디지털 쌍

디지털 쌍둥이의 약속 : 혁신 시스템과 그 너머

오늘날의 빠르게 진행되는 세계에서 놀라움은 매일 나타나는 것 같습니다. 그렇기 때문에 Digital Twins와 같은 도구를 갖는 것이 점점 더 귀중 해지고 있습니다. Rockwell Automation의 PLEX의 제품 관리 부사장 인 Ara Surenian은 ZDNET에 다음과 같이 설명했습니다.“실제 환경을 시뮬레이션하고 모방 할 수 있으면 수집 된 데이터를 기반으로 정보에 근거한 결정을 내릴 수 있습니다. 엄청나게 유익합니다.”

그러나 디지털 쌍둥이는 정확히 무엇입니까? 물리적 시스템, 기계 또는 생태계의 소프트웨어 복제본으로 생각하십시오. 이러한 엔터티를 모방함으로써 우리는 결과를 예측하고 성능을 최적화하며 비용을 줄일 수 있습니다. 산업 기계를 개선하거나 공급망 최적화 또는 도시 계획 시나리오 테스트를 테스트하든 디지털 쌍둥이는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

디지털 쌍둥이가 제품 개발을 재구성하는 방법

디지털 쌍둥이는 단순히 효율성에 관한 것이 아닙니다. 그들은 또한 제품 개발에 혁명을 일으키고 있습니다. 확장 현실 (XR)과 쌍을 이룰 때 시각화와 협업을 향상시키는 몰입 형 경험을 만듭니다. 예를 들어, 제조업체는 어셈블리 라인을 시뮬레이션 할 수 있거나 엔지니어는지면을 깨기 전에 가상 청사진을 걸을 수 있습니다. 게임 체인저입니다.

그러나 디지털 쌍둥이를 구현하는 데 어려움이 없습니다. 장애물 중 일부와 업계 리더가 어떻게 극복하는지 제안합시다.

도전과 솔루션

1. 복잡성

복잡성은 종종 디지털 쌍둥이를 배치하는 데 가장 큰 장벽 중 하나로 인용됩니다. Schneider Electric의 Robotics Center of Excellence 책임자 인 Christine Bush는“회사는 종종 '충분히 충분히 정착하는 대신 완벽 함을 목표로한다. "소규모 시작. 파일럿 프로젝트부터 시작하여 통제 된 환경에 대한 투자 수익을 보여줍니다."

압도를 피하려면 전체 시스템이 아닌 특정 위치에 집중하십시오. Surenian은 "데이터에 가장 접근하기 쉬운 영역을 식별하고 원하는 질문에 대답하는 질문을하십시오."라고 Sorenian은 조언했습니다. "용량인가? 재고? 수요 예측? 시작."

2. 불완전한 네트워크

디지털 쌍둥이가 번성하려면 조직에는 강력한 네트워킹이 필요합니다. Nokia Bell Labs Solutions Research의 사장 인 Thierry Klein은 "네트워크 수준뿐만 아니라 인간과 기계 사이의 연결성은 중요합니다."

AI는 여기서 틈을 연결할 수 있습니다. 통합 된 AI 모델은 데이터를 분석하고, 조치를 추천하며, 시나리오를 시뮬레이션하여 디지털 쌍둥이를 시간이 지남에 따라 더 똑똑하게 만들 수 있습니다. 클라인은“AI는 디지털 쌍둥이를 자율 최적화가 가능한 동적 도구로 변형시킨다”고 덧붙였다.

3. 데이터 속도

실시간 데이터 처리가 중요합니다. Databricks의 AI 부사장 인 Naveen Rao는이 점을 강조했습니다. "모델이 충분하지 않으면 경고가 너무 늦어서 팀 간의 비용이 많이 들거나 불신을 초래할 수 있습니다."

이를 해결하기 위해 회사는 고성능 컴퓨팅 및 에지 분석에 투자하여 데이터가 원활하고 신속하게 흐르도록해야합니다.

4. 사용자 인터페이스는 실시간으로 충분하지 않습니다

디지털 쌍둥이는 시뮬레이션에서 탁월하지만 인터페이스는 때때로 기대보다 뒤떨어집니다. XR 및 VR Technologies는 사용자가 시스템을 직관적으로 탐색 할 수있는 대화식 대시 보드를 제공하여이를 해결할 것을 약속합니다.

그러나 안전 문제는 여전히 가장 중요합니다. 부시 대통령은 "XR과 VR은 환상적인 도구이지만 사고 나 산만 함을 피하기 위해 통제 된 환경에서 신중하게 구현되어야한다"고 말했다.

5. 일관되지 않은 표준

보편적 표준이 없으면 데이터의 사일로가 발생하여 통합을 방해합니다. Trimble의 혁신 부사장 인 Shelly Nooner는 개방적이고 상호 운용 가능한 표준의 필요성을 강조했습니다. Buildingsmart와 같은 조직은 건설과 같은 산업을위한 프레임 워크를 개발하여 길을 열고 있습니다.

6. 다양한 데이터 입력 관리

디지털 쌍둥이는 센서 데이터 및 IoT 장치에 크게 의존합니다. Schneider Electric의 혁신 제품 소유자 인 Robert Bunger는 이러한 입력을 구성하는 것의 중요성을 강조했습니다. "모델을 동기화하면서 다양한 데이터 스트림을 통합하는 것은 어렵다"고 그는 말했다.

기계 학습 운영 (MLOPS)이 여기에서 도움을 줄 수 있습니다. 모델을 지속적으로 재교육하고 액세스 제어를 보장함으로써 비즈니스는 정확성과 투명성을 유지할 수 있습니다.

7. 기술 격차

마지막으로, 전문 재능 부족은 도전을 제기합니다. ISG의 컨설턴트 인 Ryan Hamze는 지역 인력 교육에 대한 투자를 권장했습니다. 기술 회사와의 파트너십도 기술 격차를 해소 할 수 있습니다.

결론 : 비즈니스 중심 접근

궁극적으로 디지털 쌍둥이는 비즈니스 목표와 일치 할 때 성공합니다. EY Consulting의 Emerging Technology의 전무 이사 인 Jason Noel은 비 기술적 이해 관계자에게 서비스를 제공하는 디지털 쌍둥이 설계의 중요성을 강조했습니다.

노엘은“인간 중심의 디지털 쌍둥이는 부서 전체에서 의사 결정자들에게 힘을 실어줍니다. "그들은 통찰력을 워크 플로에 원활하게 통합하여 더 똑똑한 선택과 행동을 주도합니다."

유용성과 협업에 중점을 두어 Digital Twins는 산업을 변화시키고 제품 개발의 미래를 재정의 할 수 있습니다.