디지털 트윈은 물리적 제품 또는 프로세스를 가상으로 재현하는 가술로, 물리적 대상의 성능 특징을 이해하고 예측하는 데 사용됩니다. 디지털 트윈은 실제 프로토타입에 투자하기 전에 제품 및 생산 시스템을 시뮬레이션, 예측, 최적화하는 데 사용됩니다.
디지털 트윈은 물리적 객체, 시스템 또는 프로세스의 가상 표현 또는 이에 상응하는 디지털 버전입니다. 실시간 데이터, 시뮬레이션 및 모델링 기술을 사용하여 이에 상응하는 물리적 버전의 거동, 특성 및 성능을 반영합니다. 제조, 의료, 운송, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 디지털 트윈을 활용하여 성능을 최적화하고 운영을 모니터링하며 의사 결정을 지원합니다.
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디지털 트윈은 물리적 세계와 디지털 세계 간의 격차를 해소하여 다양한 산업 전반에 걸쳐 인사이트를 얻고, 성능을 최적화하고, 혁신을 주도할 수 있는 강력한 프레임워크를 제공합니다.
Product lifecycle management - Design and deliver advanced products that surpass expectations. Empower cross-functional teams with precise data using our flexible, scalable PLM tools built for industrial innovation.
Performance engineering - Boost product performance early with multiphysics simulation and testing. Improve efficiency and spark innovation across development.
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디지털 트윈은 다중 물리 시뮬레이션, 데이터 분석, 머신 러닝을 결합하여 설계 변경, 사용 시나리오, 환경 조건 및 기타 변수의 영향을 입증함으로써 물리적 프로토타입의 필요성을 해소하고 개발 시간을 단축하며 품질을 개선합니다.
디지털 트윈은 센서, IoT 장치 및 기타 소스의 실시간 데이터로 지속적으로 업데이트되어 주어진 시간에 물리적 자산 또는 시스템을 정확하게 표현합니다.
디지털 트윈은 시뮬레이션 및 모델링 기술을 통합하여 다양한 조건에서 물리적 자산 또는 시스템의 거동과 성능을 시뮬레이션하는 경우가 많습니다. 이를 통해 예측 분석, 최적화, 시나리오 계획을 실행할 수 있습니다.
디지털 트윈을 통해 가상 모델과 물리적 모델이 양방향으로 통신할 수 있습니다. 즉, 디지털 트윈의 데이터와 인사이트는 실제 세계의 의사 결정과 행동에 영향을 미칠 수 있으며 반대로 실제 세계가 디지털 트윈에 영향을 미칠 수 있습니다.
디지털 트윈을 사용하면 가상 환경에서 물리적 자산 또는 시스템을 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있습니다. 이를 통해 원격 모니터링, 진단, 예측 유지보수를 실행하여 성능을 최적화하고 다운타임을 줄일 수 있습니다.
The digital twin in engineering enables comprehensive system modeling and simulation before physical production begins. It combines Model-Based Systems Engineering (MBSE) with detailed design capabilities to create virtual representations of products, allowing engineers to validate requirements, optimize designs and predict performance in the digital world before building in the real world. This approach helps identify potential issues early in the development process, reducing costly late-stage changes and ensuring design requirements are met.
Model-based systems engineering (MBSE)
Digital twins in manufacturing create virtual replicas of production processes, equipment and entire factory operations. A digital twin can use closed-loop feedback to enable real-time monitoring, optimization of production workflows and validation of new or updated manufacturing processes before implementation. By simulating production scenarios, manufacturers can identify bottlenecks, optimize machine utilization, use predictive maintenance to minimize downtime and ensure efficient production planning while reducing commissioning time.
A digital twin of lifecycle management provides a continuous, traceable record of product development and performance from idea to innovation and product use. This integrated approach ensures that all stakeholders have access to a single source of truth, enabling better, faster decision-making and more efficient change management by breaking down silos across different departments and disciplines. This allows stakeholders to operate concurrently while maintaining a centralized connection between requirements, design decisions and product performance throughout the entire product lifecycle.
Integrated lifecycle management
The service digital twin supports post-delivery product maintenance, updates and optimization by providing accurate, up-to-date product information to service teams. It enables predictive maintenance strategies, remote diagnostics, software upgrades and efficient service planning by maintaining a virtual representation of the deployed product. This approach helps optimize spare parts management, reduce service costs and improve product uptime, ensuring the product maintains performance standards and meets customer’s expectations.
제조, 의료, 운송, 에너지 등 다양한 산업 분야에서 디지털 트윈을 활용하여 성능을 최적화하고 운영을 모니터링하며 의사 결정을 지원합니다.
제조업체는 생산 디지털 트윈을 통해 새로운 비즈니스 모델을 개발하고, 팀과 조직 간의 협업을 개선하고, 프로세스를 향상하고, 제품 및 생산 품질을 높이고, 출시 시간을 단축할 수 있습니다.
팀은 Siemens Xcelerator 포트폴리오를 사용하여 적층 제조가 가능하고 두 명의 환자를 하나의 인공호흡기에 안전하게 연결할 수 있는 일회용 어셈블리를 설계, 분석, 검증했습니다.
