Before01
기업 개요
- 순찰·수기 기록 의존
- 기록 누락과 데이터 파편화
- MES만으로 현황 파악 한계
AUTONOMOUS
Digital Twin
현실과 가상을 연결하는 디지털 트윈
SYSTEM ARCHITECTURE
시스템 구성도
가시화·데이터/모델·전송·물리 네 계층이 하나의 데이터 흐름으로 연결됩니다.
04
디지털 트윈 가시화
Visualization Layer
3D 구현 · 트윈 기능
3D Visualization
Entity Mapping
Rendering Pipeline
(HDRP)
Data Connector
(C# Scripts)
Texture Atlas
ML-Agents
Digital Twin
Real-Time Data
3D Physics Simulation
Cross-Platform
Quality Prediction
Smart Alarm
Industry Safety
03
데이터/모델 계층
Data & Model Layer
수집 · 저장 · 연동 · 분석
데이터 수집
OPC-UA 수집
NODE → SubmodelElement 의미 태그 자동 부여
IoT 수집
실시간 상태값 바인딩
데이터 저장
AASX 패키지
JSON 직렬화
버전 · 이력 관리
서브 모델 버전 태그 / LifeCycle 상태 추적
데이터 연동
AAS Registry
전사적 자원 연동을 지원
API Gateway
REST API Interface
분석 / AI 모델
디지털 트윈 모델 엔진
Unity / 물리적 상태와 가상 모델을 동기화
AI / ML 서브모델
예측·이상감지 모델 등록
02
전송 계층
Transport Layer
표준화 · 검증 · 암호화
OPC-UA 기반 통합 인터페이스
데이터 수집프로토콜 표준화데이터 유효성 검증서버-클라이언트 구조데이터 암호화 / 인증
Modbus TCPOPC-UAPROFINETCC-LINKRS-232TCP IP SocketREST API
01
물리 계층
Physical Layer
제어 · 로봇 · 식별 · 센서
제어 장비
PLC
제조 설비
CNC
공작 기계
로봇
협동 로봇
산업 로봇
AGV / AMR
식별 장비
바코드
RFID
머신 비전
IoT 센서
전력량 센서
온습도 센서
진동 센서
PROCESS
구축 프로세스
데이터 수집과 인프라 구축부터 모델 개발·통합 검증을 거쳐 운영 배포까지, 네 단계로 진행합니다.
데이터 수집 및 인프라 구축
- 현장 센서 · IoT 설치
- 데이터 파이프라인 구축
- 기초 데이터 수집 시작
디지털 트윈 모델 개발
- 3D 물리 모델링
- 실시간 데이터 연동
- 시뮬레이션 엔진 구현
- AI/ML 예측 모델 개발
시스템 통합 및 검증
- 레거시 시스템 연동
- 통합 테스트 수행
- 사용자 인수 테스트(UAT)
운영 배포 및 고도화
- 운영 환경 배포
- 관리자 교육 실시
- 피드백 반영 고도화
EFFECT
구축 효과
디지털 트윈이 생산량·불량률·작업 환경·비용에서 어떤 성과로 남는지 정리했습니다.
- 01
생산량 증대
24/365 무중단으로 운영하며, 사람이 직접 처리하는 속도보다 훨씬 빠르게 작업을 처리해 처리 시간을 단축합니다.
가동시간생산량택트타임 - 02
불량률 감소
센서 데이터로 이상 징후가 나타나면 즉시 알려 공정 오류를 차단하고, 과거 데이터와 가상 환경에서 원인을 분석해 같은 실수가 되풀이되지 않게 합니다.
불량률이상 감지재발률 - 03
작업 환경 개선
작업자 접근 구역의 위험 요소를 시뮬레이션해 안전성을 높이고, 비상 상황 시나리오를 미리 시험해 안전 매뉴얼을 다듬습니다.
위험 구역비상 대응인적 사고 - 04
비용 절감
설비별 에너지 소비 패턴을 AI로 분석해 낭비를 걷어내고, 최적의 작업 동선과 공정 순서를 설계해 인건비와 물류 비용을 줄입니다.
에너지 소비인건비물류비
CASE STUDY
구축 사례
공장을 가상에 그대로 옮기고 전력 데이터를 연동해 예지보전까지 이어간 사례입니다.
도입기업 업종
인쇄회로기판(PCB) 제조업
After02
구축 내용
- 공정 흐름 3D 구현
- 설비별 전력 데이터 매핑
- 소비 패턴 분석 기반 예지보전
구축 성과
수기 순찰을 실시간 가시화로 바꾼 디지털 트윈 구축