HPC 엔지니어, 과학자, 관리자를 위한 디지털 트윈

진정한 첨단 제품 개발을 위해서는 미래의 물리적 구성 요소와 실제 작동 방식을 이해하는 것이 필요합니다. 엔지니어는 Rescale 플랫폼을 통해 개발 프로세스 초기에 이러한 이해력을 늘릴 수 있을 뿐만 아니라, 놀라운 수준의 세부 사항을 파악할 수 있습니다.

HPC에서 디지털 트윈의 이점

시뮬레이션 주기 시간 단축

Rescale의 ScaleX 플랫폼에는 효율적이고 안전한 데이터 전송, 버전 관리 및 파일 공유를 위한 종합적인 파일 관리 기능이 내장되어 있습니다.

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온-디맨드 확장

필요시 작업 정확성 강화 혹은 크기를 훨씬 더 큰 아키텍처로 확대합니다.

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단순 및 복잡한 워크플로우 처리

최적화 및 실험 프레임워크 설계를 통해 단순한 배치(Batch) 작업 이상의 효과

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디지털 트윈이란 무엇입니까?

디지털 트윈은 실시간 데이터 및 기타 소스를 사용하여 실제 대응물을 모방하는 물리적 객체 또는 시스템의 가상 표현 또는 디지털 모델입니다. 디지털 트윈은 객체가 작동하고 동작하는 방식에 대한 요소와 역학을 모두 제공합니다.

센서를 터빈, 파이프라인 또는 제조 장비와 같은 물리적 자산에 배치하여 시스템의 상태, 상태 및 성능에 대한 데이터를 수집할 수 있습니다. 그런 다음 이 데이터는 인공 지능, 기계 학습 및 분석을 사용하여 데이터를 처리하는 디지털 트윈 모델에 공급됩니다. 디지털 트윈은 물리적 시스템이 현재 어떻게 작동하고 있는지에 대한 통찰력을 제공하고, 문제를 조기에 감지하며, 시뮬레이션을 실행하여 향후 성능을 예측합니다.

디지털 트윈을 통해 기업은 실제 운영에 영향을 주지 않고 시스템이나 조건의 변경 사항을 가상으로 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, 다양한 풍속과 기상 조건에서 풍력 터빈이 어떻게 작동하는지 시뮬레이션할 수 있습니다. 그런 다음 학습을 통해 실제 자산과 운영을 최적화할 수 있습니다. 디지털 트윈은 사물 인터넷의 중요한 구성 요소가 되어 어디서나 자산을 원격으로 모니터링, 제어 및 최적화할 수 있습니다. 컴퓨팅 성능과 AI가 발전함에 따라 디지털 트윈 기술의 기능도 발전할 것입니다.

디지털 트윈은 어떻게 작동하나요?

디지털 트윈은 물리적 객체나 시스템의 가상 모델을 생성하는 것부터 시작됩니다. 여기에는 물리적 구성 요소와 그것이 작동하고 환경과 상호 작용하는 방식을 제어하는 ​​규칙 또는 물리학을 모두 정의하는 것이 포함됩니다. 예를 들어 풍력 터빈의 디지털 트윈에는 블레이드, 발전기, 센서, 제어 시스템, 공기 역학적 특성 등이 통합됩니다.

그런 다음 가상 모델은 실시간 데이터를 수집하는 일련의 센서를 통해 실제 물리적 자산에 연결됩니다. 센서는 온도, 진동, 공기 흐름, 처리량 또는 자산 운영과 관련된 모든 측정항목을 추적할 수 있습니다. 또한 시스템에 대한 기록 데이터를 디지털 트윈에 입력하여 보다 완전한 그림을 얻을 수 있습니다.

강력한 시뮬레이션 소프트웨어는 인공 지능, 기계 학습 및 분석을 활용하여 디지털 트윈 모델을 실행합니다. 센서에서 들어오는 실제 데이터를 수집하여 가상 환경에서 물리적 시스템이 어떻게 작동하는지 미러링합니다. 복잡한 알고리즘은 구성 요소 간의 상호 작용을 시뮬레이션하고 사람에게는 명확하지 않은 패턴과 통찰력을 식별합니다.

그런 다음 운영자는 디지털 트윈을 사용하여 "가상" 시나리오를 수행하고 다양한 매개변수를 조정하여 변경 사항이 운영에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 예측할 수 있습니다. 디지털 트윈은 반복 및 최적화를 위한 샌드박스를 제공하는 동시에 실제 시스템에 대한 중단을 최소화합니다. 그런 다음 성능을 향상시키기 위해 찾은 조치를 물리적 자산에 적용할 수 있습니다.

시간이 지남에 따라 디지털 트윈 모델의 기계 학습 기능은 시뮬레이션과 실제 결과를 비교하여 지속적으로 향상됩니다. 이를 통해 디지털 표현의 정확성과 가치가 더욱 향상됩니다. 디지털 트윈은 실제 세계 데이터와 고급 분석을 결합하여 생산성을 최적화하고 가동 중지 시간을 방지하며 새로운 기회를 개발합니다.

다양한 유형의 디지털 트윈은 무엇입니까?

디지털 트윈에는 몇 가지 주요 유형 또는 범주가 있습니다.

  • 제품 트윈 – 제트 엔진, 풍력 터빈 또는 MRI 기계와 같은 실제 제품의 가상 복사본입니다. 개별 자산 성과를 최적화하는 데 사용됩니다.
  • 생산 트윈 – 조립 라인이나 정유 공장과 같은 전체 생산 프로세스를 시뮬레이션합니다. 운영 효율성을 최적화합니다.
  • 퍼포먼스 트윈 – 현장의 제품 또는 자산 성능을 모델링합니다. 실제 작동 조건에 대한 통찰력을 제공합니다.
  • 시스템 트윈 – 자산, 프로세스, 인력으로 구성된 전체 시스템을 나타냅니다. 시스템을 전체적으로 최적화하는 데 사용됩니다.
  • 프로토타입 트윈 – 물리적 자산이 구축되기 전 설계 단계에서 생성된 디지털 트윈 모델입니다. 프로토타입을 가상으로 테스트할 수 있습니다.
  • 복합 트윈 – 다양한 디지털 트윈을 하나의 더 큰 표현으로 집계한 것입니다. 보다 광범위한 엔터프라이즈 수준 보기를 제공합니다.

디지털 트윈의 유형은 개별 자산, 운영 프로세스, 실제 성능, 전체 시스템 또는 프로토타입을 향상시키는 등 의도한 비즈니스 목적과 밀접하게 일치합니다. 일부 디지털 트윈은 다양한 통찰력을 위해 여러 유형의 요소를 결합할 수 있습니다. 핵심은 디지털 트윈이 반영하는 물리적 자산과 비즈니스 활동을 효과적으로 최적화할 수 있는 올바른 범위를 선택하는 것입니다.

디지털 트윈의 역사

디지털 트윈이라는 개념은 수십 년 동안 존재해 왔지만 최근 몇 년간 급속도로 주목을 받고 있습니다. 이 용어가 처음 언급된 것 중 하나는 1960년대 NASA가 실시간 상태를 반영하기 위해 우주선의 디지털 트윈을 만들었을 때였습니다. 그러나 그 능력은 오늘날에 비하면 원시적이었습니다.

2010년대 사물 인터넷 센서, 클라우드 컴퓨팅, 시뮬레이션 소프트웨어의 발전으로 더욱 복잡한 디지털 트윈 모델이 등장할 수 있었습니다. GE는 운영 및 유지 관리를 개선하기 위해 제트 엔진 및 풍력 터빈과 같은 자산에 대한 디지털 트윈의 산업적 사용을 개척했습니다. 다쏘시스템은 설계부터 최종 사용까지 제품 수명주기 전반에 걸쳐 디지털 트윈을 적용했습니다.

지난 5년 동안 디지털 트윈의 범위는 엄청나게 확장되었습니다. Microsoft, AWS 등의 클라우드 플랫폼은 이제 전문적인 디지털 트윈 기능을 제공합니다. 엔터프라이즈 애플리케이션은 시설, 공급망 등에 디지털 트윈을 적용합니다. AI와 머신러닝 알고리즘을 결합한 디지털 트윈은 더 높은 정교함과 비즈니스 가치를 달성하고 있습니다. Gartner에 따르면 50년까지 대기업의 2026% 이상이 디지털 트윈을 구현할 것이라고 합니다. 디지털 트윈 기술은 산업과 제조의 여러 측면에 혁명을 일으킬 수 있는 위치에 있습니다.

디지털 트윈은 수십 년 전에 등장했지만 최근 기하급수적인 발전으로 인해 조직이 통찰력을 얻고, 운영을 최적화하고, 혁신을 개선할 수 있는 잠재력이 발휘되어 거의 모든 부문에서 상당한 생산성 향상을 가져왔습니다. 우리는 아직 이 신흥 기술 분야의 표면을 긁어보는 단계에 불과합니다.

디지털 트윈의 사용 사례는 무엇입니까?


다음은 다양한 산업 분야에서 디지털 트윈 기술에 대한 몇 가지 일반적이고 새로운 사용 사례입니다.

  • 예측 유지 보수 – 터빈이나 조립 라인과 같은 장비의 디지털 트윈은 가동 중지 시간이 발생하기 전에 문제와 오류 위험을 식별할 수 있습니다.
  • 가상 커미셔닝 – 새로운 시설, 생산 라인 및 기타 프로세스를 물리적 설치 전에 가상으로 시뮬레이션하고 테스트할 수 있습니다.
  • 원격 모니터링 – 디지털 트윈을 사용하면 자산, 차량 등을 원격으로 추적하여 성능을 분석할 수 있습니다.
  • 제품 개발 – 먼저 디지털 트윈에서 시뮬레이션을 통해 신제품 디자인을 개선하고 최적화할 수 있습니다.
  • Thinking – 의료 절차나 재난 대응과 같은 고위험 시나리오를 교육용 디지털 트윈에서 시뮬레이션할 수 있습니다.
  • 스마트 도시 – 도시 인프라, 교통 패턴 및 공기 흐름의 디지털 트윈은 교통 및 서비스를 최적화할 수 있습니다.
  • 운송 – 공급망을 디지털 방식으로 모델링하면 최적화, 병목 현상을 식별하고 중단에 대비할 수 있습니다.
  • 의료 – 스캔과 데이터를 기반으로 디지털 환자는 치료나 의료기기를 맞춤화할 수 있다.

적용 분야는 개별 장비 최적화부터 조직 전체의 이니셔티브까지 다양합니다. 기술과 관련 이점이 더 많이 이해됨에 따라 디지털 트윈 사용 사례가 빠르게 성장할 것입니다.

디지털 트윈의 미래는 무엇입니까?

산업 전반에 걸쳐 디지털 트윈 기술의 미래는 매우 유망해 보입니다. 디지털 트윈의 미래에 대한 몇 가지 예측은 다음과 같습니다.

  • 폭넓은 채택 – 디지털 트윈은 제한된 틈새 용도에서 제조, 도시, 의료, 소매 등과 같은 부문 전반에 걸쳐 주류 채택으로 전환될 것입니다.
  • 더 큰 지능 – 인공 지능과 기계 학습의 발전으로 디지털 트윈은 점점 더 정교해지고 통찰력이 높아질 것입니다.
  • 확장된 통합 – 디지털 트윈은 포괄적인 모델을 위해 IoT 센서, 비즈니스 시스템 및 외부 데이터와 같은 더 많은 데이터 소스를 통합합니다.
  • 민주화 – 플랫폼과 도구를 통해 더 많은 조직이 심층적인 기술 전문 지식 없이도 디지털 트윈을 구현할 수 있습니다.
  • 맞춤설정으로 들어간다 – 고도로 맞춤화된 디지털 트윈은 사전 구축된 구성 요소의 모듈식 라이브러리를 사용하여 구축됩니다.
  • 수명 주기 사용 – 디지털 트윈은 단순한 운영을 넘어 설계, 교육, 최종 사용자 모니터링과 같은 수명 주기 전반에 걸쳐 사용하도록 확장됩니다.
  • 새로운 비즈니스 모델 – 디지털 트윈 기술은 시뮬레이션, 예측 통찰력 및 가상 서비스에 대한 혁신적인 비즈니스 기회를 촉진할 수 있습니다.
  • 자동화된 작업 – 디지털 트윈은 수동적 모니터링에서 물리적 자산의 작업, 수리 및 제어 자동화로 발전할 것입니다.

요약하면, 디지털 트윈은 최첨단에서 주류로 진화하여 여러 산업 전반에 걸쳐 효율성, 성능, 안전 및 혁신을 극적으로 향상시킬 준비가 되어 있습니다. 기술이 발전함에 따라 이들의 역량은 기하급수적으로 성장할 것입니다.

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