공정 제조 분야의 디지털 트윈 솔루션

공정 제조 분야의 디지털 트윈이란?

이전 블로그 게시물에서 최신 산업 용어나 유행어가 혼동을 일으킬 수 있다고 설명했습니다. 혼란을 야기할 수 있는 대표적인 공정 관련 유행어의 예로 제조 디지털 혁신과 ‘디지털 트윈’의 개념을 들 수 있습니다. 고객들은 이에 대해 궁금해하고 공급업체들은 이를 홍보하고 있습니다. 하지만 디지털 트윈이란 정확히 무엇일까요? 먼저 Wikipedia의 정의부터 살펴보겠습니다.

“디지털 트윈은 최상의 물리적 모델, 센서 업데이트, 플릿 히스토리 등을 사용하여 해당 플라잉 트윈의 수명을 반영하는 완제품 차량 또는 시스템의 통합된 다중 물리, 멀티스케일, 확률 기반 시뮬레이션입니다.”

“디지털 트윈은 물리적 장치의 실시간 디지털 복제본입니다.”

이 정의에 따르면 디지털 트윈은 실제 자산의 실시간 데이터를 표시하는 HMI 그래픽 화면부터 자산에 대한 실시간 ‘가정’ 시나리오 분석을 가능하게 하는 1차 주체의 시뮬레이션 모델에 이르기까지 다양합니다.

위에서 설명한 첫 번째 예는 유비쿼터스이며 신속하고 비용 효율적으로 구현할 수 있습니다. 그러나 두 번째 예는 고도로 전문화되어 있으며 구현하는 데 상당한 노력이 필요합니다.

디지털 트윈은 이처럼 가능성이 무궁무진한데, 디지털 트윈 솔루션을 어떻게 정의할 수 있을까요? 그 해답은 질문에서 찾을 수 있습니다. 공정 제조를 위한 디지털 트윈은 다양하게 구현될 수 있으며, 구체적인 솔루션은 해결하고자 하는 문제와 원하는 결과에 따라 달라집니다.

디지털 트윈을 획일적으로 바라보는 대신 ‘내 디지털 트윈의 니즈는 무엇인가?’라는 질문을 스스로에게 던져 보세요. 이는 기술이 문제를 정의하는 것이 아니라 오히려 문제가 기술을 정의하는 대표적인 사례입니다.

디지털 트윈이 공정 제조업체를 지원하는 방법

오늘날 우리가 접하는 많은 시나리오에서 목표는 플랜트 작업자와 주제 전문가에게 문제 해결 및 작업 최적화를 위해 자산에 대한 모든 디지털 정보를 제공하는 것입니다.

현실적으로 이를 위한 몇 가지 단계가 있습니다. 먼저 현재 플랜트에서 모든 주요 센서의 데이터를 적절한 데이터 히스토리안에 수집 및 저장하고 있지 않다면, 데이터를 효과적으로 저장하는 것이 첫 번째 단계입니다.

이 단계를 이미 구현한 플랜트라면, 다음 단계는 공정에 따라 데이터를 올바르게 컨텍스트화하는 것입니다. 데이터 컨텍스트화는 자산별로 데이터를 구성하고 의미 있는 방식으로 데이터를 쉽게 필터링하고 집계하는 것을 의미합니다.

다음 단계는 추가적인 ‘디지털 데이터’를 살펴보는 것입니다. 제조 및 공공 서비스 분야의 경우, 이는 LIMS 또는 실험실/품질 데이터와 같이 오프라인에서 수집한 데이터를 의미할 수 있습니다. 이러한 오프라인 데이터는 자산의 출력에 대한 중요한 정보를 제공하며 최적화를 위해 필수적입니다. 또한 SOP 및 교육 자료와 같은 다른 디지털 콘텐츠가 있을 수도 있습니다. 이러한 디지털 자산을 물리적 자산에 연결하는 기능은 매우 유용합니다.

공정 산업의 디지털 트윈 사례

저희와 함께 작업한 한 제지 업계 고객은 중앙 집중식 주제 전문가들을 단위 작업에 활용했습니다.

목재 칩을 완제품으로 만들기 위해서는 여러 가지 복잡하고 독특한 공정이 필요합니다. 각 현장에 각각 이러한 작업에 대한 전문가를 배치하는 것은 불가능합니다. 증발 공정이 좋은 예입니다. 이 공정은 에너지 집약적이며 많은 지역에서 생산 병목 현상이 발생합니다.

성공적인 공정을 위해 고객은 각 증발기에 필요한 정보를 담은 모델을 만들었습니다. 이 경우 정보에는 히스토리안 및 실험실 품질 데이터로 의심되는 일반적인 정보가 자산 구조로 정리되어 있었습니다. 또한 중소기업과 현장에서 중앙 집중식으로 사용되는, 각 사이트에 대한 공통 콘텐츠 세트도 포함되었습니다.

1. 고성능 공정 그래픽
2. 상세 트렌드 개요
3. 운영 엔벨로프
4. 자동화된 알림

특히 주목할 만한 것은 고성능 공정 그래픽입니다. 이는 공정 흐름도, 작업자 디스플레이 및 P＆ID를 사용하여 구축된 각 현장을 정확하게 표현한 것입니다. 이러한 상세한 표현 덕분에 원격지에 있는 중소기업은 현장 운영 및 유지보수 팀과 효과적으로 의사소통할 수 있었습니다.

대부분의 경우, 이 그래픽에는 일반적으로 10~12개의 DCS 화면에 표시되는 정보가 포함되어 있으며 4K 모니터에서 최적의 상태로 볼 수 있습니다. 적절한 데이터 분석 도구와 이 ‘디지털 트윈’ 기능을 조합하여 원격 모니터링이 성공적으로 이루어질 수 있었습니다. 이 회사는 많은 비용이 드는 전면 교체 없이 기존 인프라를 활용할 수 있었으며, 이는 다양한 시스템(히스토리안 및 실험실/품질 관련 다수의 공급업체)을 고려할 때 매우 중요했습니다.

구체적인 한 가지 예로, 그들은 백엔드에 응축수 오염이 있었습니다. 포괄적인 올인원 트렌드 디스플레이 덕분에 작업자는 백엔드에서 오염이 발생하는 동안 프런트엔드에서 발생한 변경 사항을 발견했습니다. 작업자는 문제와 관련된 무언가를 발견했지만 그 이유를 이해하지 못했습니다. 이 문제는 작업자 교육 세션에서 다루어졌습니다. 포괄적인 올인원 그래픽 디스플레이를 통해 작업자가 세트의 프런트엔드에서 발견한 변경 사항이 왜 세트의 백엔드에서 문제가 되는지 쉽게 설명할 수 있었습니다. 작업자는 상호작용을 이해한 후 문제를 해결하는 방법을 즉시 알 수 있었으며, 이를 위해서는 기계를 종료해야 했습니다. 이 실습은 수업에 참여한 모든 사람에게 유용한 훈련이 되었으며, 사람과 ‘디지털 트윈’의 조합으로 문제를 빠르게 해결할 수 있었습니다.

기존 지식과 공정을 전달하는 디지털 트윈

점점 더 많은 질문을 받는 또 다른 영역은 바로 직원들의 고유한 지식을 포착할 수 있는 디지털 도구입니다. 퇴직하는 근로자의 증가, 현장 간 근로자의 효율적인 이동 또는 기타 설득력 있는 이유로 인해 발생하는 소위 ‘두뇌 유출’이 문제일 수 있습니다. 가장 경험이 많은 작업자나 주제 전문가의 지식을 플랜트의 모든 직원에게 효율적으로 전달할 수 있다면 매우 큰 가치가 있습니다. 이는 신입 사원을 빠르게 교육하는 것에서부터 휴가를 즐기며 대기 중인 중소기업에 대한 호출 감소에 이르기까지 다양한 형태로 나타날 수 있습니다. 적어도 직원의 만족도가 향상되고, 궁극적으로는 행복한 직원과 함께 공장을 훨씬 더 효율적으로 운영할 수 있습니다. 어느 쪽이든 성공입니다!

한 예로, 최근에 한 고객은 ‘5 Why’라는 이니셔티브를 도입했습니다. 이 고객은 공정 문제가 지속적으로 해결되기는 하지만 해결 방법에 대한 정보는 손실된다는 사실을 발견했습니다. 처음에 문제를 해결한 작업자는 본질적으로 문제를 해결하는 방법을 알고 있었지만, 그 지식은 다른 사람에게 전달되지 않았습니다. 따라서 문제가 다시 발생했을 때 신속하게 해결되지 못했습니다. 이 문제를 해결하기 위해 PARCview는 이제 플랜트 내의 모든 사용자가 태그 관계를 생성하고 외부 리소스(SOP, 교육, 인트라넷 페이지 등)를 연결한 다음 이러한 관계에 쉽게 액세스할 수 있는 기능을 제공합니다. 그 결과 공정에 대한 살아 있는 지식을 얻을 수 있습니다.

요약하자면, 디지털 트윈은 매우 매력적인 개념이며, 사용자들은 20년 동안 이 기능을 활용해 왔습니다. 문제 해결은 새로운 것이 아니지만, 비용 절감과 지속적인 혁신을 통해 플랜트는 디지털 트윈을 더 쉽고 간편하게 활용하고 더 효율적으로 운영하여 수익성을 높일 수 있습니다.

디지털 트윈이 귀사의 비즈니스에 어떤 도움이 될 수 있는지 궁금하신가요? 지금 바로 문의하시면 dataPARC를 활용하여 귀사의 시설에 제공할 수 있는 디지털 트윈 기능을 살펴볼 수 있습니다.