디지털 트윈 – 디지털 트윈: 3D 시각화 및 디지털 공급망 관리

디지털 스레드는 "설계, 평가 및 수명주기 관리를 위한 디지털 도구 및 표현의 사용"으로 정의됩니다.

"디지털 스레드"라는 용어는 USAF 글로벌 과학 기술 비전 태스크 포스 보고서 "Global Horizons 2013"에서 처음 사용되었습니다.

디지털 스레드라는 용어는 2018년 MIT의 Singh과 Willcox가 Engineering with a Digital Thread라는 제목의 논문에서 더욱 구체화했습니다. 본 학술 논문에서 디지털 스레드라는 용어는 "전체 제품 라이프사이클의 정보를 연결하고 어느 시점에서든 회사 제품에 대한 기본 또는 권위 있는 데이터 및 통신 플랫폼이 되도록 의도된 데이터 기반 아키텍처"로 정의됩니다.

더 좁은 의미에서 디지털 스레드는 물리적 항목의 디지털 표현에 대한 가장 낮은 수준의 설계 및 사양을 나타내는 데에도 사용됩니다. 디지털 스레드는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE)의 중요한 기능이자 디지털 트윈의 기반입니다.

디지털 스레드라는 용어는 물리적 개체를 구성하는 요구 사항, 부품 및 제어 시스템에 대한 디지털 트윈의 추적성을 설명하는 데에도 사용됩니다.

스마트 팩토리 – 독일의 기업 관련 개념 사용 – 이미지: Xpert.Digital

그래픽은 현재와 미래의 지능형 공장에 사용되는 기술에 관해 독일 산업 기업의 전무 이사를 대상으로 2017년에 실시한 설문 조사 결과를 보여줍니다. 설문 조사에 참여한 사람 중 23%는 현재 스마트 팩토리에서 제품의 디지털 트윈을 사용하고 있다고 답했습니다. 43%는 향후 제품의 디지털 트윈을 사용할 계획이라고 답했습니다.

이는 자율 내부 물류에도 적용됩니다. 17%는 현재 이 기능을 사용하고 있다고 답했습니다(2017). 35%는 2022년까지 이를 시행할 계획입니다.

5년 후(2022년) 사용

• 데이터 기반 리소스 최적화 – 77%
• 통합 기획 – 61%
• 빅 데이터 기반 프로세스 및 품질 최적화 – 65%
• 모듈식 생산 시스템/모듈식 생산 자산 – 36%
• 네트워크화된 공장 / 연결된 공장 - 60%
• 예측 유지 관리 - 66%
• 프로세스 시각화/자동화 / 프로세스 시각화/자동화 – 62%
• 제품의 디지털 트윈 / 제품의 디지털 트윈 – 43%
• 공장의 디지털 트윈 / 공장의 디지털 트윈 – 44%
• 생산공장의 디지털 트윈 / 생산 자산의 디지털 트윈 – 39%
• 유연한 생산 방식 / 유연한 생산 방식 - 34%
• 공장 내 자율 물류 / 공장 내 자율 물류 - 35%
• 생산 매개변수 이전 - 32%
• 완전 자율 디지털 공장 – 11%

오늘의 사용량(2017년)

• 데이터 기반 리소스 최적화 – 52%
• 통합 기획 – 32%
• 빅 데이터 기반 프로세스 및 품질 최적화 – 30%
• 모듈식 생산 시스템/모듈식 생산 자산 – 29%
• 네트워크화된 공장 / 연결된 공장 - 29%
• 예측 유지 관리 - 28%
• 프로세스 시각화/자동화 / 프로세스 시각화/자동화 – 28%
• 제품의 디지털 트윈 / 제품의 디지털 트윈 – 23%
• 공장의 디지털 트윈 / 공장의 디지털 트윈 – 19%
• 생산공장의 디지털 트윈 / 생산 자산의 디지털 트윈 – 18%
• 유연한 생산 방식 / 유연한 생산 방식 – 18%
• 공장 내 자율 물류 / 공장 내 자율 물류 – 17%
• 생산 매개변수 이전 - 16%
• 완전 자율 디지털 공장 – 5%

독일 산업체의 전무이사들을 인터뷰했습니다. 이 질문은 설문 조사에서 다음과 같이 질문되었습니다. "다음 개념이 귀하의 회사와 얼마나 관련성이 있습니까?" 출처는 설문조사 유형이나 100%를 넘는 포인트에 대한 정보를 제공하지 않습니다.

디지털 트윈을 사용하여 기계를 최적화하는 방법의 예로는 터빈, 제트 엔진, 기관차와 같은 발전 장비의 유지 관리가 있습니다.

디지털 트윈의 또 다른 예는 3D 모델을 사용하여 물리적 개체에 대한 디지털 동반자를 만드는 것입니다. 이를 통해 실제 물리적 객체의 상태를 표시할 수 있으며 물리적 객체를 디지털 세계에 투영하는 방법을 제공합니다. 예를 들어, 센서가 연결된 장치에서 데이터를 수집하면 센서 데이터를 사용하여 "디지털 트윈"으로 장치 상태의 복사본을 실시간으로 업데이트할 수 있습니다. "디바이스 섀도우"라는 용어는 디지털 트윈의 개념에도 사용됩니다. 디지털 트윈은 모양, 위치, 제스처, 상태 및 움직임을 포함하여 물리적 객체의 속성과 상태에 대한 최신의 정확한 복사본이 되도록 고안되었습니다.

디지털 트윈은 자산 성능과 활용도를 최적화하기 위한 모니터링, 진단, 예측에도 사용할 수 있습니다. 이 영역에서는 감각 데이터를 과거 데이터, 인간의 전문 지식, 차량 및 시뮬레이션 학습과 결합하여 예측 결과를 개선할 수 있습니다. 따라서 복잡한 예측 및 지능형 유지 관리 플랫폼은 디지털 트윈을 활용하여 문제의 근본 원인을 찾고 생산성을 향상시킬 수 있습니다.

자율주행차의 디지털 트윈과 교통 및 환경 시뮬레이션에 내장된 센서는 특히 해당 알고리즘이 인공 기반 접근 방식을 기반으로 하는 경우 자동차 산업에서 애플리케이션을 개발, 테스트 및 검증할 때 발생하는 중요한 과제를 극복하기 위한 수단으로 제안되었습니다. 광범위한 교육 및 검증 데이터 세트가 필요한 지능입니다.

실제 제조 개체는 가상화되어 물리적 공간과 사이버 공간 모두에서 원활하고 긴밀하게 통합되는 디지털 트윈 모델(아바타)로 표현됩니다. 물리적 개체와 쌍둥이 모델은 상호 이익이 되는 방식으로 상호 작용합니다.

산업 수준의 역학

디지털 트윈은 설계부터 제조, 서비스 및 운영에 이르기까지 전체 제품 수명주기 관리(PLM)를 변화시키고 있습니다. 오늘날 PLM은 제품 설계의 효율성, 제조, 인텔리전스, 서비스 단계 및 지속 가능성 측면에서 매우 시간이 많이 소요됩니다. 디지털 트윈은 제품의 물리적 공간과 가상 공간을 하나로 통합할 수 있습니다. 디지털 트윈을 통해 기업은 설계부터 개발, 제품 라이프사이클 전반에 걸쳐 모든 제품의 디지털 발자국을 만들 수 있습니다. 일반적으로 제조 분야의 산업은 디지털 트윈으로 인해 심각한 영향을 받습니다. 제조 과정에서 디지털 트윈은 공장의 실시간 프로세스를 가상으로 복제한 것입니다. 물리적 제조 공정 전반에 걸쳐 수천 개의 센서가 배치되어 모두 다음과 같은 다양한 차원의 데이터를 수집합니다. B. 환경 조건, 기계의 동작 특성 및 수행된 작업. 이 모든 데이터는 디지털 트윈에 의해 지속적으로 전송되고 수집됩니다. 사물 인터넷 덕분에 디지털 트윈은 더욱 저렴해졌으며 제조의 미래를 결정할 수 있습니다. 엔지니어의 이점은 디지털 트윈을 통해 가상으로 설계된 제품을 실제로 사용할 수 있다는 것입니다. 실시간 기능을 갖춘 실제 "사물"의 디지털 트윈을 통해 고급 제품 및 자산 유지 관리 방법을 사용할 수 있습니다.

디지털 트윈은 제조 과정의 과거를 분석하는 것이 아니라 미래를 예측하기 때문에 큰 비즈니스 잠재력을 제공합니다 . 디지털 트윈을 통해 생성된 현실 표현을 통해 제조업체는 사전 비즈니스 관행으로 발전할 수 있습니다. 제조의 미래는 다음과 같은 6가지 측면을 기반으로 합니다.

• 확장성,
• 모듈성,
• 유연성
• 자치,
• 연결성
• 그리고 디지털 트윈.

제조 프로세스의 개별 단계가 디지털화되면서 생산성을 높일 수 있는 기회가 열리고 있습니다. 이는 모듈성에서 시작하여 생산 시스템의 효율성을 높입니다. 또한 자율성을 통해 생산 시스템은 예상치 못한 사건에 효율적이고 지능적으로 대응할 수 있습니다. 마지막으로, 사물 인터넷과 같은 연결성을 통해 제품 디자인 및 판촉의 다음 주기를 더 나은 성능을 위해 최적화함으로써 디지털화 루프를 닫을 수 있습니다. 제품이 실제로 문제가 발생하기 전에 문제를 감지할 수 있으면 고객 만족도와 충성도가 높아질 수 있습니다. 저장 및 데이터 처리 비용이 계속 감소함에 따라 디지털 트윈의 사용 가능성도 확대되고 있습니다.

디지털 트윈은 산업 분야에서 특히 중요합니다. 산업 가치 창출 과정에서 정보의 존재와 사용은 기업에게 결정적인 경쟁 우위가 될 수 있습니다. 특히 2010년대 초부터 사물 인터넷이 통합 서비스를 통해 디지털 방식으로 제어되고 네트워크로 연결된 모든 종류의 제품을 생산할 수 있게 되면서 더욱 그러해졌습니다.

예를 들어 업계에는 제품, 생산 시스템, 프로세스 및 서비스에 대한 디지털 트윈이 있습니다. 예를 들어 미래 제품의 디자인 모델처럼 실제 쌍둥이 이전에 존재할 수도 있습니다. 그리고 그들은 실제 쌍둥이를 사용하여 얻은 데이터를 분석하고 평가하는 데 사용될 수 있습니다. 그들은 다양한 목적과 기능을 가지고 있습니다.

업계에 대한 특별한 가치는 실제 프로토타입을 저장하고 모든 관련 측면에서 실제 쌍둥이의 동작, 기능 및 품질을 시뮬레이션할 수 있는 가능성에서 비롯됩니다. 이 가치는 제품, 시스템, 서비스의 전체 수명주기에 걸쳐 가치 창출의 모든 부분에 사용될 수 있습니다.

디지털 트윈은 다양한 형태를 취합니다. 예를 들어, 시스템 개발의 행동 모델, 3D 모델 또는 모델 과정에서 실제 트윈의 기계적, 전자적 및 기타 속성과 성능 특성을 최대한 현실적이고 포괄적으로 묘사하는 기능적 모델을 기반으로 할 수 있습니다. 기반 디자인.

서로 다른 디지털 트윈은 서로 연결될 수 있으며 실제 트윈과의 광범위한 통신 및 상호 작용이 가능합니다. 이는 전체 제품 수명 주기에 걸쳐 실행되며 기타 제품 관련 정보를 포함할 수 있는 디지털 스레드라고도 합니다. 기업은 다양한 가치 창출 프로세스 전반의 최적화와 제공되는 제품 또는 서비스에 대한 광범위한 디지털 비즈니스 모델 활용을 가능하게 하는 일관된 디지털 스레드로부터 가장 큰 이점을 얻습니다.

생산 기술은 다양한 산업 응용 분야 중 하나일 뿐입니다. 디지털 트윈은 전체 수명 주기(설계, 생성, 운영 및 재활용)에 걸쳐 시스템을 매핑합니다. 계획 중에도 엔지니어는 시뮬레이션 모델을 사용하여 프로세스를 최적화할 수 있습니다. 시스템이 작동되면 동일한 시뮬레이션 모델을 사용하여 프로세스를 더욱 최적화하고 생산을 혁신할 수 있습니다.

운송 및 창고업 분야에서는 DHL, UPS 등 국제 물류기업이 추적이나 창고 및 전체 항만 시설의 지능형 제어 등 디지털 트윈을 위한 새로운 애플리케이션을 지속적으로 개발하고 있습니다. SAP 또는 Oracle과 같은 소프트웨어 제조업체는 ERP 시스템을 확장하고 공급망 관리를 위한 디지털 공급망으로 새로운 IT 솔루션을 제공하고 있습니다.

디지털 트윈의 개념은 생산 관리, 물류 및 조달 분야에서 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 이는 이 개념이 제어 기술 및 규제 공학의 방법 및 수단과 밀접하게 연결될 수 있음을 의미합니다.

스마트 시티 운동에서 디지털 기술에 대한 관심이 높아짐에 따라 지리적 디지털 트윈은 도시 계획 실무에서 인기를 얻었습니다. 이러한 디지털 트윈은 도시 환경(도시)과 여기에 포함된 데이터를 모델링하기 위해 실시간으로 3D 및 4D 공간 데이터를 캡처하고 표시하기 위한 대화형 플랫폼의 형태로 제안되는 경우가 많습니다.

증강 현실(AR) 시스템과 같은 시각화 기술은 건축 환경의 설계 및 계획을 위한 협업 도구로 사용되며 도시의 내장 센서와 API 서비스의 데이터 피드를 통합하여 디지털 트윈을 형성하는 데 사용됩니다. 예를 들어 AR을 사용하면 건설 업계 전문가가 공동으로 볼 수 있도록 증강 현실 지도, 건물 및 데이터를 테이블 위에 투사할 수 있습니다.

건설 산업에서는 BIM(Building Information Modeling) 프로세스 도입을 포함하여 계획, 설계, 건설, 운영 및 유지 관리 활동이 점점 디지털화되고 있으며 건물의 디지털 트윈은 두 수준 모두에서 논리적 확장으로 간주됩니다. 개별 건물은 물론 국가 차원에서도 마찬가지다. 예를 들어, 영국에서는 Center for Digital Build Britain이 2018년 11월에 "국가 디지털 트윈" 개발 원칙을 명시한 Gemini 원칙을 발표했습니다.

작동하는 "디지털 트윈"의 초기 사례 중 하나는 1996년 히드로 공항 제1터미널에 히드로 익스프레스 시설을 건설하는 동안 실현되었습니다. 컨설턴트 Mott MacDonald와 BIM의 선구자인 Jonathan Ingram은 코퍼댐과 시추공의 모션 센서를 디지털 객체 모델에 연결하여 모델의 움직임을 표시했습니다. 지면의 움직임을 안정화하기 위해 모르타르를 지면에 펌핑하는 효과를 모니터링하기 위해 디지털 주입 개체가 생성되었습니다.

헬스케어는 디지털트윈 기술로 변화하고 있는 산업으로 꼽힌다. 의료 산업에서 디지털 트윈 개념은 원래 제안되었으며 제품 또는 장치 예측에 처음 사용되었습니다. 디지털 트윈은 의료에 대해 보다 데이터 중심적인 접근 방식을 취함으로써 의학, 스포츠, 교육 분야의 삶을 개선할 수 있습니다. 기술의 가용성을 통해 기록된 건강 및 생활 방식 매개변수를 기반으로 지속적으로 조정될 수 있는 환자를 위한 맞춤형 모델을 만드는 것이 가능해졌습니다. 이는 궁극적으로 개별 환자의 건강 상태를 자세히 설명하고 이전 기록에만 의존하지 않는 가상 환자를 생성할 수 있습니다. 또한 디지털 트윈을 사용하면 개인의 기록을 인구와 비교할 수 있어 매우 세부적인 패턴을 보다 쉽게 ​​찾을 수 있습니다. 의료용 디지털 트윈의 가장 큰 장점은 의료가 환자 개개인의 반응에 맞춰 맞춤화될 수 있다는 점입니다. 디지털 트윈은 개별 환자의 건강을 정의하는 데 있어 더 나은 해결책을 제시할 뿐만 아니라 건강한 환자에 대한 기대되는 이미지도 변화시킬 것입니다. "건강하다"는 질병의 징후가 없는 것으로 간주되었습니다. 이제 "건강한" 환자를 나머지 인구 집단과 비교하여 진정으로 건강한 것으로 정의할 수 있습니다 . 그러나 의료 분야에서 디지털 트윈의 등장에는 몇 가지 단점도 따릅니다. 디지털 트윈은 모든 사람이 기술에 접근할 수 없기 때문에 불평등을 초래하여 빈부격차를 확대할 수 있습니다. 또한 디지털 트윈은 차별로 이어질 수 있는 인구 집단의 패턴을 식별합니다.

디지털 트윈에 대한 아이디어는 의료 응용 프로그램을 시뮬레이션하기 위해 환자의 가상 이미지를 생성함으로써 의학 분야에서도 점점 더 널리 보급되고 있습니다. 이를 통해 의사는 치료 전 각 환자의 구체적인 상황에 대처할 수 있으며, 수술 중에는 환자 맞춤형 삽입물(예: 인공 관절)을 미리 제작하여 정밀하게 삽입할 수 있어 수술 결과가 향상되고 수술 시간이 더 빨라집니다. 회복 과정.

자동차 산업은 디지털 트윈 기술로 개선되었습니다. 자동차 산업의 디지털 트윈은 기존 데이터를 활용하여 프로세스를 단순화하고 한계 비용을 줄이는 방식으로 구현됩니다. 현재 자동차 설계자들은 소프트웨어 기반 디지털 기능을 통합하여 기존의 물리적 물질성을 확장하고 있습니다. 자동차 산업에서 디지털 트윈 기술의 구체적인 예는 자동차 엔지니어가 회사의 분석 도구와 함께 디지털 트윈 기술을 사용하여 특정 자동차의 주행 방식을 분석하는 것입니다. 이러한 방식으로 그들은 도로에서의 사고 수를 줄일 수 있는 새로운 기능을 자동차에 통합할 것을 제안할 수 있습니다. 이는 이전에는 그렇게 짧은 시간에 불가능했던 일입니다.

디지털 기술은 다른 기술과 구별되는 특정 특성을 가지고 있습니다. 이러한 특성은 결과적으로 특정한 결과를 가져옵니다. 디지털트윈은 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다.

연결성

디지털 트윈 기술의 주요 특징 중 하나는 연결성입니다. 최근 사물인터넷(IoT)의 발전은 수많은 신기술을 낳고 있습니다. IoT의 발전은 디지털 트윈 기술의 발전도 앞당긴다. 이 기술은 IoT의 특성, 즉 연결 특성과 일치하는 많은 특성을 가지고 있습니다. 무엇보다도 이 기술은 물리적 구성 요소와 디지털 구성 요소 간의 연결을 가능하게 합니다. 디지털 트윈의 기초는 이러한 연결에 달려 있으며, 이것이 없었다면 디지털 트윈 기술은 존재하지 않았을 것입니다. 이전 섹션에서 설명한 대로 이러한 연결성은 데이터를 수집하고 다양한 통합 기술을 통해 해당 데이터를 통합 및 전달하는 실제 제품의 센서를 통해 달성됩니다. 디지털 트윈 기술은 기업, 제품, 고객 간의 연결성을 향상시킵니다. 예를 들어, 공급망 구성원이 제품이나 자산의 디지털 트윈을 확인할 수 있도록 함으로써 공급망 내 파트너 간의 연결성을 높일 수 있습니다. 그러면 파트너는 간단히 디지털 트윈을 제어하여 이 제품의 상태를 확인할 수 있습니다.

고객과의 연결성도 높일 수 있습니다.

서비스화는 기업이 서비스를 통해 핵심 제품에 가치를 추가하는 프로세스입니다. 엔진 사례의 경우, 엔진 제조가 이 조직의 핵심 서비스이며, 엔진 검사 및 유지보수 서비스를 제공함으로써 가치를 더합니다.

서비스화

서비스화(Servitization)는 제조 회사와 관련된 비즈니스 모델 혁신으로, 단순한 물질적 상품에서 벗어나 물질적 상품과 서비스의 결합을 향한 이전 제공 포트폴리오의 변화를 의미합니다. 따라서 이는 기업 차원의 서비스 사회를 향한 전반적인 경제 추세를 반영합니다.

서비스화의 사례는 100년 이상 존재해 왔습니다. 그러나 세계화로 인해 독일과 같은 고임금 국가의 기업이 이를 저임금 국가와의 경쟁으로부터 자신을 보호하는 수단으로 여기기 때문에 이 주제는 지난 20년 동안 빠르게 더욱 중요해졌습니다. 과학 분야에서 서비스화는 Sandra Vandermerwe와 Juan Rada의 전문 기사를 기반으로 독립적인 연구 주제로 자리 잡았습니다.

균질화

디지털 트윈은 데이터 균질화의 결과이자 이를 가능하게 하는 디지털 기술로 특징지어질 수 있습니다. 이제 모든 유형의 정보나 콘텐츠를 동일한 디지털 형식으로 저장하고 전송할 수 있으므로 제품의 가상 표현(디지털 트윈 형태)을 생성하여 정보를 물리적 형태에서 분리할 수 있습니다. 데이터의 균질화와 물리적 인공물에서 정보의 분리를 통해 디지털 트윈이 생성되었습니다. 또한 디지털 트윈을 사용하면 실제 제품에 대한 점점 더 많은 정보를 디지털 방식으로 저장하고 이를 제품 자체에서 분리할 수 있습니다.

데이터가 점점 디지털화됨에 따라 신속하고 비용 효율적으로 전송, 저장 및 계산할 수 있습니다. 무어의 법칙에 따르면 컴퓨팅 성능은 향후 몇 년 동안 기하급수적으로 계속 증가하는 반면 데이터 처리 비용은 크게 감소할 것입니다. 따라서 이는 디지털 트윈 개발에 대한 한계 비용을 낮추고, 물리적 모델에서 문제를 테스트하고 개입을 시도하기 전에 물리적 제품이 파손될 때까지 기다리는 대신 가상 표현을 사용하여 문제를 테스트, 예측 및 해결하는 것이 상대적으로 훨씬 저렴해집니다.

정보의 균질화와 분리의 또 다른 결과는 사용자 경험의 융합입니다. 물리적 객체의 정보가 디지털화됨에 따라 단일 유물이 다양한 새로운 가능성을 제공할 수 있습니다. 디지털 트윈 기술을 사용하면 물리적 개체에 대한 자세한 정보를 위치나 시간에 관계없이 더 많은 수의 상담원과 공유할 수 있습니다. 제조 부문의 디지털 트윈 기술에 관한 백서에서 Michael Grieves는 디지털 트윈을 통해 구현된 균질화의 결과에 대해 다음과 같이 설명합니다.

과거에는 공장 관리자가 사무실에서 공장이 내려다보이는 곳에 사무실을 두어 공장 현장에서 무슨 일이 일어나고 있는지 알아볼 수 있었습니다. 디지털 트윈을 사용하면 공장 관리자뿐만 아니라 공장 생산에 관련된 모든 사람이 단일 공장뿐만 아니라 전 세계 모든 공장에 대해 동일한 가상 창을 가질 수 있습니다.

재프로그래밍 가능하고 지능적

앞서 언급했듯이 디지털 트윈을 사용하면 실제 제품을 특정 방식으로 다시 프로그래밍할 수 있습니다. 또한 디지털 트윈은 자동 방식으로 다시 프로그래밍될 수도 있습니다. 실제 제품의 센서, 인공 지능 기술 및 예측 분석의 도움으로. 이러한 재프로그래밍 가능성의 한 가지 결과는 기능의 출현입니다. 다시 엔진의 예를 들면, 디지털 트윈을 사용하여 엔진 성능에 대한 데이터를 수집하고, 필요한 경우 엔진을 조정하고 최신 버전의 제품을 만들 수 있습니다. 서비스화는 재프로그래밍 가능성의 결과로도 볼 수 있습니다. 제조업체는 필요한 경우 디지털 트윈 모니터링, 조정 또는 디지털 트윈 재프로그래밍을 담당할 수 있으며 이를 추가 서비스로 제공할 수도 있습니다.

디지털 흔적

또 다른 특징은 디지털 트윈 기술이 디지털 흔적을 남긴다는 점이다. 이러한 추적은 엔지니어가 다음과 같은 목적으로 사용할 수 있습니다. 예를 들어 기계 오작동이 발생한 경우 디지털 트윈의 흔적을 확인하여 어디에서 문제가 발생했는지 진단하는 것입니다. 이러한 진단은 향후 이러한 기계 제조업체가 설계를 개선하여 향후 동일한 오작동이 덜 자주 발생하도록 하는 데 사용될 수도 있습니다.

모듈성

제조 산업 측면에서 모듈화는 제품 및 생산 모듈의 설계 및 맞춤화로 설명할 수 있습니다. 제조 모델에 모듈성을 추가하면 제조업체는 모델과 기계를 최적화할 수 있습니다. 디지털 트윈 기술을 통해 제조업체는 사용 중인 기계를 추적하고 기계에서 가능한 개선 영역을 식별할 수 있습니다. 이러한 기계가 모듈식인 경우 제조업체는 디지털 트윈 기술을 사용하여 기계 성능에 영향을 미치는 구성요소를 식별하고 이를 더 적합한 구성요소로 교체하여 제조 프로세스를 개선할 수 있습니다.