점 늘어나고 있는데요. 로보틱스 개발과 자율주행 자동차가 그러한 예에 속합니다.

NVIDIA Omniverse 및 시뮬레이션 기술 부문 부사장인 레브 레바레디안(Rev Lebaredian)은 “매우 기초적 레벨의 자율주행 자동차는 열린 세계에서 작동하는 로봇으로, 모든 접촉을 피하려고 노력합니다. 결국 우리는 칼이나 다른 위험한 도구를 다루는 부엌과 같은 환경에서 정교한 자율 로봇을 사용하게 될 것입니다. 이러한 로봇들이 작동할 세계의 디지털 트윈이 필요하며, 로봇의 지능을 실제 세계로 적용하기 전에 가상 세계에서 안전하게 훈련할 수 있습니다”라고 말했습니다.

3D 가상 환경의 디지털 트윈

공유 가상 3D 세계는 사람들이 한데 모여 디지털 트윈 공동 작업을 수행하는 공간입니다.

인터랙티브 3D 가상 세계는 특히 게이밍 분야에서 두드러집니다. 포트나이트(Fortnite)와 같은 온라인 소셜 게임과 로블록스(Roblox)의 사용자 생성 가상 세계는 상호 작용의 잠재력을 엿볼 수 있습니다.

참가자의 아바타가 공유 가상 회의실에 모이는 VR의 화상 회의는 기업의 가능성을 실현하기 위한 단계입니다.

이러한 환경 내의 공유 가상 협업 플랫폼에서 각각의 공유 가상 세계를 개발하기 위한 도구가 현재 이용 가능합니다.

디지털 트윈 시뮬레이션을 위한 Omniverse Replicator

NVIDIA는 GTC에서 디지털 트윈 개발을 지원하는 Omniverse Replicator를 공개했습니다. 이는 심층 신경망 훈련을 위해 물리적으로 시뮬레이션된 데이터를 생성하는 합성 데이터 생성 엔진입니다.

또한 NVIDIA는 합성 데이터를 생성하는 애플리케이션용 엔진의 두 가지 구현을 개발했는데요. 자율주행 자동차의 디지털 트윈을 호스팅하기 위한 가상 세계인 NVIDIA DRIVE Sim과 조작 로봇의 디지털 트윈을 위한 가상 세계인 NVIDIA Isaac Sim입니다.

이러한 데이터를 사용해 개발된 자율주행 자동차과 로봇은 실제 세계에 적용하기 전에 다양한 가상 환경에서 기술을 습득할 수 있습니다.

픽사(Pixar)의 USD(Universal Scene Description ) 과 NVIDIA RTX 기술을 기반으로 하는 NVIDIA Omniverse는 세계 최초의 확장 가능하며 물리적으로 정확한 멀티 GPU를 지원하는 세계 시뮬레이션 플랫폼입니다.

Omniverse는 수백만 명의 사용자를 지원할 수 있는 에픽게임즈 언리얼 엔진(Epic Games Unreal Engine), 리얼루전(Reallusion), 온쉐이프(OnShape), 블렌더(Blender ) , 어도비(Adobe)를 포함한 여러 소프트웨어 생태계에 연결할 수 있는 기능을 사용자에게 제공합니다.

참조 개발 플랫폼은 모듈식이며 쉽게 확장할 수 있습니다. NVIDIA의 여러 팀은 앞서 언급한 로보틱스와 합성 데이터 생성을 위한 NVIDIA Isaac Sim, NVIDIA DRIVE Sim과 같은 핵심 시뮬레이션 앱을 구축하는데 이 플랫폼을 활용했습니다.

DRIVE Sim을 사용하면 가상 환경에서 실제 운전 시나리오를 재현하여 희귀하고 위험한 사용 사례를 테스트하고 개발할 수 있습니다. 또한 시뮬레이터는 어떤 장면에서든 실측 정보를 완벽하게 이해하기 때문에, 시뮬레이터의 데이터는 자율주행 자동차 인식에 사용되는 심층 신경망을 훈련하는 데 사용할 수 있습니다.

BMW 그룹의 미래형 공장에서 볼 수 있듯이 Omniverse의 모듈성과 개방성은 로보틱스를 위한 NVIDIA Isaac 플랫폼, 지능형 비디오 분석을 위한 NVIDIA Metropolis, GPU로 가속화된 소프트웨어 정의 5G 무선 액세스 네트워크를 환경에 제공하는 NVIDIA Aerial 소프트웨어뿐만 아니라, 사용자와 회사가 보유한 툴을 계속 사용할 수 있도록 하는 서드파티 소프트웨어도 이용할 수 있게 해줍니다.

디지털 트윈은 어떻게 온라인 상태가 될까요?

디지털 트윈을 구축하고 기능을 배포하려면 AI 리소스를 취합해야 하는데요.

NVIDIA Base Command Platform을 통해 기업은 대규모 AI 인프라를 배포할 수 있습니다. 사용자와 팀을 위한 리소스를 최적화하고, 초기 개발에서 프로덕션까지의 워크플로우를 모니터링할 수 있습니다.

Base Command는 AI 리소스로 NVIDIA 사내 연구팀을 지원하기 위해 개발됐습니다. 사용 가능한 GPU 리소스를 관리하고, 사용 가능한 데이터베이스, 워크스페이스, 컨테이너 이미지를 선택하는 데 도움이 되죠.

그래픽 사용자 인터페이스와 명령줄 인터페이스, 통합 모니터링, 보고 대시보드를 제공하는 워크로드 관리와 리소스 공유를 포함한 AI 개발의 전 주기를 관리합니다. 최신 NVIDIA 업데이트를 AI 워크플로우에 직접 적용합니다.

AI의 컴퓨팅 엔진이라고 볼 수 있습니다.

디지털 트윈의 관리 방법

NVIDIA Fleet Command는 원격 AI 관리 기능을 제공합니다.

AI를 디지털 트윈에서 현실 세계로 구현하려면 수천 또는 수백만 대의 엣지 장비와 디바이스에 대한 업데이트를 처리할 배포 플랫폼이 필요합니다.

NVIDIA Fleet Command는 GPU로 가속화된 소프트웨어의 NVIDIA NGC 허브에서 액세스할 수 있는 클라우드 기반 서비스로, 엣지 연결 시스템과 디바이스 전반에 AI 애플리케이션을 안전하게 배포, 관리, 확장할 수 있습니다.

Fleet Command를 통해 풀필먼트 센터, 제조 시설, 소매업체 등 여러 곳에서 AI 업데이트를 원격으로 구현할 수 있습니다.

디지털 트윈의 발전 방향

디지털 트윈은 사물의 자율성을 가능하게 합니다. 실제 대상을 자율적으로 제어하는 ​​데 사용할 수 있죠.

예를 들어, 전기 자동차 제조업체는 세단의 디지털 트윈을 사용하여 소프트웨어 업데이트에 대한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 시뮬레이션을 통해 자동차 성능이 향상되거나 문제가 해결되면 해당 소프트웨어 업데이트를 무선(OTA)으로 실제 차량에 적용할 수 있습니다.

지멘스 에너지(Siemens Energy ) 는 발전소의 예지 정비를 지원하기 위해 디지털 트윈을 구축하고 있습니다. 회사에 따르면 이러한 규모의 디지털 트윈은 가동 중지 시간을 줄이고 유틸리티 업체들이 연간 약 17억 달러를 절약할 수 있게 해줄 것으로 예상된다고 합니다.

미국 솔트레이크시티에 위치한 스타트업인 패시브 로직(Passive Logic)은 건물의 IoT 구성요소를 엔지니어링하고 자율적으로 운영할 수 있게 해주는 AI 플랫폼을 제공합니다. 이 AI 엔진은 건물 구성요소가 어떻게 함께 작동하는지 물리학적으로 이해하고, 건물 시스템 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.

이 플랫폼은 여러 데이터 포인트를 가져와 자율적으로 운영을 최적화하기 위한 제어 결정을 내릴 수 있습니다. 이렇게 최적화된 제어 경로를 실제 센서 데이터와 비교하고 머신 러닝을 통해 시간이 지남에 따라 건물 운영에 대한 개선 사항을 학습합니다.

기차도 빠르게 자율성을 구현하고 있으며, 이를 돕기 위해 디지털 트윈이 개발되고 있는데요. NVIDIA GPU에서 실행되는 AI가 적용된 자동 제동, 충돌 감지 시스템과 같은 기능 관련 시뮬레이션에 사용되고 있습니다.

디지털 트윈의 역사

많은 자료에 따르면 디지털 트윈 개념을 처음 도입한 곳은 NASA입니다. 사물 인터넷처럼 명확하게 연결되지는 않았지만, NASA의 초기 트윈 개념과 사용법은 오늘날의 디지털 트윈과 많은 유사점이 있습니다.

NASA는 이미 1960년대에 디지털 트윈 개념을 구상했습니다. NASA는 아폴로 13호의 달 착륙 미션에서 엄청난 잠재력을 보여줬습니다. NASA는 아폴로 13호 우주선에 시스템 시뮬레이터를 설치했는데, 이 시뮬레이터는 통신을 통해 우주 공간의 실제 우주선에서 업데이트를 받을 수 있었습니다. 이를 통해 NASA 엔지니어는 출발 전에 우주비행사와 엔지니어 간의 상황 시뮬레이션을 실행할 수 있었고, 1970년 실제 미션에서 문제가 발생했을 때 유용하게 사용됐습니다.

지상의 엔지니어들은 지구에 있는 모델을 참조하며 미션이 재난으로 끝나지 않도록 우주에 있는 우주비행사와 함께 문제를 해결할 수 있었습니다.

다음 블로그에서 이어집니다.

주제에 대한 관련 정보 디지털 트윈 소프트웨어

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