디지털 트윈이 제조에 미치는 영향

이 시대는 사물 인터넷(IoT), 인공 지능(AI), 기계 학습, 증강 현실(AR) 등 기술의 통합으로 정의되어 효율성 증대, 품질 향상, 생산 비용 절감이 가능합니다. . 디지털 트윈의 적용은 혁신을 이끄는 중요한 원동력이 되었으며, 디지털 시대를 변화시키는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

디지털 트윈의 부상

2021년까지 대기업의 절반이 디지털 트윈 기술을 채택하여 효율성을 향상하고 10%의 획기적인 성장을 달성할 것으로 예상됩니다. 이 예측은 업계에서 디지털 트윈의 중요성이 커지고 있음을 강조합니다. 연구에 따르면 기업의 13%가 이미 IoT 구현을 위해 디지털 트윈 기술을 사용하기 시작했으며, 또 다른 62%는 현재 이를 구현 중이거나 가까운 시일 내에 구현할 계획을 갖고 있는 것으로 나타났습니다.

제조 분야에서 디지털 트윈의 잠재력 발휘

디지털 트윈 기술은 제조 분야에서 널리 사용되어 전통적인 제조 관행을 완전히 바꾸고 기업에서 인정받고 있습니다. 원래 NASA가 우주 탐사 프로그램을 위해 사용했던 디지털 트윈은 이제 많은 산업, 특히 제조 분야에서 사용될 수 있습니다. Gartner에 따르면 디지털 트윈은 물리적 개체를 시뮬레이션하여 상태를 이해하고, 변화에 대응하고, 비즈니스 프로세스를 강화하고, 가치를 추가하는 소프트웨어 설계 패턴입니다.

산업용 IoT: 디지털 트윈을 통한 제조 혁신

제조업체는 비즈니스 역량을 강화하기 위해 산업용 사물 인터넷(IIoT)을 채택했습니다. 제조업체는 센서와 연결된 장치를 활용하여 귀중한 데이터를 수집하여 서비스 및 공급망 운영을 포함한 전체 제품 수명주기를 개선할 수 있습니다. 디지털 트윈을 산업용 IoT와 통합하면 제조업체는 전략을 보다 효율적으로 계획, 실험, 예측, 분석 및 구현할 수 있어 상당한 비용, 시간 및 리소스를 절약할 수 있습니다.

개념에서 현실까지: 제조에 디지털 트윈 사용

디지털 트윈은 제조의 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 운영을 간소화하는 데 중요한 역할을 합니다. 제조업체는 디지털 모델을 사용하여 실제로 제품을 시장에 출시하기 전에 잠재적인 오류를 분석하고, 다양한 결과를 시뮬레이션하고, 생산 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 대표적인 예로는 실시간 IoT 데이터와 디지털 트윈을 활용하여 차량의 효율성과 성능을 향상시키는 Tesla와 Kaeser 압축기가 있습니다. 이 제조 회사는 디지털 트윈을 사용하여 잠재적인 오류를 예측하고 가동 중지 시간을 줄입니다.

인공 지능: 디지털 트윈을 통해 제조 발전 촉진

인공 지능(AI)은 Industry 4.0 발전의 원동력이며, 디지털 트윈과의 통합은 제조업체에 엄청난 잠재력을 가져다줍니다. 제조업체는 인공 지능 알고리즘과 디지털 트윈을 결합하여 복잡한 가상 시나리오를 식별하고 제품 품질을 최적화하며 효율성을 높일 수 있습니다. 인공 지능, 기계 학습 및 딥 러닝 기술을 통해 제조업체는 복잡한 가상 데이터를 이해하고 분석하여 실제 데이터만으로는 불가능할 수 있는 다양한 변수를 탐색할 수 있습니다.

증강 현실 및 디지털 트윈: 미래 형성

증강 현실(AR)은 제조업체가 몰입형 데이터 시각화를 만들고 복잡한 데이터 세트에서 유용한 정보를 추출할 수 있도록 지원하는 디지털 트윈을 갖춘 강력한 도구입니다. AR을 통해 제조업체는 디지털 정보를 물리적 자산에 오버레이하고, 교육을 촉진하고, 실시간 통찰력을 제공하고, 문제를 감지하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 혼합 현실을 통합함으로써 작업자는 기계를 시각화하고 중요한 데이터에 액세스할 수 있으므로 효율성이 향상되고 처리 시간이 단축되며 기능이 향상됩니다.

제조를 넘어선 디지털 트윈

디지털 트윈 기술은 제조업에만 국한되지 않고, 다른 산업에서도 이 기술을 채택하기 시작했습니다. 소매 공간에서 증강 현실과 디지털 트윈의 결합을 통해 소매업체는 실제 제품의 디지털 복제본을 생성하여 고객이 실제 환경에서 시각화할 수 있습니다. 이러한 접근 방식은 재고 손실을 최소화하고 안전성을 향상시킵니다. 마찬가지로, 디지털 트윈을 통해 공급자는 시험을 수행하고, 환자 치료를 최적화하고, 시뮬레이션된 환경에서 의료 장비를 효율적으로 유지 관리하여 작업 흐름 중단을 방지할 수 있습니다.

요약

점점 더 많은 산업이 디지털 혁신을 겪으면서 IoT, AI 및 기타 첨단 기술을 디지털 트윈과 원활하게 통합하면 계속해서 인상적인 결과를 얻을 수 있습니다. 디지털 트윈의 핵심 데이터를 통해 기업은 디지털 트윈 개발 비용, 리소스 및 제품 품질을 최적화할 수 있습니다. 대기업이 디지털 트윈을 채택했지만 중소기업 및 기타 산업 부문은 전략적 의사 결정 프로세스에서 이 혁신적인 접근 방식을 통해 이익을 얻을 수 있는 상당한 잠재력이 여전히 존재합니다.

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