IoT 도입 확대로 다양한 기업이 디지털 트윈 기술을 장악할 것으로 예상

"디지털 트윈"이라는 용어는 예측 분석을 보장하고 특정 기간 동안 가동 중지 시간을 줄이는 데 사용할 수 있는 물리적 자산, 프로세스 또는 시스템의 가상 복사본을 의미합니다. 에이디지털 트윈기술은 다양한 시설의 요소를 실시간으로 캡처하고 자산 또는 하위 시스템의 정확한 가상 이미지를 생성합니다. 따라서 제품 개발 단계에서 수집된 실시간 데이터를 수집하고 작업 상황에 따라 스스로 학습, 분석, 업그레이드하는 여러 IoT 센서를 활용하여 제작됩니다. Industry 4.0이 전 세계적으로 더욱 널리 사용됨에 따라 업계는 앞으로 크게 성장할 것으로 예상됩니다. 4차 산업혁명은 인더스트리 4.0(Industry 4.0)으로 불린다. 제조를 비롯한 다양한 산업에서 데이터 수집, 자동화, 교환을 중심으로 성장하는 추세입니다.

Fortune Business Insights™의 보고서에 따르면 디지털 트윈 시장은 예측 기간 동안 CAGR 35.40%로 성장하여 2034년까지 244억 8천만 달러에서 3,847억 9천만 달러에 도달할 것으로 예상됩니다.

코로나19 팬데믹으로 인해 의료 및 제약 산업의 수요 증가

코로나19의 급속한 확산은 국제 경제를 혼란에 빠뜨렸습니다. 이는 최종 용도 산업 성장에 영향을 미쳤습니다. 수요가 감소함에 따라 주요 석유 생산업체는 추출된 석유의 저장 용량이 부족해지고 있습니다. 따라서 현재 수요와 공급 사이에는 엄청난 불균형이 있습니다. 이 기술은 에너지 및 전력, 자동차 및 운송, 항공우주 및 방위 산업에서도 사용됩니다.

바이러스의 급속한 확산으로 인해 의료 및 제약 부문은 코로나19 퇴치의 최전선에 서 있습니다. 환자의 건강, 태블릿의 영향 및 기타 특성은 모두 디지털 트윈을 사용하여 모니터링됩니다. 일부 기업은 다양한 솔루션을 제공하여 코로나바이러스 전염병에 맞서 싸울 기회를 잡았습니다. 이 솔루션을 사용하여 환자의 신체에서 의약품의 효능과 상호 작용을 연령, 성별, 신장 상태 등의 특성을 기반으로 추적합니다. 또한, 산업체들은 연구개발에 대한 투자를 늘리고 있습니다.

다음은 시장의 상위 5개 디지털 트윈 회사 목록입니다.

1. GE 디지털

GE Digital은 자산, 네트워크, 프로세스 등 디지털 트윈 솔루션을 제공합니다. 조직은 모델 정확도를 높이고 이상 현상을 발견하기 위해 종종 IoT 연결을 통해 센서 데이터로 소프트웨어를 정기적으로 업데이트합니다. 또한 미래 예측, 신뢰성 및 가용성 향상, 위험 감소에 도움이 됩니다. 디지털 기술을 사용하여 조직은 신뢰성을 93~99.49% 향상합니다. 또한 디지털 네트워크 트윈은 비용을 최대 30% 절감하는 데 도움이 되며, 프로세스를 통해 제품 낭비를 최대 75%까지 줄일 수 있습니다.

GE Digital에 따르면 2020년 10월, 창립 4개월 만에 새로 설립된 Digital Twins 컨소시엄은 회원 수 약 159명으로 성장했습니다. Northrop Grumman Corporation, Autodesk 및 GE Digital이 모두 창립 회원으로 컨소시엄에 합류했습니다.

2. IBM 주식회사

IBM은 IBM 디지털 트윈 교환, IBM 엔지니어링 시스템 설계 즉흥화, IBM Maximo 애플리케이션 제품군을 포함한 여러 제품을 제공합니다. 이 회사는 제품 연구 및 설계에 대한 더 나은 이해, 제조 시스템 미러링 및 모니터링의 효율성 향상, 제품 수명 종료를 지원하여 제조업체가 제품을 어떻게 처리할지 결정하는 데 도움을 줍니다. 자동차 제조, 항공기 생산, 철도 차량 설계, 건축 건설, 제조, 엔지니어링 및 전력 유틸리티 등이 회사의 기술이 사용되는 분야입니다. IBM에 따르면 디지털 시장의 가치는 2020년 31억 달러였으며 2026년에는 482억 달러에 이를 것으로 예상됩니다. IBM의 교환 ​​솔루션은 회사의 광범위한 디지털 및 물리적 자산 관리를 지원합니다.

2020년 6월, IBM Corporation은 Siemens와 협력하여 서비스 라이프사이클 관리를 최적화하는 새로운 솔루션을 설계했습니다. 이 솔루션은 IBM Corporation의 Maximo와 Siemens의 Xceletaor 포트폴리오를 통합하여 운영, 유지 관리 및 성능을 향상시킵니다.

3. 마이크로소프트사  

Microsoft Corporation은 차세대 IoT 솔루션인 "Azure Digital Twin"을 제공합니다. 이는 기업 프로세스, 장소, 실제 사물 및 사람의 디지털 표현을 생성하는 데 도움이 되는 사물 인터넷(IoT) 플랫폼입니다. 또한 운영 및 비용 최적화, 더 나은 제품 개발, 탁월한 고객 경험 창출에도 도움이 됩니다. 또한 기록을 추적하고 연결된 환경의 미래를 예측하는 동시에 데이터 보안과 규정 준수를 보장하는 데도 도움이 됩니다. 또한 엔터프라이즈 수준 배포에도 사용됩니다. 이는 기업이 솔루션을 신속하게 맞춤화할 수 있도록 다양한 기능을 제공합니다.

2020년 12월, Microsoft와 Johnson Controls는 공간과 건물의 설계, 관리, 건축 방식을 디지털 방식으로 혁신했습니다. 두 회사는 플랫폼 Azure와 OpenBlue를 결합하고 있습니다. 이번 협업으로 통합 플랫폼 서비스와 건물 관리가 가능해진다.

4. 지멘스 AG

Siemens AG는 세 가지 기본 유형을 제공합니다. 회사의 제품 디지털 트윈은 신제품 개발을 지원하고 고객이 제품이 얼마나 잘 작동하는지 평가할 수 있는 가상 디지털 연결을 제공합니다. 이는 제조 및 생산 계획에 도움이 됩니다. 운영 데이터는 회사의 성과 디지털 트윈을 통해 분석, 캡처 및 조치됩니다. 물리적인 물체에 설치된 센서는 작동 조건, 실시간 성능 및 시간에 따른 변화를 평가합니다. 이 회사는 기계 학습, 데이터 분석, 다중 물리학 시뮬레이션 등 다양한 기술을 사용하여 설계 변경 및 환경 조건의 영향을 보여줍니다.

2020년 7월 Siemens AG(RTLS)는 Simatic 실시간 위치 확인 솔루션을 출시했습니다. 실시간 위치 데이터 제공을 지원하는 SieTrace 소프트웨어가 함께 제공됩니다. 회사는 이 솔루션을 사용하여 직원들이 보다 효율적이고 빠르게 연결하는 방법을 관리할 것입니다.

5. 앤시스(주)

고객은 ANSYS Inc.를 사용하여 실제 시스템의 가상 프로토타입을 만들 수 있습니다. 이는 전체 자산 및 제품 수명주기를 관리하는 데 사용됩니다. "Ansys Twin Builder"는 회사의 브랜드 솔루션입니다. 이는 시뮬레이션을 기반으로 한 생성에 도움이 됩니다. 생산성을 향상시키고, 배포된 시스템의 가상 프로토타입을 생성하고, 실제 데이터를 통합하고, 복잡한 자산을 관리하는 데 도움이 됩니다. 이 회사의 다양한 응용 분야에는 전력 전자 장치, 기체-액체 시스템, 전기 모터, 오염 제어 및 열교환기가 포함됩니다. 일부 기능에는 다중 도메인 시스템 모델러, 차수 감소 모델, 타사 도구 통합, 신속한 HMI 프로토타이핑, 임베디드 소프트웨어 통합 및 XIL 통합이 포함됩니다. 이 회사의 전문 분야에는 디지털 프로토타이핑, 설계 최적화, 그리드 생성, 엔지니어링 시뮬레이션 및 구조 분석이 포함됩니다.

2020년 12월 ANSYS Inc.는 Microsoft Corporation과 협력하여 Azure Digital Twin 고객에게 기본 통합 시뮬레이션 기반을 제공했습니다. Microsoft는 운영 사용을 위한 실시간 물리 기반 시뮬레이션을 제공할 수 있습니다.

견인력 확보를 위해 예측 유지 관리에서 제품 사용 증가

예측 유지보수는 다양한 산업 분야에서 필수가 되었습니다. 고장과 가동 중단은 모든 회사에 상당한 손실을 초래할 수 있습니다. 이러한 계획되지 않은 가동 중지 시간은 필요한 예방 조치를 취하고 유지 관리를 미리 계획함으로써 방지할 수 있습니다. 이는 이러한 실패 상황을 변경하고 적시에 유지 관리 및 생산 비용을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다. 센서는 개발 전반에 걸쳐 제품에 연결되어 시뮬레이션을 통해 결함 시나리오를 예측하는 데이터를 생성하므로 전문가는 다양한 결함 조건 테스트를 포함하여 유지 관리 작업 흐름을 검사할 수 있습니다.

따라서 기업은 점점 더 디지털 자산 관리로 전환하는 데 도움이 되는 솔루션으로 전환하고 있습니다. 또한 과거 데이터를 살펴보거나 유사한 생산 시스템을 비교하여 구성 요소 오류를 예측합니다.