디지털 트윈의 개념과 작동 원리

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:

1. Video Insights: Pioneering Digital Twins, Oct. 6, 2021, A conversation with Dr. Michael Grieves, inventor of the digital twin concept.
2. TMG: more performance, less time video, Siemens.
3. Artificial Intelligence meets motion control: Taking technology a step further, Siemens.