우리가 가지고 있는 데이터의 양이 증가함에 따라 실제 세계에서 중요한 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 유용한 정보의 양도 증가합니다. 데이터 포인트의 요약, 모델 및 시뮬레이션은 이러한 결정에 영향을 미칩니다. 빅데이터 시대에 t이에 대한 궁극적인 다음 단계는 디지털 트윈의 개념입니다.
디지털 트윈은 물리적 개체 또는 프로세스의 가상 표현입니다. 이는 특정 개체 또는 서비스가 실제 세계에서 어떻게 수행될지 예측할 수 있는 시뮬레이션입니다.
다양한 산업에서 모든 종류의 개선을 위해 자체 제품 및 서비스의 디지털 트윈 구현을 모색하기 시작했습니다.
디지털 트윈의 역사와 오늘날 가장 일반적으로 사용되는 시뮬레이션과 어떻게 다른지 살펴보겠습니다. 또한 디지털 트윈이 의료에서 제조 또는 도시 전체에 이르기까지 다양한 산업에 혁명을 일으킬 수 있는 방법을 살펴보겠습니다.
디지털 트윈이란 무엇입니까?
역사
"디지털 트윈"이라는 용어는 2010년 NASA 문서에 처음 등장했습니다. 디지털 트윈은 "가용 가능한 최상의 물리적 모델, 센서 업데이트, 차량 이력을 사용하는 차량 또는 시스템의 통합 다중 물리적, 다중 스케일 확률 시뮬레이션"으로 설명되었습니다. 등으로 날아다니는 쌍둥이의 삶을 반영합니다.”
이 기술은 나중에 미 공군에 영감을 주었습니다. 디지털 쌍둥이 피로와 손상을 예측하기 위해 항공기 기체의 그들은 이 기술을 Airframe Digital Twin이라고 불렀고 개별 항공기의 수명 주기 동안 가상 건강 센서 역할을 하는 것을 목표로 했습니다.
디지털 트윈 대 모델
디지털 트윈의 주요 측면 중 하나는 트윈이 현실 세계에서 해당 객체를 가져야 한다는 것입니다. 디지털 트윈은 단순한 청사진이나 도식 그 이상입니다.
디지털 트윈의 현대적 정의는 디지털 모델과 물리적 객체가 동시에 생각되는 것이 가장 좋다고 생각합니다. 이 쌍둥이는 시간이 지남에 따라 함께 "성장"합니다.
제조에 대한 디지털 트윈 접근 방식은 프로토타입 단계를 지나도 디지털 트윈을 포함합니다. 프로토타입에서 검색된 데이터는 디지털 트윈을 개선하는 데 사용할 수 있습니다. 그러면 개선된 모델이 미래 프로토타입의 성능을 예측할 수 있습니다.
디지털 트윈의 특성
- 입/출력 라인
디지털 트윈에는 연결이 필요합니다. 디지털 트윈과 실제 대응 간의 관계에는 안정적인 데이터 흐름이 필요합니다. 디지털 트윈 기술은 사물 인터넷(IoT) 및 기계 학습(ML)을 사용하여 여러 소스의 센서에서 지속적으로 들어오는 데이터를 분석할 수 있습니다. - 균질화
사용 가능한 컴퓨팅 성능의 증가로 인해 이제 서로 다른 소스에서 오는 데이터의 거의 균질화를 실현할 수 있습니다. 필요한 모든 데이터가 단일 엔터티에 캡처되기 때문에 훨씬 더 쉽게 공유할 수 있습니다. - 재프로그래밍 가능성
디지털 트윈 기술을 사용하면 실시간으로 피드백을 기반으로 서비스와 제품을 다시 프로그래밍할 수 있습니다. ML을 사용하면 더 많은 데이터가 수집될수록 의사 결정에서 더욱 지능적으로 변하는 디지털 트윈을 가질 수 있습니다. - 모듈성
디지털 트윈 기술을 사용하여 캡처한 크고 복잡한 시스템은 설계의 모듈성을 활용합니다. DT를 통해 제조업체는 장치의 어떤 특정 구성 요소가 성능이 저하되는지 확인할 수 있습니다.
디지털 트윈 애플리케이션
디지털 트윈은 거의 모든 산업에 적용할 수 있습니다. 이러한 강력한 모델은 특정 제품이나 서비스의 설계, 제조 및 운영 단계를 개선할 수 있습니다. 다음은 디지털 트윈 기술이 특정 부문에 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 몇 가지 예입니다.
1. 항공
기업은 디지털 트윈을 사용하여 설계에서 운영에 이르기까지 제품의 전체 라이프스타일에 대한 디지털 발자국을 남길 수 있습니다.
예를 들어, 항공우주 회사 보잉 디지털 트윈을 사용하여 항공기를 설계합니다. 그들은 비행기의 모든 부품에 대한 시뮬레이션을 실행하여 미래에 어떻게 그리고 언제 실패할지 예측할 수 있습니다.
이러한 유형의 모델 기반 엔지니어링 연구 개발을 가속화하고 통합 시스템을 허용합니다. 이제 설계, 제조 및 운영 단계가 병렬로 실행되고 서로 데이터를 공유합니다.
2. 공급망
디지털 트윈은 실제 사용 가능 공급망의 행동에 대한 자세한 모델을 생성합니다. 디지털 쌍둥이 즉석 조정과 전체 공급망에 대한 매우 상세한 보기를 가능하게 합니다.
공급망 디지털 트윈은 실시간 정보 피드를 사용합니다. 예정된 배송, 차량 위치 및 재고와 같은 데이터는 공급망의 현재 상태를 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 디지털 트윈은 제품 재고가 없는 경우와 같이 특정 이벤트가 발생하면 특정 조치를 취하도록 프로그래밍할 수 있습니다.
COVID-19 전염병에 비추어 공급망의 디지털 모델은 위험을 완화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 디지털 트윈을 사용하면 백신, 실험실 샘플 및 기타 의료 장비와 같은 중요한 자산을 정확하게 추적하고 전달할 수 있습니다.
백신과 같은 자산은 운송 중 디지털 트윈을 사용하여 모니터링할 수 있는 특정 온도가 필요합니다.
3. 건강
의사는 디지털 트윈 기술을 사용하여 곧 특정 환자에게 맞춤화할 수 있는 가상 장기를 만들 수 있습니다. 독일 하이델베르그 대학 병원 심장 클리닉의 과학자들은 이미 디지털 트윈 시뮬레이션을 시작했습니다. 심장. 가상 심장은 환자의 심장 질환의 진행과 약물 치료에 대한 반응을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
이러한 디지털 트윈을 사용하여 의사는 결정을 내리기 전에 심장 수술의 성공률을 확인할 수 있습니다. 디지털 트윈과 같은 더 복잡한 위험 모델은 특정 위험 그룹에 대한 솔루션이 아니라 특정 환자에게 적합한 솔루션을 찾을 수 있습니다.
4. 디지털 트윈 시티
스마트 도시에 대한 수요가 증가함에 따라 곧 도시에서 수집되는 방대한 양의 데이터가 생성될 것입니다. 스마트 도시는 교통 데이터, 접촉 추적 및 환경 지표에서 모든 종류의 도시 활동을 추적하는 것을 목표로 합니다.
결과적으로 이 데이터의 가용성으로 인해 곧 전체 도시에서 디지털 트윈을 만들 수 있습니다.
에 따르면 ARUP, "도시 디지털 트윈의 약속은 시뮬레이션 환경을 제공하고, 정책 옵션을 테스트하고, 종속성을 가져오고, 정책 영역 전반에 걸쳐 협업을 허용하는 동시에 시민 및 커뮤니티와의 참여를 개선하는 것입니다."
이 모든 데이터는 시나리오 계획 및 미래 재앙 방지에 사용할 수 있습니다.
성공적인 디지털 트윈 도시는 정보 제공에 도움이 될 것입니다. 정책 결정 또한. 날씨, 교통 패턴 및 인구 조사 데이터에 대한 데이터는 지방 정부 공무원의 데이터 기반 이니셔티브를 더 많이 허용할 수 있습니다.
도시가 시민들에게 유용한 포털을 제공할 수 있다면, 도시의 디지털 트윈은 실제 상대의 요구와 요구 사항도 포착할 수 있습니다.
결론
디지털 트윈 기술은 다양한 산업이 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
의료 또는 항공 산업과 같이 이해 관계가 높을 때 기업은 위험을 완화하기 위해 디지털 트윈에 기꺼이 투자합니다.
공급망 관리와 같은 복잡한 부문은 시스템에서 거의 모든 수준의 세부 사항을 볼 수 있다는 이점이 있습니다.
또한 이러한 부문은 AI 및 기계 학습을 사용하여 현실 세계에서 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 시스템을 개선할 수 있습니다.
이 기사가 유익했다면 이 기사를 공유하고 HashDork의 주간 뉴스 레터 최신 AI 및 미래 기술 뉴스에 대한 더 많은 기사를 보려면.
댓글을 남겨주세요.