Linked Fires란, 산업형 메타버스 기반 생성형 디지털 트윈 솔루션입니다.
이 솔루션은 운영자에게 작업 공정과 비상 상황 대처 방법에 대한 정보를 제공하여 성능을 실시간으로 모니터링하고 제어할 수 있도록 합니다.
이를 통해 작업 효율성, 비용 절감, 품질 개선을 달성할 수 있습니다.
📢 테이크파이브이엔티, ‘생성형 디지털 트윈 모니터링’ 사업 개시
Linked Fires의 구축 프로세스는 메타데이터 제작, 디지털 트윈 기능 설계, 디지털 트윈 서비스 개발로 구성되어 있습니다.
이를 기반으로 생성형 디지털 트윈 시스템 개발 환경을 제공하고 있습니다.
또한, 향후 인공지능, 딥러닝, 빅데이터 처리 기술과 연계하여 디지털 트윈 기술의 자동화를 목표로 하고 있습니다.
디지털 트윈은 이제 모든 산업 분야에서 필수적인 요소로 자리잡고 있습니다.
이는 산업 현장을 획기적으로 운영/관리하고 작업 능률을 촉진시키는 기능을 갖추고 있기 때문입니다.
새로운 산업 패러다임에 오신 것을 환영합니다. 이제 Linked Fires와 함께 새로운 디지털 트윈의 세상을 경험하실 수 있습니다.
생성형 디지털 트윈 Linked Fires이란 무엇인가?
디지털 혁명의 최종장, 산업형 메타버스
산업형 메타버스 콘텐츠란 실제 산업 현장의 실내외 공간, 설비 및 시설, IoT, 센서 등을 통합하기 위한 가장 기본적인 메타데이터입니다.
산업 메타버스 콘텐츠는 산업 현장의 모든 요소를 디지털화하고 가상 세계에 재현하여, 산업 현장의 효율성, 안전성, 지속가능성을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다.
예를 들어, 산업 현장의 모든 요소를 디지털화하고 가상 세계에 재현하여, 현장을 실시간으로 모니터링하고 관리할 수 있도록 합니다.
또한 다양한 데이터를 수집하고 분석하여 예측 및 유지보수, 생산 계획 최적화나 품질 개선 등에 활용할 수 있습니다.
이외에도 산업 현장의 작업자들이 가상 세계에서 시뮬레이션을 통해 교육을 받고, 새로운 작업 방법을 익힐 수 있도록 합니다.
고객들은 가상 세계에서 제품을 설계하고, 테스트하고, 구매할 수 있죠.
산업 메타버스 콘텐츠는 제조업이나 건설업, 운송업 외에도 에너지, 유통, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다.
디지털 트윈 규격화와 개발 콘솔 구축
산업 현장을 효율적으로 관리하고 모니터링하기 위해서는 장비 및 설비, IoT, 센서 등에서 수집된 상태 정보와 알람 정보를 손실 없이 수집하고 연계해야 합니다.
이는 물리적 시스템의 가상 표현을 위한 토대를 제공하기 때문에 중요합니다.
이 데이터는 시스템 동작을 시뮬레이션하고 성능을 예측하며 운영을 최적화하는 데 사용할 수 있는 시스템 모델을 만드는 데 사용됩니다.
디지털 트윈에서 데이터 수집이 필요한 이유는 다음과 같습니다.
- 디지털 트윈을 활용하기 위해서는 실제 시스템을 정확하게 표현해야 합니다.
이를 위해서는 물리적 구성 요소, 운영 환경, 성능 등 시스템의 모든 측면에 대한 데이터를 수집해야 합니다. - 디지털 트윈은 물리적 시스템의 상태와 성능을 실시간으로 모니터링하는 데 사용할 수 있습니다.
이 데이터는 잠재적인 문제를 조기에 식별하고 장애가 발생하기 전에 수정 조치를 취하는 데 사용할 수 있습니다. - 디지털 트윈은 다양한 조건에서 시스템의 동작을 예측하는 데 사용할 수 있습니다.
이 정보는 시스템 운영을 최적화하고 성능을 개선하며 다운타임을 줄이는 데 사용할 수 있습니다. - 디지털 트윈은 새로운 장비 도입, 운영 환경 변경, 새로운 프로세스 구현과 같은 새로운 시나리오를 시뮬레이션하는 데 사용할 수 있습니다.
이를 통해 조직은 새로운 아이디어를 실제 시스템에 구현하기 전에 테스트하고 평가할 수 있습니다.
Linked Fires는 데이터 연계 및 기능 개발 방식을 표준화하여 다양한 형태의 이기종 하드웨어를 연계하고 디지털 트윈 시스템에 필요한 기능들을 설계할 수 있는 환경을 제공합니다.
Linked Fires의 데이터 연계 및 개발 콘솔 표준화가 보급되면, 디지털 트윈의 데이터를 사용하여 신제품을 개발하고 기존 제품 개선 과정이 더욱 원활해집니다.
또한 제품의 센서 데이터를 활용해 제품이 품질 표준 기준을 충족하는지 확인할 수 있습니다.
이외에도 제조 공정의 데이터를 사용하여 생산 일정을 최적화하고, 장비의 센서 데이터를 사용하여 유지보수 시기를 예측할 수 있습니다.
시스템과 장비/시설물 라이프사이클에 디지털 트윈을 적극적으로 사용할 수 있게 되는 것입니다.
창의적 및 몰입형 디지털 트윈 UX
Generative AI로 구동되는 디지털 트윈은 생성형 인공지능을 사용하여 디지털 트윈을 즉시 생성하고 업데이트하는 새로운 유형의 디지털 트윈입니다.
생성 모델은 이미지나 텍스트, 코드와 같은 새로운 데이터를 생성할 수 있는 인공지능의 한 유형입니다. 최근에는 디지털 트윈에 도입되면서 주목을 받기도 했죠.
Generative AI를 사용하면 센서나 기타 데이터 수집 장치를 배포할 필요 없이 디지털 트윈에 필요한 데이터를 생성할 수 있습니다.
따라서 디지털 트윈을 생성하는 데 드는 시간과 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
또한 센서에서 얻은 데이터보다 더 정확하고 사실적인 데이터를 생성하는 데 사용할 수 있습니다.
생성형 AI는 과거 데이터, 엔지니어링 도면, 시뮬레이션 등 다양한 데이터 소스로 학습할 수 있기 때문입니다.
또한 생성 모델은 물리적 시스템의 변화에 따라 디지털 트윈을 실시간으로 업데이트하는 데 사용할 수 있습니다.
따라서 복잡한 시스템을 모니터링하고 관리하는 데 이상적입니다.
Linked Fires는 규격화 및 정규화 기준에 따라 개발 완료된 디지털 트윈 시스템 요소 기능들을 바탕으로 구축되었습니다.
이에 따라 생성형 디지털 트윈 UX에 따라 각 산업 현장의 특성과 요건에 맞게 특화된 디지털 트윈 모니터링 시스템을 구축할 수 있습니다.
또한, 관리자에게 직관적이고 즉각적인 산업 현장 모니터링 서비스를 제공합니다.
추후에는 생성형 인공지능 기반 디지털 트윈 시스템을 제공하기 위해 지속적으로 개발하고 있습니다.
디지털 트윈 시스템 구축 기능을 인공지능, 딥러닝 등과 연계하여, 변화무쌍하고 급변하는 작업 환경에서도 단기간 내에 활용할 수 있도록 점차 진화해 나갈 예정입니다.
Linked fires는 각 산업 분야 특성에 맞게 빅 데이터 처리 기술을 연계하여 작업 현장 내 장비/설비 상태 및 비상 대응 능력을 사전 파악하고, 시스템 중단 없이 가시화하는 것을 목표로 합니다.
이를 통해 비상 상황 발생 시 골든 타임을 확보하고, 인적/물적 재산 피해를 최소화할 수 있게 됩니다.
생성형 디지털 트윈 Linked Fires 장점과 기대 효과
작업 환경 개선을 위한 생성형 디지털 트윈 솔루션
Linked Fires는 다양한 작업 환경을 대상으로 하는 디지털 트윈 모니터링 시스템입니다. 이 시스템은 장비 및 설비의 이력, 알람 정보, 상태 정보 등을 데이터화할 수 있습니다.
추후에는 인공지능과 결합하여 자동 운영/관리, 비상 상황 사전 예측 등의 새로운 기능을 제공할 예정입니다. Linked Fires는 ‘생성형 디지털 트윈 솔루션’이라는 새로운 방식의 디지털 트윈이 될 것입니다.
아래에서 Take5 ENT가 준비하고 있는 디지털 트윈 솔루션의 미래를 자세히 살펴보실 수 있습니다.
- 작업 현장 실시간 모니터링 및 제어
작업자가 장비와 설비의 상태 및 위치를 직관적으로 파악할 수 있습니다.
또한 현장의 상황에 맞게 DT 모니터링 시스템에서 직접 수동 및 자동 제어를 할 수 있습니다. - 작업 현장 실시간 비상 상황 알람 및 이벤트 모니터링
작업 현장 내 비상 상황을 실시간으로 파악하여 DT 모니터링 시스템에서 가시화할 수 있습니다.
또한 SOP에 입각한 의사결정과 문제 해결, 원인 분석 등의 프로세스를 더욱 간소화할 수 있습니다. - 작업 시나리오 기반 장비/설비 시뮬레이션
가상 순찰, CCTV 최적화, 위험 장비/설비 매뉴얼 등 작업 특성에 맞는 시나리오가 설정되어 있습니다.
따라서 작업자는 가상 환경에서 먼저 안전하게 시뮬레이션을 구동해볼 수 있습니다. - 웹 브라우저 기반 작업 흐름 개선 및 유연한 배포
작업 현장 내 장비/시설물 성능 모니터링 및 시뮬레이션 기능을 손쉽게 활용할 수 있습니다.
작업 공정에 따른 통계 및 자료와 보고서를 대시보드로 제공하고 시각화합니다. - 작업 환경이 반영되어 즉시 사용 가능한 소프트웨어
복잡한 작업 현장을 효율적으로 운영/관리하면서, 작업 환경 변화에 신속하게 대응할 수 있습니다.
추후 인공지능과 머신러닝 기반의 데이터 처리 방식으로 작업 현장을 최적화할 수 있습니다. - 생성형 디지털 트윈을 위한 작업 현장 학습 데이터 수집 및 분석
작업 현장에서 수집한 자체 데이터를 기반으로 추후 시뮬레이션 모델이 포함된 생성형 디지털 트윈을 사용할 수 있습니다.
실시간 모니터링과 시뮬레이션
Linked Fires는 작업 프로세스 개선을 위한 다양한 기술적 서비스를 제공합니다.
이 서비스는 실시간 모니터링 및 시나리오 기반 다양한 시뮬레이션을 통해 최적의 운영 및 관리를 지원합니다.
또한, 비상상황에 대한 문제 해결 및 평가를 가능하게 하여 조직의 대응 능력을 향상시킵니다.
이러한 기능은 사용자에게 효율적이고 안정적인 작업 환경을 제공하여 생산성을 향상시킬 수 있습니다.
Linked Fires는 작업 계획과 일정을 통해 작업 공정률을 개선하고 위험 요소를 사전에 감지할 수 있습니다.
또한, 장비/설비 가동 시간을 파악하여 운영/관리 효율성을 높일 수 있습니다.
추후에는 DT 모니터링 시스템을 운영할 때는 수집된 작업 공정 데이터를 분석하여 일관성 있는 생성형 DT 모니터링 환경을 제공할 예정입니다.
이외에도 실시간으로 모니터링되는 위험 장비 및 설비 상태를 확인하고 위험 요소를 즉각적으로 가시화하여 빠른 의사 결정이 가능합니다. 이를 통해 작업 환경에서 발생하는 위험 상황에 대한 대응을 신속히 할 수 있습니다.
누적된 비상 상황 데이터를 분석하여 더 나은 근본 원인 분석 및 시나리오 분석을 통해 위험 상황에 대한 더 나은 운영 및 계획이 가능합니다. 이를 통해 작업 환경의 운영 비용을 절감할 수 있습니다.
작업 현장에 투입되는 장비 및 설비를 DT 모니터링 시스템에서 통합 운영 중인 기존 장비와 비교하여 최적의 균형을 찾을 수 있습니다. 또한, 작업 공정에 투입되는 장비/설비를 실제 작업 규정에 따라 비교할 수 있습니다.
이후 DT 모니터링 시스템을 통해 실제 제약 조건에 더 가깝게 작동시키면 유지보수 운영비를 절약할 수 있습니다.
마지막으로, 작업 현장 내 인적 요소를 개선하기 위해 각 작업자 주위에 안전 범위를 설계하고 작업 현장 내 효율적인 작업자 동선 설계 및 배치 시뮬레이션을 통해 작업자를 위한 산업 안전 및 보건 규정을 준수할 수 있습니다.
또한, 작업장의 안전과 직접적으로 관련되지 않더라도 위험 장비 시뮬레이션을 통해 작업자의 안전 사고를 미연에 방지할 수 있습니다.
결론: 생성형 디지털 트윈 Linked Fires는 다양한 기능으로 산업 현장의 판도를 바꾸고 있습니다.
일반형 메타버스를 산업형 메타버스와 동일하게 생각하지만, 이는 전혀 다른 개념입니다.
일반형 메타버스는 아바타를 통해 여러 가상 세계를 체험할 수 있지만, 현실 세계와 물리적 환경을 완벽하게 구현하지 않습니다.
반면, 산업형 메타버스는 현실 세계의 물리적 환경과 다양한 기능 및 동작을 연결하여 현실 세계와 동일한 동작을 할 수 있도록 디지털 트윈 시스템 환경에 맞게 정의하는 것을 의미합니다.
산업형 3D 메타버스 콘텐츠 제작 표준 가이드라인에 따라 산업형 메타버스 데이터로 제작해야 합니다. 이렇게 함으로써 메타버스의 개념과 기능을 보다 상세히 이해할 수 있습니다.
Linked Fires는 다양한 산업 현장의 물리적 자산을 효율적으로 관리하고 보호하기 위한 여러 기능을 제공합니다.
이를 통해 현장에서 발생하는 특정 상황에 대해 빠르고 직관적으로 대응할 수 있습니다.
또한 Linked Fires는 각 산업 현장의 특성과 관리 대상을 고려하여 상황에 맞는 디지털 트윈 3D 모니터링을 제공합니다. 이를 통해 데이터를 기반으로 한 의사결정을 지원하는 역할을 수행합니다.
앞으로는 인공지능과 머신러닝을 활용한 빅데이터 처리 방식이 구축되면 자동화된 디지털 트윈 솔루션도 가능해질 것으로 기대됩니다.
Linked Fires는 산업 현장의 디지털 혁신을 위한 가장 빠른 방법으로 많은 관심을 받고 있습니다. 현장에 최적화된 디지털 트윈 3D 모니터링 서비스를 통해 더 나은 의사결정을 도와주는 솔루션을 제공합니다.
Linked Fires의 다양한 기능에 관심이 있는 분들은 데모 신청을 통해 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.
