제조 애플리케이션을 위한 디지털 트윈에 대해 알아야 할 모든 것

스마트 제조 분야에서는 AI 기반 디지털 트윈이 핵심 기술이 되었습니다. 디지털 트윈은 디지털 표현을 제공하기 위해 센서와 사물 인터넷(IoT) 장치의 데이터를 사용하여 실제 객체나 시스템을 실시간으로 시뮬레이션하는 실제 시스템의 디지털 모델 또는 복제본입니다. 사람들은 디지털 트윈에 대해 제한된 이해를 갖고 있는 경우가 많습니다. 다음은 일반적인 오해입니다.

시뮬레이션을 수행하기 위해 설계 단계에서 구축한 디지털 모델(객체의 3D 모델)은 디지털 트윈이 아닙니다. 설계 단계에서는 시뮬레이션에서 다양한 설계 옵션을 탐색하는 것이 중요하지만 디지털 모델은 실제 물리적 시스템 조건이 아닌 이상적인 조건을 나타냅니다.

• 리버스 엔지니어링 프로세스("디지털 섀도우"라고도 함)를 통해 구축된 모델도 물리적 시스템에 영향을 미칠 수 없기 때문에 디지털 트윈이 아닙니다.
• 위의 예와 달리 디지털 트윈은 센서 데이터를 사용하여 물리적 시스템의 현재 상태를 반영하도록 모델을 지속적으로 업데이트합니다. 정보는 물리적 시스템에서 디지털 트윈으로 또는 그 반대로 흐릅니다. 이러한 양방향 정보 흐름은 디지털 트윈과 기존 디지털 모델 간의 핵심 차이점입니다.

디지털 트윈은 실제 제조에 도움이 되는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

정량화된 불확실성: 센서가 포함되어 있는 한 대상 시스템의 상태에는 불확실성이 있을 수밖에 없습니다. 이러한 불확실성을 고려하지 않고는 정보에 입각한 결정을 내릴 수 없습니다. 디지털 트윈은 적절한 수준의 신뢰도로 권장 사항을 제공할 수 있도록 불확실성을 정량화할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다.

• 행동 및 성능 예측
: 디지털 트윈은 시스템의 현재 상태를 기반으로 미래의 행동이나 성능을 예측할 수 있어야 합니다. 이를 위해서는 디지털 트윈이 실시간으로 시뮬레이션을 수행하여 미래에 발생할 수 있는 다양한 이벤트와 관련 영향을 평가하고 시스템 상태의 불확실성을 설명해야 합니다.
• 물리적 시스템 모니터링
: 디지털 트윈은 실제 제조 시스템의 성능을 실시간으로 모니터링하고 프로세스를 감독하는 컨트롤러에 실행 가능한 정보를 제공할 수 있어야 합니다.
디지털 트윈은 제조에서 어떤 역할을 하나요?

디지털 트윈의 개념을 명확히 한 후, 다음으로 제조에 이 기술을 적용하는 방법을 이해해야 합니다.

디지털 트윈은 제조 시스템 상태에 따라 의사 결정을 내릴 수 있도록 작업 기획자와 스케줄러에게 정보를 제공합니다.

• 디지털 트윈은 기계와 장비의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링하고 유지 관리가 필요한 시기를 예측합니다.
• 디지털 트윈은 결함을 식별하고 실시간 품질 관리를 수행합니다.
• 시스템이 오류 상태에 들어가면 디지털 트윈을 사용하여 문제를 진단하고 필요한 복구 조치 권장 사항을 제공할 수 있습니다.
• 디지털 트윈은 프로세스 데이터를 분석하여 최적화 또는 개선이 필요한 영역을 식별할 수 있습니다.
• 디지털 트윈은 관련 규정 준수를 보장하기 위해 처리 또는 작동 조건에 대한 자세한 기록을 제공할 수 있습니다.
• 디지털 트윈은 제조 작업을 실시간으로 최적화하여 맞춤형 제품의 주문형 생산을 지원할 수 있습니다.
• AI 기술이 디지털 트윈에 어떤 영향을 미치나요?

시간이 지남에 따라 인공지능 기술은 디지털 트윈의 기능을 향상시키기 위해 점점 더 널리 사용되었습니다. 다음은 주목해야 할 몇 가지 중요한 동향입니다.

로봇 표면 마감 셀의 센서를 사용하여 부품 모델을 제작하고 값비싼 기존 부품별 장비를 맞춤형 방식으로 대체할 수 있습니다. 우발적인 충돌 가능성을 제거하려면 도구 경로에서 AI의 성능이 필요한 센서에 의해 생성된 부품 모델의 불확실성을 고려해야 합니다.

• 표면 마무리 작업을 수행하는 로봇에는 도구에 호스와 케이블을 부착해야 하는 경우가 많지만 이러한 부착물은 로봇의 움직임을 제한할 수 있습니다. 디지털 트윈은 로봇에 설치해야 하는 모든 주변 장치의 모델을 구축할 수 있습니다. AI의 도움으로 시스템은 로봇에 연결된 주변 장치를 기반으로 실제 상태를 추정하고 로봇의 가능한 활동 제한을 예측할 수 있습니다.
• 디지털 트윈은 AI 기반 예측 및 건강 상태 관리를 사용하여 부작용을 자동으로 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 디지털 트윈은 역학 및 비전 데이터를 사용하여 로봇 마감 중에 공구가 빠르게 마모되는 원인을 파악하고 이러한 현상이 다시 발생하지 않도록 시정 조치를 취할 수 있습니다.
• 조직은 어떻게 디지털 트윈 기술을 성공적으로 배포할 수 있나요?

디지털 트윈의 이점은 분명하지만 제조 조직이 디지털 트윈을 성공적으로 배포하기 위해 취해야 할 일련의 단계가 있습니다. 조직이 직면할 수 있는 몇 가지 실제 문제는 다음과 같습니다.

• 데이터 품질: 센서는 디지털 트윈을 지원하기 위해 대량의 데이터를 생성합니다. 조직은 센서가 정확한 데이터를 안정적으로 생성할 수 있도록 적절한 조치를 취해야 합니다. AI 도구는 데이터의 잡음을 제거하고 올바른 형식으로 제공되는지 확인할 수 있습니다.
• 통합 확장 가능 시스템: 시스템 통합은 디지털 트윈 배포에 있어 중요한 부분입니다. 기본 기술은 빠르게 변화하고 있으며 새로운 데이터 스트림이 지속적으로 추가되고 있습니다. 확장 가능한 시스템 통합 프로세스는 시스템 통합으로 인해 병목 현상이 발생하지 않도록 보장합니다. 확장 가능한 솔루션을 달성하려면 적절한 미들웨어를 갖춘 모듈식 접근 방식이 필요합니다.
• 강력한 컴퓨팅 인프라: 디지털 트윈은 데이터를 처리하기 위해 강력한 컴퓨팅 성능이 필요하므로 충분한 용량과 중복 리소스를 갖춘 강력한 컴퓨팅 인프라를 확보해야 합니다.
• WORKFORCE: 디지털 트윈을 구현하려면 고유한 기술을 갖춘 인력이 필요하며, 이를 위해서는 기존 직원의 기술을 향상시키고 솔루션 제공업체의 서비스를 활용해야 합니다.
• 장기적 지속 가능성: 디지털 트윈이 계속해서 정확한 예측을 생성하려면 정기적인 유지 관리 및 업그레이드가 필요합니다. 조직은 디지털 트윈의 건전하고 건전한 개발을 보장하기 위해 장기적인 지속 가능한 개발 계획을 수립해야 합니다. 솔루션 제공업체를 위한 구독 모델은 예상치 못한 사고를 방지하는 데에도 중요한 도구가 될 것입니다.
• 사이버 보안 및 개인 정보 보호 문제: 연결성이 향상되면 사이버 보안 위험도 높아집니다. 데이터의 저장 및 사용으로 인해 개인 정보 보호 문제가 발생할 수도 있습니다. 이러한 문제를 해결하려면 최신 사이버 보안 조치를 구현해야 합니다. 또한 개인 정보 보호 문제에 대한 규정 준수를 보장하려면 데이터 암호화 및 정기적인 보안 감사가 필요할 수 있습니다.

제조 조직은 디지털 트윈 배포를 시도할 때 위의 문제를 해결하기 위한 전반적인 계획을 개발해야 합니다. 성공적으로 구현되면 이 기술은 효과적으로 비용을 절감하고, 실패를 줄이며, 품질과 성능을 개선하고, 기업이 스마트 제조의 새로운 시대를 적극적으로 수용하는 데 도움이 될 것입니다

위 내용은 제조 애플리케이션을 위한 디지털 트윈에 대해 알아야 할 모든 것의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!