DSML(Data Science for Operation, together with Machine Learning)

IoT와 Edge Computing의 Digital Twin 관계

1. IoT(사물인터넷)는 물리적 객체에 센서를 부착하여 데이터를 수집합니다. Edge Computing은 이 데이터를 현장에서 일차적으로 처리합니다. 이 두 기술이 결합하여 Digital Twin의 기반을 형성합니다. Digital Twin은 이 실시간 데이터를 활용해 물리적 객체의 디지털 복제본을 만들고 유지합니다.

Digital Twin의 구성 요소

• Asset: 디지털화할 물리적 대상(장비, 부품, 사람 등)
• Sensor: Asset에서 데이터를 수집하는 장치
• Unique ID: 각 Asset을 식별하는 고유 식별자
• Data Store: 수집된 데이터를 저장하는 공간
• APIs: Digital Twin과 다른 시스템 간의 통신을 위한 인터페이스

Digital Twin의 특성

개별 Digital Twin들이 모여 더 복잡한 시스템(예: 전체 제조 라인, 완성된 제품)의 Digital Twin을 형성할 수 있습니다. 이를 통해 시스템 전체의 동작을 이해하고 최적화할 수 있습니다.

 

Digital Twin의 목적

• 상황 인식 개선: 실시간으로 Asset의 상태를 모니터링하고 이해할 수 있습니다.
• 의사결정 지원: 수집된 데이터와 분석을 바탕으로 더 나은 운영 결정을 내릴 수 있습니다.

Digital Twin 구현 방법

• 내장 기능: 최신 IoT 장비나 제품에 Digital Twin 기능이 내장되어 있을 수 있습니다.
• 사전 구축 솔루션: 기술 서비스 제공업체(TSP)에서 제공하는 기성 Digital Twin 솔루션을 사용할 수 있습니다.
• 맞춤 개발: 특정 요구사항에 맞춰 IoT 개발 도구와 분석 도구를 사용해 직접 Digital Twin을 개발할 수 있습니다.

Predictive Maintenance와 Digital Twin: Digital Twin을 활용하면 장비의 현재 상태를 실시간으로 모니터링하고, 과거 데이터와 비교하여 미래의 고장을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 필요한 시점에 선제적으로 유지보수를 수행할 수 있습니다.

 

Causal Analytics(인과 분석): 단순한 상관관계를 넘어 원인과 결과의 관계를 분석합니다. Digital Twin에서 수집된 데이터를 바탕으로 특정 현상의 실제 원인을 파악하고, 이를 바탕으로 더 정확한 예측과 의사결정을 할 수 있습니다.

 

이러한 기술들이 결합되어 제조업에서는 생산성 향상, 비용 절감, 품질 개선 등의 효과를 얻을 수 있습니다.