생산라인 시뮬레이터

디지털 트윈(Digital Twin)은 실제의 현실 공간과 동일한 환경을 가상으로 재현하는 기술로 생산라인 시뮬레이터는 이 기술을 적용하여 생산라인을 모델화한 것이다. 

아래에 생산라인 시뮬레이터의 개요와 구축의 이점 그리고 그 기반이 되는 디지털 트윈의 특성을 설명한다.

생산라인 시뮬레이터는 공장 운영 최적화에 효과적인가?

생산라인 시뮬레이터는 디지털 트윈 기술로 제조업의 생산라인을 모델화하여 분석 및 개선에 활용하는 시스템이다. 

생산라인의 현실과 동일한 가상모델을 컴퓨터에서 구축하여 가상의 생산라인에서 제조 프로세스를 시뮬레이션할 수 있다. 

구체적으로 아래와 같은 요소에 미치는 효과를 시뮬레이션할 수 있다.

•설비

•작업자

•물류

•보관

•제조 프로세스

이렇게 복제된 콘텐츠를 분석하거나 검증을 통해 제조 운영의 여러 업무를 최적화할 수 있다.

생산라인 시뮬레이터를 가상현실 속에서 구축하는 이점

생산라인 시뮬레이터 도입으로 생산의 효율화, 프로토타입 비용 절감, 품질 향상 등 다양한 이점을 얻을 수 있다.

생산의 효율화

생산라인 시뮬레이터는 실제 생산라인을 비롯한 제조 현장에서 수집한 방대한 양의 데이터를 사용하여 디지털 트윈 기술로 가상의 생산라인을 구축한다. 

IoT와 연결된 센서로부터 수집한 데이터는 실시간 또는 일정한 간격의 시차를 두고 반영되므로 가상공간 내에서 정밀하게 분석하고 검증할 수 있다. 

인력 재배치나 공정의 작업순서와 방법을 컴퓨터로 리얼하게 시뮬레이션하고 생산라인에서 검증하여 생산 효율성을 높일 수 있다.

프로토타입 비용 절감

디지털 트윈을 활용한 시뮬레이션 기술은 생산라인뿐 아니라 프로토타입 제작에도 유용하다. 

기존의 제품개발 및 설계에서는 실물로 프로토타입을 제작하여 이를 기반으로 검증해야 하므로 시간과 비용이 많이 든다. 

가상으로 프로토타입을 제작하여 설계 및 제품 검증뿐 아니라 생산라인 검증도 가상공간에서 할 수 있다. 

결과적으로 프로토타입을 제작하기 전에 문제를 어느 정도 파악할 수 있어 프로토타입 및 생산라인과 관련하여 시간 및 비용을 크게 줄일 수 있다.

데이터 분석으로 품질향상 기대

생산라인의 가상 모델 구축으로 센서를 사용하여 수집된 방대한 양의 데이터를 AI가 분석하기 때문에 사람이 알기 어려운 미세한 문제를 찾아낼 수 있다. 

그 외에도 제조공정과 제품결함을 여러 방법으로 검증하고 확인할 수 있어 여러 관점에서 원인을 다각도로 분석하고 개선할 수 있다. 

가상공간에서 프로토타입을 반복적으로 검증하기 때문에 제품의 품질향상을 기대할 수 있다.

공장의 안전사고 대책

센서에서 실시간으로 수집되는 데이터 분석으로 생산라인에서 발생 가능성이 있는 잠재적 안전사고 및 기타 문제를 예측할 수 있다. 

또한, 트러블 발생 시 취득한 데이터를 AI가 분석하고 학습하기 때문에 향후 유사한 상황일 경우 트러블 위험을 판단하고 알림으로 문제가 발생하기 전에 예방할 수 있어 안전 대책으로 이어진다.

원격으로 생산라인 점검 및 운영

헤드 마운트 디스플레이를 머리에 쓰고 실제 생산라인과 연결하면 원격으로 설비를 작동할 수 있다. 

원격 조작이 가상공간을 통해 현실 세계의 공장에 반영되기 때문에 현장에 오퍼레이터가 없어도 정확하게 작업을 수행할 수 있다.

또한 원격지에서 숙련 기술자가 현장의 작업자에게 조작 방법을 지시하는 등 협동으로 라인을 운영할 수 있다.

실시간 모니터링으로 예측 유지보수

디지털 트윈을 통한 생산라인 실시간 모니터링으로 기계 및 장비의 예측 유지보수가 가능하다. 

AI 분석을 통해 기계를 비롯한 설비의 부품 고장 및 열화를 예측할 수 있으므로 생산계획에 없는 설비의 가동 중단을 사전에 방지할 수 있다.

디지털 트윈(Digital Twin)

디지털 트윈은 현실 세계와 동일한 환경을 가상공간에 구축하고 재현하는 기술이다. 

AI와 IoT 기술로 크게 변화하고 있는 제조업의 4차 산업혁명에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

디지털 트윈 배경 및 정의

디지털 트윈은 실제 생산라인 등 각 제조 공정에서 IoT 센서를 통해 수집한 방대한 양의 데이터를 AI가 분석하여 가상공간에 구축한 모델로 현실을 가상으로 재현하는 기술이다. 디지털 트윈을 통해 가상공간에서 실시간으로 공장을 모니터링하고 시뮬레이션할 수 있다.

디지털 트윈의 개념은 2002년 미시간 대학의 마이클 그리브스(Michael Greaves)가 제안했다. 

현실 세계와 동일한 쌍둥이(Twin)를 디지털 공간에 만들어 시뮬레이션할 수 있다고 가정한 것이다.

디지털 트윈은 현실 세계에서 수집된 데이터를 기반으로 디지털 가상공간에 트윈을 구축하여 다양한 시뮬레이션을 하는 기술로 정의되고 있다.

디지털 트윈과 자주 혼동되는 단어로 메타버스가 있다.

디지털 트윈이 가상공간에서 현실을 재현하는 시스템이라면, 메타버스는 현실 공간의 재현은 물론 자유롭게 구성된 가상공간에서 아바타를 중심으로 타인과 소통하는 등 다양한 활동을 수행하는 시스템이다.

일반 시뮬레이터와 디지털 트윈의 차이점

디지털 트윈을 통한 실제의 공간재현은 일반적인 시뮬레이션과 다르다. 

재현성, 정밀도, 쌍방향성 및 실시간의 관점에서 서로 차이점이 있다.

재현성

디지털 트윈의 가장 큰 특징은 트윈이라는 용어대로 현실 세계를 정확하게 재현한다는 점이다. 

방대한 양의 현실 세계의 데이터를 실시간으로 수집하고 이를 기반으로 현실을 정확하게 재현한다. 

이에 비해 기존 시뮬레이터는 사람이 컴퓨터에서 구축한 모델을 사용하여 예측 및 검증을 하므로 디지털 트윈만큼 재현성이 약하다.

정밀도

디지털 트윈은 실제 데이터를 분석하여 현실과 동일한 공간과 정밀 부품, 기계 등을 가상 공간에 구축하기 때문에 매우 정밀하게 모델을 복제하거나 재현할 수 있다. 

일반적인 시뮬레이터는 가설을 기반으로 구축한다. 실제 공간을 있는 그대로 복제하는 접근 방식이 아니므로 디지털 트윈만큼 정확하지 않다.

쌍방향성

디지털 트윈 모델은 현실 공간의 환경 데이터를 지속적으로 반영하므로 가상 공간의 데이터에서 현재 상황을 파악하여 앞으로 발생 가능성이 있는 문제를 예측할 수 있다. 

또한 예측되는 문제를 현실 세계로 피드백할 수 있으므로 쌍방향성이 기대된다. 

반면에, 이전의 일반 시뮬레이터는 시뮬레이션을 실제 공간과 다른 독립적인 가상공간에서 수행하기 때문에 쌍방향성이 없다. 

실시간 퍼퍼먼스

디지털 트윈은 IoT와 연결된 센서를 통해 실시간으로 데이터를 수집한다. 실제 공간과의 시차가 거의 없이 모델에 반영할 수 있어 즉시 현상을 파악하고 개선을 할 수 있다. 

반면에 기존 시뮬레이터는 주로 특정 시나리오를 기준으로 시뮬레이션을 한다. 실시간 데이터를 활용하지 못하고 가정된 가설로 검증하므로 실시간성이 빈약하다.

생산라인 시뮬레이터 구축의 과제

디지털 트윈 기술을 활용하여 가상의 생산 라인을 구축하는 일은 상당한 이점을 제공하는 한편 과제도 나타난다. 

가장 대표적인 한 것 중 하나로 도입 및 운영 비용이다. 

디지털 트윈을 구현하기 위해서는 실시간으로 데이터를 수집하기 위한 IoT 디바이스와 데이터를 분석하고 처리하는 AI 시스템을 도입해야 한다.

또한 막대한 양의 데이터를 관리하고 현실 공간과 동일한 가상 공간을 지속적으로 재현하는 데 드는 운용 비용도 만만치 않다. 

디지털 트윈 기술을 도입할 때는 도입 및 운용 비용을 고려한 후에 필요한 기술을 갖춘 시스템 구축을 검토해야 한다.

생산라인 시뮬레이터는 컴퓨터에서 실제 제조 프로세스를 구성하여 매우 정밀하게 시뮬레이션을 수행하는 시스템이다. 

디지털 트윈 기술을 적용하면 현실 공간과 연계된 실시간 상황을 파악할 수 있으며, 개발/설계 단계부터 저렴한 비용으로 시제품을 제작할 수 있다. 

또한 데이터 분석을 통한 제품 품질 향상, 공장의 트러블 예측, 유지 보수 예측 등 다양한 제조 업무에 활용할 수 있다.

참고 |​ https://www.dx-digital-business-sherpa.jp/blog/production-line-simulator

참고 |​ https://www.youtube.com/watch?v=UGzdN6sL3OY