디지털 트윈이란 무엇인가요?

디지털 트윈은 물리적 형상을 3D로 표현합니다. 글로벌 IT 컨설팅 기관인 가트너(Gartner)는 디지털 트윈 모델을 ‘현실 세계에 존재하는 실제 개체 또는 시스템의 디지털 복제본’으로 정의하며, 이는 ‘고유한 물리적 개체, 과정, 조직, 사람 또는 기타 시스템 및 장치를 반영하여 소프트웨어 또는 모델’의 형태로 제공됩니다.

다쏘시스템 솔루션은 이러한 소프트웨어 모델을 구현하는 데 그치지 않고 한 걸음 더 나아가 버추얼 트윈 환경을 제공합니다. 

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디지털 트윈과 버추얼 트윈의 차이점은 무엇인가요?

특정 개체만을 수학적으로 표현하는 디지털 트윈과 달리, 버추얼 트윈 익스피리언스는 개체와 개체를 둘러싼 전체 환경을 시각화, 모델링 및 시뮬레이션하여 정교한 경험을 제공합니다. 아울러 버추얼 트윈을 통해 전체 제품 수명 주기 전반에 걸쳐 지속 가능한 비즈니스 혁신을 촉진할 수 있습니다.

버추얼 트윈 익스피리언스는 물리적 제품 또는 시스템의 형상, 치수, 속성을 3D 모델로 설계하는 것부터 시작됩니다. 그런 다음, 해당 가상 모델에서 시뮬레이션을 수행하여 제품이 조립, 작동 또는 다양한 이벤트의 영향이 있을 때 어떻게 동작하는지를 탐색합니다.

테스트는 필요한 만큼 무한정으로 수행할 수 있습니다. 테스트를 통해 설계, 재료 및 생산 프로세스를 최적화하고 검증하며, 수행되는 모든 테스트는 가상으로 이루어지기 때문에 지속 가능한 수명 주기에 기여할 수 있습니다. 

버추얼 트윈 환경은 무엇을 가능하게 해주나요?

가상 세계와 실제 세계가 연결되어 쌍방향으로 정보를 주고받는 버추얼 트윈은 다음과 같은 이점을 제공합니다.

 생산성 및 제품 품질 향상
  • 중요 프로세스 최대 30% 가속화
  • 무제한 테스트로 제품 오류 감소
 비즈니스 탄력성 향상
  • 무제한 시나리오 실행으로 위험 노출에 대한 이해도 제고
  • 더 많은 옵션 탐색 및 협업 증진
 지속 가능한 혁신 촉진
  • 인실리코 개발로 폐기물 및 에너지 소비 감소
  • 물리적 테스트와 프로토타입 없이도 설계 프로세스에 지속적으로 사용 데이터 공급
가상 세계와 실제 세계를 융합시켜 주는 다쏘시스템 솔루션
 

다쏘시스템의 솔루션이 제공하는 버추얼 트윈 기술은 기업, 소비자, 환자 그리고 시민들이 다음과 같은 방법으로 현재 직면한 최대 지속 가능성 과제를 해결하고 혁신을 주도할 수 있도록 지원합니다.

  • 혁신적이고 비전 있는 모델과 오브젝트 설계
  • 팀 협업을 촉진하고 초기 계획부터 최종 출시에 이르기까지 모든 개발 마일스톤을 아우르는 제품 제작 관리
  • 설계 프로세스에 디지털 트윈 시뮬레이션을 활용하여 성능, 신뢰성 및 안전성 평가
 
Design, Collaboration and Simulation
 

물리적 제품이 수명 주기를 거치며 발전해 가면 가상 제품 또한 발전하게 됩니다. 센서의 작동 데이터, 성능 측정 및 유지 관리 기록과 같은 새로운 데이터 소스가 지속적으로 추가됩니다. 버추얼 트윈은 기존 요구 사항, 설계 결정, 시뮬레이션 결과와 결합할 경우 자체 수명 주기, 즉 ‘제작 상태’ 및 ‘사용 상태’ 제품의 트윈 모델을 갖습니다.

버추얼 트윈은 지금 존재하고 있는 제품 그 자체뿐만 아니라, 제품의 이력과 진화의 과정까지 담고 있는 디지털 복제품입니다.

버추얼 트윈 익스피리언스는 어떤 용도로 사용되나요?
 

버추얼 트윈 익스피리언스는 제조 산업에서 제품의 지속가능성을 개선하고, 생명과학/ 헬스케어 부문을 혁신하며, 도시의 건설 환경을 최적화하는 데 활용되고 있습니다.

버추얼 트윈 제조 - 다쏘시스템

 
지속 가능한 제품 개선
 

제조 산업은 미래 모빌리티 정의에서부터 플라스틱 의존도를 줄이는 패키징 개발에 이르기까지 다양한 지속 가능한 혁신 이니셔티브를 가속화하고 있습니다.

일상 생활에서 사용되는 제품과 이러한 제품을 생산하는 장비를 개선하면 생산에 돌입하기 전에 영향을 미리 시뮬레이션하고 평가할 수 있는 데이터 기반 및 모델 기반 솔루션에 대한 수요가 크게 증가하게 됩니다.

버추얼 트윈은 컴퓨터상에서 무한히 테스트할 수 있는 디지털 제품 모델을 구축하고, 배포된 제품에서 창출된 데이터를 다시 공급함으로써 지속적인 개선이 가능하도록 지원합니다.

 
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