디지털 트윈의 사전적 의미는 스마트 산업 전반에 걸쳐 통상적으로 사용되고 있지만 제조 산업에 적용한 사례는 조금은 다른 접근 방법이 필요하다. 제조 산업에서의 디지털 트윈의 역할은 크게 두 가지로 분류해 볼 수 있다. 첫 번째는 현장과의 실시간 데이터 연동을 통한 모니터링의 역할, 두 번째는 미래 예측 및 조기 대처를 통해 제조 생산·운영을 최적화하는 역할이다. 두 번째 역할은 다시 목적에 따라, 주기적인 시뮬레이션을 이용하여 미래 예측 및 조기 대처를 통한 제조 생산·운영의 최적화, 이상 상황에 대한 빅데이터를 수집하여 다양한 AI로직을 적용한 생산·운영의 최적화로 분류할 수 있다. 생산·운영의 최적화를 달성하기 위해 많은 기업들은 하나의 통합된 환경이 아닌 각각 다른 솔루션을 활용한 것이 대부분이며, 실제 현장과의 정합성이 다른 결과를 초래하기 때문에 진정한 의미의 최적화를 달성하기 어려운 실정이다. CARLO는 제조 생산·운영의 최적화를 달성하기 위해 통합된 환경에서 디지털 트윈을 쉽게 구축할 수 있는 PINOKIO 솔루션을 소개하고자 한다. 대용량 데이터 처리 및 실시간 모니터링 시스템 : PINOKIO 실시간 모니터링의 목적은 현장 상황을 보다 신속
최근 디지털 트윈(Digital Twin)이 디지털 전환(DX)의 핵심 키워드로 부상하고 있다. 디지털 트윈이란 ‘현실 세계에서 수집한 다양한 정보를 가상 사계에서 분석하고 최적의 방안을 도출해 이를 기반으로 현실 세계를 최적화하는 지능화 융합 기술’을 의미한다. 디지털 트윈 및 디지털 전환 분야는 매우 광범위하다. 이 솔루션은 전체 제조공정 중 제품 생산 공정, 물류(부품 공급, 배포,….) 분야에 적용 가능하다. 본 내용을 통해 디지털 트윈 기술의 적용 방안 및 이에 연계되어 활용될 수 있는 기술에 대해 살펴보자. 기존까지는 공장을 새로 짓거나 특정 라인을 수정할 경우 사전 검토를 위해 물류 시뮬레이션을 활용하고 있었다. 하지만 물류 시뮬레이션 분야는 대부분 숙련자 또는 전문가의 의존도가 높은 가정 분석(What-if) 방식을 사용하고, 생산 계획 단계에서 사전 분석 및 검증용으로 주로 사용된다. 그리고 시뮬레이션에 현장 데이터를 반영하는데 대용량 데이터 처리와 시뮬레이션 가속 성능 등의 한계로 다양한 제약 조건이 발생할 수 있다. 이는 디지털 트윈을 구현하기 위해 생산 운영 단계까지 연계하는 과정에 중요한 요소이며 본 내용을 통해 실제 활용