디지털 트윈이란 무엇인가요?

디지털 트윈이란 무엇인가요?

기존에는 디지털 트윈을 ""물리적 개체를 정확히 반영하도록 설계된 가상 모델""로 정의했습니다. – IBM[KVK4] 디지털 트윈은 분리 또는 지속적인 제조 프로세스를 위해 다양한 IoT 센서를 통해 시스템 및 프로세스 상태 데이터(운영 기술 데이터(OT))를 수집하고, 엔터프라이즈 데이터(정보 기술(IT))를 수집하여 가상 모델을 형성합니다. 이 가상 모델은 그 다음 시뮬레이션을 실행하고 성능 문제를 조사하여 가능한 인사이트를생성하는 데 사용됩니다.

디지털 트윈이라는 개념은 새로운 개념이 아닙니다. 사실, 보고된 바에 따르면 최초 적용은 25년보다 더 오래됐으며, 런던 히드로 익스프레스(London Heathrow Express) 시설을 위한 토대 및 방죽 건설 초기에 지반의 천공 그라우팅을 모니터링하고 예측하기 위해 이루어졌습니다. 그 후로 엣지 컴퓨팅, AI, 데이터 연결, 5G 연결 및 사물인터넷(IoT)의 발전으로 디지털 트윈의 비용 효율성이 향상되었고 오늘날의 데이터 기반 기업들이 필수적으로 갖춰야 하는 요소가 되었습니다.

디지털 트윈은 현재 제조업에 깊이 뿌리내려 있으며 글로벌 산업 시장은 2026년에 480억 달러 규모에 도달할 것으로 예측됩니다. 이 수치는 Industry 4.0의 물결을 타고 2020년의 31억 달러(연평균성장률(CAGR)은 58%)에서 상승한 수치입니다.

오늘날의 제조 산업은 제품 개발 및 설계부터 운영 및 공급망 최적화, 그리고 급증하는 요구 사항을 신속하게 반영하고 대응하기 위한 고객 피드백 확보에 이르기까지 가치 사슬의 모든 프로세스를 효율화하고 최적화할 것으로 예상됩니다. 디지털 트윈은 제조, 물류, 운송 분야 등 다양한 범주의 문제를 해결하고 있습니다.

디지털 트윈으로 해결할 수 있는 제조 산업의 가장 흔한 문제는 다음과 같습니다.

• 제조 설계가 더 복잡해져 비용이 상승하고 개발 시간이 점점 더 길어짐
• 공급망의 불투명성
• 최적화 되지 않은 생산 라인 – 성능 변동, 알려지지 않은 결함, 운영 비용 예측이 불분명함
• 열악한 품질 관리 – 이론에 지나치게 의존하며 개별 부서가 관리함
• 사후 유지 관리 비용이 너무 높아 과다한 다운타임과 프로세스 중단이 발생함
• 부서 간 협업 부조화
• 실시간 피드백 수집을 위한 고객의 요구 사항을 파악할 수 없음

데이터 트윈이 중요한 이유는 무엇인가요?

Industry 4.0과 그 후의 지능형 공급망을 위한 노력은 운영을 향상하고 민첩한 공급망을 구축하는 데 상당한 진전을 이루었습니다. 그러나 디지털 트윈이 없었다면 이러한 노력에는 상당한 비용이 뒤따랐을 것입니다. 수요 변화에 대응하고 최대의 경제적 가치를 보장하기 위해 한 주는 디젤 생산량을, 그 다음 주는 가솔린 생산량을 늘리는데 정필요한유 공장의 상압증류공정 조건을 바꿀 경우 드는 비용을 상상하실 수 있을까요? 리스크를 모델링하기 위해 고르고 단순한 공급망을 복제하는 방법도 마찬가지입니다. 공급망의 물리적 트윈을 구축하는 것은 재정적으로나 물리적으로 불가능합니다.

디지털 트윈이 제조 부문에 제공하는 이점을 살펴보겠습니다.

• 제품 설계와 개발이 반복 시뮬레이션을 통해 더 적은 비용으로 수행되고 더 적은 시간 안에 완료됩니다. 다수의 제약을 사용하여 최고의 또는 가장 최적화된 설계를 제공합니다. 모든 상용 항공기는 디지털 트윈을 사용하여 설계됩니다.
• 디지털 트윈은 재고가 얼마나 오래 갈 수 있는지, 언제 재고를 보충해야 하는지, 공급망 운영 중단을 어떻게 최소화할지를 알려줍니다. 석유 및 가스 산업은 저장 및 미드스트림 공급 시 발생하는 공급망 병목 현상을 줄이고 탱커 오프로드를 예약하고 외부 효과로는 수요를 모델링하기 위해 공급망 지향적 디지털 트윈을 사용합니다.
• ML/AI가 생성한 피드백으로 생산된 물품에 대해 지속적인 품질 점검을 실시하면 선제적으로 제품 품질 향상을 보장할 수 있습니다. 자동차의 최종 페인트 검사는 디지털 트윈 기술 기반의 컴퓨터 비전을 사용하여 수행합니다.
• 디지털 트윈은 프로세스가 저하되거나 중단되기 전 부품 교체 시기와 부품을 최대한 활용하는 시점 사이에서 적절한 선택을 할 수 있도록 실시간 피드백을 제공합니다. 디지털 트윈은 자산 성능 관리 제품군 구축을 위한 중추적인 역할을 합니다.
• 디지털 트윈은 필요한 처리량을 달성하기 위해 모듈식으로 필요한 지시를 내려 여러 부서를 동기화할 수 있는 기회를 제공합니다. 디지털 트윈은 제조 프로세스 플로우를 최적화하는 카이젠(kaizen) 이벤트의 중추입니다.
• 고객 피드백 루프는 판매 시점 고객 행동, 구매 선호 사항 또는 제품 성능과 같은 입력 데이터를 통해 모델링할 수 있으며, 그 후 제품 개발 프로세스로 통합되어 향상된 제품 설계를 제공하는 폐쇄형 루프를 형성합니다.

Databricks의 차별화된 역량은 무엇입니까?

• Databricks 레이크하우스는 Delta, DLT, Autoloader, Photon 등의 기술을 사용하여 고객이 실시간 의사결정에 데이터를 사용하도록 지원합니다.
• MFG용 레이크하우스는 거의 실시간에 가깝게 최대 규모의 데이터 작업을 지원합니다. 예를 들어 고객은 15초마다 트랜잭션 로그 시스템에서 하루에 거의 4억 건의 이벤트를 가져옵니다. 데이터 처리 중에 발생하는 보고 및 분석 문제로 인해 대부분의 리테일 고객들은 야간에 일괄적으로 데이터 웨어하우스로 데이터를 로드합니다. 심지어 주 단위 또는 월 단위로 데이터를 로드하는 회사도 있습니다.
• 레이크하우스의 이벤트 중심 아키텍처는 기존 방식(예: 람다 아키텍처)보다 간단하게 배치 및 스트리밍 데이터를 수집하고 처리합니다. 이 아키텍처는 변경 데이터 캡처를 처리하고 트랜잭션에서 ACID를 준수합니다.
• DLT는 데이터 파이프라인 생성 과정을 간소화하고, 자동으로 계보를 구축하여 지속적인 관리를 지원합니다.
• 레이크하우스를 사용하면 데이터의 실시간 스트림 수집이 가능하고, 스트리밍 데이터도 분석할 수 있습니다. 데이터 웨어하우스는 데이터를 추출하여 변환, 로드한 다음, 데이터 웨어하우스에서 추가로 추출해야 분석이 가능합니다.
• Photon은 기록적인 쿼리 성능을 제공하므로, 사용자가 최대 규모의 데이터 세트로 쿼리를 실행해도 BI 툴에서 실시간 의사결정을 내릴 수 있습니다.

추가 자료

Q: 지능적 제조를 실현하기 위해 어떤 요인이 중요할까요?
A: 지능적 제조를 촉진하려면 데이터 통합, 실시간 분석, 예측 유지보수, 자동화된 의사결정이 핵심 요인입니다. Databricks는 제조 데이터를 통합하고 AI 기반 분석을 적용해 생산 효율성과 품질을 높일 수 있도록 지원합니다. 자세한 사례와 인사이트는 Databricks 리소스 페이지에서 확인하실 수 있습니다.

Q: Databricks는 제조업에 어떤 솔루션을 제공하나요?
A: Databricks는 제조 전반에 AI를 통합할 수 있는 데이터 인텔리전스 플랫폼을 제공합니다. 고객 참여, 운영 효율성, 직원 생산성, 제품 성능 등 주요 가치 사슬 전반에서 데이터 기반 혁신을 실현할 수 있습니다. 생성형 AI, LLM, 통합 거버넌스 등 최신 기술을 기반으로 맞춤형 모델 구축과 데이터 공유도 손쉽게 지원합니다.