디지털 트윈

디지털 트윈의 작동 모드는 실제 물체와 디지털 이미지 간의 지속적인 양방향 통신을 기반으로 합니다. 실제 물체의 센서는 형상, 공정 변수, 에너지 소비, 환경 조건, 운동학적 및 운동학적 크기 등의 데이터를 기록합니다.

이 정보는 IoT 플랫폼과 자산 관리 셸(AAS)과 같은 표준화된 데이터 구조를 통해 디지털 모델로 전송되고 여기서 처리됩니다. IoT 플랫폼은 실제 사물과 가상 모델 간의 데이터 수집, 전송, 통합 및 동기화에서 중심적인 역할을 합니다.

디지털 모델은 3D 시각화로 표시되어 구조, 움직임, 힘을 사실적으로 묘사할 수 있습니다. 알고리즘, 시뮬레이션 및 머신 러닝은 데이터를 분석하고 예측을 생성하여 시스템 동작 및 의사 결정에 대한 이해를 지원합니다.

이러한 방식으로 예측 유지보수, 공정 최적화, 가상 가동 시작까지 효율적으로 구현할 수 있습니다. 대시보드는 사용자와 엔지니어에게 모든 관련 정보를 실시간으로 명확하게 보여줌으로써 언제든지 정보에 입각한 의사 결정을 내릴 수 있도록 합니다.

디지털 트윈은 주로 산업 생산 분야에서 사용됩니다. 가상 프로토타입은 생산 공정을 모델링하고, 시스템을 실제로 구현하기 전에 테스트하며, 생산 계획을 최적화하는 데 사용됩니다.

중앙 사용 사례는 가상 가동 시작입니다. 설계 단계에서도 드라이브의 동작 시퀀스, 위치 측정 시스템 또는 최종 위치 센서의 신호 처리, 제어 프로그램을 디지털 모델에서 사실적으로 테스트할 수 있습니다.

디지털 트윈은 공급망 관리에도 사용됩니다. 이를 통해 운송 경로 모니터링, 창고 재고 제어, 공급망 계획 등을 실시간으로 수행할 수 있습니다.

개인 맞춤형 의학에서는 디지털 이미지를 사용하여 중재술을 시뮬레이션하거나 임플란트를 테스트하는 디지털 심장 모델과 같은 환자별 모델을 만듭니다.

디지털 트윈 플랫폼과 인공지능 및 제어 기술의 결합은 항공 분야의 예측 유지보수와 같은 지능형 제어 시스템에서 찾아볼 수 있습니다.

디지털 트윈은 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 효율성, 품질, 부가가치를 향상시킵니다. 가상 가동 시작(VIBN)을 통해 기계, 시스템 및 공정을 디지털 방식으로 시뮬레이션, 테스트 및 최적화할 수 있습니다. 다운타임을 최소화하고 구현 편차를 방지할 수 있습니다. 동시에 병목 현상을 조기에 파악하고 자재, 인력 및 기계 용량과 같은 리소스를 더 효과적으로 계획할 수 있습니다.

이 기술은 기술 시스템의 동작을 분석하고 예측하는 데에도 사용할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 새로운 시스템의 오류 없는 설계를 달성하고, 운영 단계에서 애플리케이션의 전력을 최적화하며, 유지보수 비용을 절감할 수 있습니다. 또한 수명이 다한 재질의 최대 재사용을 지원합니다.

시스템 데이터, 시뮬레이션 및 예측 유지보수의 결합은 인더스트리 4.0의 맥락에서 개발부터 생산 및 작동에 이르기까지 지속 가능한 경쟁 우위를 창출합니다.