계측 시스템의 디지털 트윈 기술: 개념에서 실제 배포까지

스마트 제조 및 Industry 4.0 시대에 디지털 트윈 기술은 유행어에서 비즈니스에 필수적인 도구로 발전했습니다. 석유 및 가스, 수처리, 제약 또는 발전과 같은 계측 시스템에서 디지털 트윈은 실제 자산을 실시간으로 미러링, 모니터링 및 최적화하는 방법을 제공합니다.

하지만 어떻게 개념에서 현실로 나아갈 수 있을까요? 실질적인 구현 경로를 살펴보겠습니다.

1️⃣ 계측을 위한 디지털 트윈 정의디지털 트윈

은 물리적 자산, 시스템 또는 프로세스의 동적 가상 표현입니다. 계측에서 이는 센서, 송신기, 분석기 및 제어 루프의 실시간, 데이터 기반 모델을 생성하는 것을 의미합니다.주요 특징:물리적 모델과 가상 모델 간의

양방향 데이터 흐름

• 실시간 운영 데이터와의 지속적인 동기화
• 예측 분석 및 최적화를 위한 시뮬레이션 기능
• 2️⃣ 단계별 구현 경로

1단계: 자산 디지털화모든 계측기(압력, 유량, 온도, 진동 등)의

인벤토리 및 매핑

• 각 장치에 고유한 디지털 ID
• 및 메타데이터 할당표준 통신 프로토콜(예: OPC UA, Modbus, HART-IP)과의 호환성 보장
• 예시: 정유 공장은 모델링 전에 2,000개 이상의 현장 계측기를 통합 자산 레지스트리에 매핑합니다.2단계: 데이터 수집 계층

고주파 데이터 수집을 위해 엣지 게이트웨이

또는 업그레이드된 PLC/DCS 모듈 배포

• 엣지에서 데이터 사전 처리(필터링, 압축, 이상 감지) 구현
• TLS 암호화 MQTT 또는 HTTPS를 통한 안전한 데이터 전송3단계: 디지털 모델 생성
• 물리 기반 모델(예: 열 교환기의 열역학 방정식) 구축

머신 러닝을 사용하여

• 데이터 기반 모델 통합하여 패턴 인식정확성을 보장하기 위해
• 과거 및 실시간 데이터로 모델 보정4단계: 클라우드 또는 온-프레미스 플랫폼과의 통합
• 디지털 트윈 플랫폼(Azure Digital Twins, Siemens MindSphere 또는 사용자 정의) 선택과거 추세 분석을 위해

시계열 데이터베이스

• 연결MES, ERP 및 CMMS 시스템과의 API 통합
• 활성화5단계: 시각화 및 상호 작용운영자, 엔지니어 및 관리자를 위한
• 예방적 분석 개발3D 자산 보기

, 실시간 KPI 및 예측 유지보수 알림 포함

• “가상 시나리오” 분석을 위한 시나리오 시뮬레이션 활성화
• 6단계: 지속적인 최적화트윈을 사용하여 플랜트에 적용하기 전에 제어 전략 테스트
• 예방적 분석을 적용하여 유지보수 일정을 잡고 가동 중지 시간 단축새로운 데이터와 운영 통찰력이 나타남에 따라 모델을 지속적으로 개선

3️⃣

• 사용 사례 예시: 수처리 공장의 디지털 트윈물리적 계층: 여러 처리 단계에서 pH, 탁도 및 유량 센서
• 디지털 트윈 계층: 화학 물질 투입을 시뮬레이션하고, 필터 막힘을 예측하며, 펌프 일정을 최적화결과:
• 화학 물질 사용량 15% 감소, 에너지 비용 20% 절감, 규정 준수 보고 개선

4️⃣ 과제 및 모범 사례

• 과제:데이터 품질 및 표준화
• 연결된 자산에 대한 사이버 보안초기 모델링 노력
• 모범 사례:가치가 높고 영향력이 큰 자산

부터 시작상호 운용성을 위해

개방형 표준

• 사용
• 미래 확장을 위한
• 확장 가능한 아키텍처

구축

• 5️⃣ 전략적 성과
• 효과적으로 구현되면 계측 시스템의 디지털 트윈은 다음을 제공합니다:실시간 운영 가시성예측 유지보수 기능
• 더 빠른 문제 해결 및 가동 중지 시간 단축데이터 기반 의사 결정 전사적으로

마지막 생각:

계측 신호

• 에서
• 지능형 트윈
• 으로의 여정은 단순한 기술 업그레이드가 아니라 전략적 변환입니다. 구조화된 구현 경로를 따르면 산업은 계측 시스템을 효율성, 안전성 및 혁신을 주도하는
• 살아있는 학습 자산으로 전환할 수 있습니다.