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실시간 가상 재현하는 이유는?··· '디지털 트윈' 따라잡기

디지털 트윈(digital twin)은 객체, 프로세스, 시스템의 실시간 가상 재현물이다. 디지털 트윈은 물리적 및 디지털 영역 사이의 가교 역할을 한다. 예를 들어 공장의 가동, 통신 네트워크, 또는 물류 시스템을 거치는 소포의 흐름에 대한 디지털 시각을 제공할 수 있다. 가트너는 “디지털 트윈 구현물이란 개별 물리적 객체, 프로세스, 조직, 사람, 또는 다른 추상물을 반영하는 캡슐형 소프트웨어 객체 또는 모델이다. 여러 디지털 트윈에서 나오는 데이터는 취합되어 예를 들어 발전소, 도시 등 수많은 현실 세계의 개체와 연관 프로세스에 대한 복합적 시각을 얻을 수 있다”라고 정의한다.   혜택  이들 물리적 운영의 가상 복제물은 운영을 모니터하고, 예방 정비를 수행하고, 중대한 구매 결정을 위한 통찰을 제공할 수 있다. 또한 물리적 자산을 가지고 시험하기에는 너무 시간이 많이 걸리거나 값비싼 시나리오를 가상으로 시험하고, 장기적 사업 계획을 생성하고, 새 발명품을 식별하고, 프로세스를 개선하는 데에도 유익하다.  디지털 제품 엔지니어링 회사인 글로벌로직(GlobalLogic)에 따르면 디지털 트윈은 아래와 같이 5가지 핵심 혜택을 제공한다.  1. 위험 평가 및 생산 시간의 단축. 디지털 트윈은 제품이 현실에 존재하기 전에 이를 가상으로 시험하고 검증하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 엔지니어가 프로세스 실패를 규명하는 데 쓰일 수 있다.  2. 예방 정비. 디지털 트윈을 이용해 장비와 시스템을 선제적으로 모니터해 이들이 고장 나기 전에 예방 일정을 정해 생산 효율을 높일 수 있다.  3. 실시간 원격 모니터링. 시스템을 원격으로 모니터하고 제어할 수 있다.  4. 팀 협업 향상. 글로벌로직은 공정 자동화와 시스템 정보로의 24시간 액세스에 의해 기술 전문가는 협업에 더 많은 시간을 집중할 수 있다.  5. 재무적 의사 결정 개선. 재무 데이터를 통합함으로써 디지털 트윈을 이...

재현 글로벌로직 SL 컨트롤즈 IBM 롤스로이스 마즈 TIAA 바이엘 크롭 사이언스 예지정비

2021.12.16

디지털 트윈(digital twin)은 객체, 프로세스, 시스템의 실시간 가상 재현물이다. 디지털 트윈은 물리적 및 디지털 영역 사이의 가교 역할을 한다. 예를 들어 공장의 가동, 통신 네트워크, 또는 물류 시스템을 거치는 소포의 흐름에 대한 디지털 시각을 제공할 수 있다. 가트너는 “디지털 트윈 구현물이란 개별 물리적 객체, 프로세스, 조직, 사람, 또는 다른 추상물을 반영하는 캡슐형 소프트웨어 객체 또는 모델이다. 여러 디지털 트윈에서 나오는 데이터는 취합되어 예를 들어 발전소, 도시 등 수많은 현실 세계의 개체와 연관 프로세스에 대한 복합적 시각을 얻을 수 있다”라고 정의한다.   혜택  이들 물리적 운영의 가상 복제물은 운영을 모니터하고, 예방 정비를 수행하고, 중대한 구매 결정을 위한 통찰을 제공할 수 있다. 또한 물리적 자산을 가지고 시험하기에는 너무 시간이 많이 걸리거나 값비싼 시나리오를 가상으로 시험하고, 장기적 사업 계획을 생성하고, 새 발명품을 식별하고, 프로세스를 개선하는 데에도 유익하다.  디지털 제품 엔지니어링 회사인 글로벌로직(GlobalLogic)에 따르면 디지털 트윈은 아래와 같이 5가지 핵심 혜택을 제공한다.  1. 위험 평가 및 생산 시간의 단축. 디지털 트윈은 제품이 현실에 존재하기 전에 이를 가상으로 시험하고 검증하는 데 도움을 줄 수 있다. 이는 엔지니어가 프로세스 실패를 규명하는 데 쓰일 수 있다.  2. 예방 정비. 디지털 트윈을 이용해 장비와 시스템을 선제적으로 모니터해 이들이 고장 나기 전에 예방 일정을 정해 생산 효율을 높일 수 있다.  3. 실시간 원격 모니터링. 시스템을 원격으로 모니터하고 제어할 수 있다.  4. 팀 협업 향상. 글로벌로직은 공정 자동화와 시스템 정보로의 24시간 액세스에 의해 기술 전문가는 협업에 더 많은 시간을 집중할 수 있다.  5. 재무적 의사 결정 개선. 재무 데이터를 통합함으로써 디지털 트윈을 이...

2021.12.16

잠재력 큰 예지 정비, 장점만큼 구현도 어렵다

예지 정비(Predictive Maintenance)는 확실히 현재 기업에서 사용할 수 있는 IoT 기술 중 가장 관심이 집중되는 애플리케이션이다. 이유는 분명하다. 산업용 기계나 보유 차량 등 디지털 계측이 가능한 요소에 대한 더 깊은 인사이트를 확보할 수 있어 유지보수 비용과 고장 시간을 줄여 비용을 절감하는 확실한 방안을 제공하기 때문이다.   하지만 전문가들에 따르면, 기존 장비에 센서를 심으면 끝나는 간단한 일은 아니다. 또 이런 IoT 구현으로 가장 큰 이득을 볼 수 있는 곳은 관리해야 할 자산이 많은 기업이지만, 예지 정보의 이점을 제대로 얻는 것은 저절로 되지 않는다. ABI 리서치에 따르면, 해결해야 할 과제는 정유산업의 IoT 사용 기록에서 분명하게 드러난다. IoT 서비스 사용이 확산됐음에도 근해 기름 유출 사고는 비교적 흔한 일이며, 이런 일이 자주 발생하는 이유는 IoT의 AI/ML 부분이 아직 제대로 구현되지 않았기 때문이다. ABI의 애널리스트 카테리나 두브로바는 “대형 정유회사는 자사의 기술 전문성과 함께 예측 분석이 핵심 투자 기술이라고 내세우지만, 컨설팅 회사와 몇몇 전문가를 채용하는 것만으로는 이들 기술을 제대로 운영할 수 없다. 이 때문에 실제 사고 방지 대책에는 차이가 없다”고 지적했다.  포레스터의 애널리스트 프랭크 질레트는 데이터의 바다에서 진짜 가치를 얻기 위한 전사적인 계획이 없는 IoT 프로젝트는 기업이 예지 정보로부터 측정 가능한 성과를 얻지 못하는 가장 큰 이유가 된다고 말했다. 기업은 때로 큰 기대감을 가지고 설치할 수 있는 모든 곳에 센서를 심고 보상을 기대한다. 질레트는 “센서 데이터를 보고는 비즈니스 케이스를 세우려는 사례가 너무 많다. 망치를 들고 돌아다니는 데 못을 하나도 찾지 못하는 것과 같다”고 덧붙였다. AI와 머신러닝을 정확하게 구현하기 어렵다는 것도 이유 중 하나이다. 학습 데이터가 모델을 정확하게 가르치기 위해서는 데이터 공학 전문지식이 필요하다. 게다가 산업군...

AI IIoT 예지정비 생산설비

2020.02.13

예지 정비(Predictive Maintenance)는 확실히 현재 기업에서 사용할 수 있는 IoT 기술 중 가장 관심이 집중되는 애플리케이션이다. 이유는 분명하다. 산업용 기계나 보유 차량 등 디지털 계측이 가능한 요소에 대한 더 깊은 인사이트를 확보할 수 있어 유지보수 비용과 고장 시간을 줄여 비용을 절감하는 확실한 방안을 제공하기 때문이다.   하지만 전문가들에 따르면, 기존 장비에 센서를 심으면 끝나는 간단한 일은 아니다. 또 이런 IoT 구현으로 가장 큰 이득을 볼 수 있는 곳은 관리해야 할 자산이 많은 기업이지만, 예지 정보의 이점을 제대로 얻는 것은 저절로 되지 않는다. ABI 리서치에 따르면, 해결해야 할 과제는 정유산업의 IoT 사용 기록에서 분명하게 드러난다. IoT 서비스 사용이 확산됐음에도 근해 기름 유출 사고는 비교적 흔한 일이며, 이런 일이 자주 발생하는 이유는 IoT의 AI/ML 부분이 아직 제대로 구현되지 않았기 때문이다. ABI의 애널리스트 카테리나 두브로바는 “대형 정유회사는 자사의 기술 전문성과 함께 예측 분석이 핵심 투자 기술이라고 내세우지만, 컨설팅 회사와 몇몇 전문가를 채용하는 것만으로는 이들 기술을 제대로 운영할 수 없다. 이 때문에 실제 사고 방지 대책에는 차이가 없다”고 지적했다.  포레스터의 애널리스트 프랭크 질레트는 데이터의 바다에서 진짜 가치를 얻기 위한 전사적인 계획이 없는 IoT 프로젝트는 기업이 예지 정보로부터 측정 가능한 성과를 얻지 못하는 가장 큰 이유가 된다고 말했다. 기업은 때로 큰 기대감을 가지고 설치할 수 있는 모든 곳에 센서를 심고 보상을 기대한다. 질레트는 “센서 데이터를 보고는 비즈니스 케이스를 세우려는 사례가 너무 많다. 망치를 들고 돌아다니는 데 못을 하나도 찾지 못하는 것과 같다”고 덧붙였다. AI와 머신러닝을 정확하게 구현하기 어렵다는 것도 이유 중 하나이다. 학습 데이터가 모델을 정확하게 가르치기 위해서는 데이터 공학 전문지식이 필요하다. 게다가 산업군...

2020.02.13

호주 기차에 '인공 두뇌' 탑재··· 센서 데이터 분석해 예지정비에 활용

열차의 센서 데이터를 사용하는 소프트웨어가 예측 유지보수 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 한다.   시드니의 워라타(Waratah) 열차에 다우너 EDI(Downer EDI)와 마이크로소프트 애저팀이 만든 지능형 소프트웨어가 장착돼 차량 유지 관리와 기타 데이터 기반 의사 결정을 추적하고 있다. 호주 뉴사우스웨일스(NSW)주정부는 2016년 시드니 그로쓰 트레인 프로젝트(Sydney Growth Trains Project)에서 24대의 워라타 시리즈 2(Waratah Series 2) 열차를 주문했다. 올해 초 17대의 열차를 추가한 데 이어 또 다른 24대를 이달에 인도받을 예정이다. 이 열차는 다우너 EDI에서 유지 관리하며, 이 회사는 현재 78대의 열차를 관리하고 유지하기 위해 NSW주정부와 30년 계약을 맺은 상태다. 최근 다우너는 300대 이상의 워라타 열차에 이상의 센서와 약 90대의 카메라를 장착했으며, 열차의 함대에서 센서 데이터를 소비하는 소프트웨어를 지원했다. 다우너의 디지털 기술 및 혁신 담당 총괄 책임자인 마이크 에일링은 예측 가능한 유지 관리 및 데이터 중심 의사 결정을 지원한다. 에일링에 따르면 엔지니어는 열차의 온도, 전압 및 전류의 이상치, 도어 개폐 시간 등 매우 세부적인 데이터를 통해 추이를 분석할 수 있다. 즉, 데이터의 작은 변화만으로도 다우너에게 진행 상황과 주의가 필요한 사항에 대한 조기 경보를 전달할 수 있음을 의미한다. 머신러닝과 지능형 데이터 분석을 통해 엔지니어는 고장이 발생하기 전에 예방 유지보수 일정을 잡을 수 있다. 해외 공급 업체로부터 미리 교체할 부품 정보를 전달해 받아서 준비할 수 있다.  다우너의 롤링스톡(rollingstock) 서비스 사업은 트레인DNA(TrainDNA) 제품의 백엔드로 사용되는 애저 기반 솔루션의 첫 도입 사례 중 하나다. 다우너의 롤링스톡 서비스, 트랜스포트, 인프라를 담당하는 이그제큐티브 제너럴 매니저인 팀 영은 다우너가 이 솔루션을 &l...

유지보수 사물인터넷 디지털화 파워 BI 마이크로소프트 애저 데이터 레이크 예지정비 다우너 워라타 예측 분석 기차 센서 CIO 빅데이터 데이터베이스 정부 공공 SQL 인공지능 카메라 인공 두뇌

2019.04.17

열차의 센서 데이터를 사용하는 소프트웨어가 예측 유지보수 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 한다.   시드니의 워라타(Waratah) 열차에 다우너 EDI(Downer EDI)와 마이크로소프트 애저팀이 만든 지능형 소프트웨어가 장착돼 차량 유지 관리와 기타 데이터 기반 의사 결정을 추적하고 있다. 호주 뉴사우스웨일스(NSW)주정부는 2016년 시드니 그로쓰 트레인 프로젝트(Sydney Growth Trains Project)에서 24대의 워라타 시리즈 2(Waratah Series 2) 열차를 주문했다. 올해 초 17대의 열차를 추가한 데 이어 또 다른 24대를 이달에 인도받을 예정이다. 이 열차는 다우너 EDI에서 유지 관리하며, 이 회사는 현재 78대의 열차를 관리하고 유지하기 위해 NSW주정부와 30년 계약을 맺은 상태다. 최근 다우너는 300대 이상의 워라타 열차에 이상의 센서와 약 90대의 카메라를 장착했으며, 열차의 함대에서 센서 데이터를 소비하는 소프트웨어를 지원했다. 다우너의 디지털 기술 및 혁신 담당 총괄 책임자인 마이크 에일링은 예측 가능한 유지 관리 및 데이터 중심 의사 결정을 지원한다. 에일링에 따르면 엔지니어는 열차의 온도, 전압 및 전류의 이상치, 도어 개폐 시간 등 매우 세부적인 데이터를 통해 추이를 분석할 수 있다. 즉, 데이터의 작은 변화만으로도 다우너에게 진행 상황과 주의가 필요한 사항에 대한 조기 경보를 전달할 수 있음을 의미한다. 머신러닝과 지능형 데이터 분석을 통해 엔지니어는 고장이 발생하기 전에 예방 유지보수 일정을 잡을 수 있다. 해외 공급 업체로부터 미리 교체할 부품 정보를 전달해 받아서 준비할 수 있다.  다우너의 롤링스톡(rollingstock) 서비스 사업은 트레인DNA(TrainDNA) 제품의 백엔드로 사용되는 애저 기반 솔루션의 첫 도입 사례 중 하나다. 다우너의 롤링스톡 서비스, 트랜스포트, 인프라를 담당하는 이그제큐티브 제너럴 매니저인 팀 영은 다우너가 이 솔루션을 &l...

2019.04.17

엘리베이터 유지보수·예지정비에 'IoT+클라우드+머신러닝'을...

클라우드 연결형 IoT 장비를 사용해 리프트와 에스컬레이터를 연결하고 머신러닝을 판독 값에 적용한 엘리베이터 제조사가 많으며 핀란드 엘리베이터 제조사인 콘(Kone)도 그 중 하나다.   마스코트(Mascot)에 위치한 콘 본사의 엘리베이터와 해당 기업의 클라우드 사이에서 이루어지는 대화는 정중하면서도 지극히 평범하다. 엘리베이터에서 "2층에서 5.6초 동안 문이 열립니다"라는 메시지가 들리고 "하강 중 흔들림이 최소화됩니다", "5.6초. 잘했어요", "잘 하고 있어요"라고 클라우드가 응답한다.  콘에 따르면, 일반적인 대화로는 많은 것을 알 수 없지만 시간이 지나면서 수집과 분석을 통해 추세와 이상을 발견하여 고객의 유지보수 요청을 60%나 줄일 수 있다. 콘은 자사의 엘리베이터에 클라우드 연결형 IoT 장치를 적용하고 측정값에 머신러닝을 적용한 세계 유수의 엘리베이터 제조사 중 하나다. 이를 통해 콘은 고장 발생 시기를 파악하고 중단이 발생하기 전에 해결할 수 있다. 콘 ANZ 유지보수 이사 짐 헤이스팅스는 "일반적으로 엘리베이터가 고장 나면 고장 난 곳을 찾아 고친다. 이제는 고장 전에 정보를 확보할 수 있다. 조금씩 고장 나거나 노화되는 접점을 감지할 수도 있으며 예전에는 불가능했던 일이다. 아니면 도어 시스템 마모나 과도한 다시 열림 횟수를 감지할 수도 있다"고 설명했다. "따라서 사람들이 불편을 겪고 엘리베이터에 갇혔을 때 방문하기보다 해당 물품을 미리 고친다"고 그는 덧붙였다. 위로 위로 엘리베이터 제조사인 티센크루프에 따르면 전 세계적으로 약 1,200만 개의 엘리베이터가 매일 70억 회 이동하면서 10억 명 이상을 수송하고 있다. 고장 난 곳이 많은 이 기계들은 가끔 고장 날 수밖에 없다. 기껏해야 기다리는 시간이 길어지거나 계단을 이용하게 되는 것이며 최악의 경우에는 41시간의 끔찍한 경험을 하게 될 ...

유지보수 오티스 예지정비 Otis Kone 엘리베이터 사물인터넷 고장 애저 마이크로소프트 티센크루프

2018.11.29

클라우드 연결형 IoT 장비를 사용해 리프트와 에스컬레이터를 연결하고 머신러닝을 판독 값에 적용한 엘리베이터 제조사가 많으며 핀란드 엘리베이터 제조사인 콘(Kone)도 그 중 하나다.   마스코트(Mascot)에 위치한 콘 본사의 엘리베이터와 해당 기업의 클라우드 사이에서 이루어지는 대화는 정중하면서도 지극히 평범하다. 엘리베이터에서 "2층에서 5.6초 동안 문이 열립니다"라는 메시지가 들리고 "하강 중 흔들림이 최소화됩니다", "5.6초. 잘했어요", "잘 하고 있어요"라고 클라우드가 응답한다.  콘에 따르면, 일반적인 대화로는 많은 것을 알 수 없지만 시간이 지나면서 수집과 분석을 통해 추세와 이상을 발견하여 고객의 유지보수 요청을 60%나 줄일 수 있다. 콘은 자사의 엘리베이터에 클라우드 연결형 IoT 장치를 적용하고 측정값에 머신러닝을 적용한 세계 유수의 엘리베이터 제조사 중 하나다. 이를 통해 콘은 고장 발생 시기를 파악하고 중단이 발생하기 전에 해결할 수 있다. 콘 ANZ 유지보수 이사 짐 헤이스팅스는 "일반적으로 엘리베이터가 고장 나면 고장 난 곳을 찾아 고친다. 이제는 고장 전에 정보를 확보할 수 있다. 조금씩 고장 나거나 노화되는 접점을 감지할 수도 있으며 예전에는 불가능했던 일이다. 아니면 도어 시스템 마모나 과도한 다시 열림 횟수를 감지할 수도 있다"고 설명했다. "따라서 사람들이 불편을 겪고 엘리베이터에 갇혔을 때 방문하기보다 해당 물품을 미리 고친다"고 그는 덧붙였다. 위로 위로 엘리베이터 제조사인 티센크루프에 따르면 전 세계적으로 약 1,200만 개의 엘리베이터가 매일 70억 회 이동하면서 10억 명 이상을 수송하고 있다. 고장 난 곳이 많은 이 기계들은 가끔 고장 날 수밖에 없다. 기껏해야 기다리는 시간이 길어지거나 계단을 이용하게 되는 것이며 최악의 경우에는 41시간의 끔찍한 경험을 하게 될 ...

2018.11.29

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