알테어가 내리는 디지털 트윈에 대한 정의는 시뮬레이션 모델 또는 과거 데이터에 기반하여 개발 단계에서 의사 결정을 지원하고 운영 중 제품 성능을 최적화하는 데 효과적이며 연속적인 개발이라는 의미에서 피드백 루프를 닫기 위한 인사이트를 제공하는 제품의 디지털 표현입니다.

디지털 트윈

디지털 트윈을 통해, 조직은 제품 성능을 최적화하고 제품의 서비스 수명에 대한 가시성을 확보하며 예측적 유지 보수를 수행할 시기와 위치를 파악하고 제품의 잔존내용연수(RUL)를 연장하는 방법을 알 수 있습니다. 알테어 디지털 트윈 통합 플랫폼은 물리 및 데이터 기반 트윈을 혼합하여 제품 수명주기 동안 최적화를 지원합니다. 알테어는 사용자가 원하는 디지털 트랜스포메이션 비전을 가능하게 하는 완전하고 개방적이며 유연한 접근 방식을 취합니다.

SoS(SYSTEMS OF SYSTEMS)

제품 성능 최적화를 위한 더욱 스마트한 방법

알테어의 디지털 트윈 플랫폼을 구성하는 빌딩 블록을 살펴보십시오.

프레젠테이션 보기

물리적인 효과, 구조적 성능 및 동적 거동을 나타내는 로봇의 디지털 트윈.

물리적 트윈

물리 기반의 시뮬레이션 기반 디지털 트윈은 FMI(Functional Mock-up Interface)와 같은 표준화된 도구 독립적 인터페이스, 기하학적 구조 기반 3D CAE 도구를 사용하는 공동 시뮬레이션 방법 및 차수 감소 모델링(Reduced Order Modelling) 접근법을 활용하여 상세 시뮬레이션에서 저충실도 모델을 도출합니다.

물리적 트윈 예시
모터, 드라이브, 센서 및 제어 장치의 작동 데이터를 집계하여 동작을 나타내는 로봇의 디지털 트윈입니다.

데이터 트윈

데이터 기반 트윈은 머신 러닝 알고리즘과 데이터 과학을 사용하여 제품 성능을 최적화합니다. 이 렌즈를 통해 문제를 살펴보면 제품 상태에 대한 신속한 실시간 통찰력을 얻은 다음 제품 수명을 개선하고 고장을 방지하기 위해 적절한 작동 조정을 수행할 수 있습니다.

데이터 트윈 예시
알테어 디지털 트윈 통합 플랫폼은 SoS(Systems of Systems) 모델을 생성하고 실제 데이터에 연결하기 위한 근본을 이루는 소프트웨어입니다. 다양한 디지털 트윈은 CAE 모델, 차수 축소 모델링, FMU(Functional Mockup Interface), 머신 러닝, 데이터 분석 및 IoT를 결합한 통합 플랫폼을 통해 연결됩니다.

기본 플랫폼

디지털 트윈 통합 플랫폼의 핵심에는 생산에서 트윈을 실행하고 실시간으로 실제 데이터에 연결하기 위한 기본적인 소프트웨어가 있습니다. 이 플랫폼은 디지털 트윈 개발자가 빠르게 시작하고 효율적으로 확장하며 시간이 지나면서 지속적으로 개선할 수 있는 빌딩 블록을 제공합니다.

디지털 트윈 연결

제품 개발 및 운영을 위한 디지털 트윈의 특장점

문의하기

보다 나은 제품 의사결정

디지털 트윈을 배포하면 제품의 미래에 대해 보다 강력한 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다. 디지털 트윈이 제공하는 상세하고 심화된 정보는 경험적 인사이트를 행동으로 전환하여 제품 신뢰성과 성능을 향상시켜 고객 만족도를 높여줄 수 있습니다. 알테어는 서로 다른 개발 분야를 연결하고 시뮬레이션 기반 팀워크를 가능하게 하는 디지털 트윈 빌딩 블록을 제공합니다.

전기 엔지니어, 제어 전문가, 시스템 엔지니어, 구조 설계자, 역학 전문가, 제조 전문가, 소프트웨어 개발자 및 데이터 과학자에게 협업 및 전체론적인 시스템 이해를 위한 새로운 방법이 제공됩니다. 알테어는 제품이 실제로 어떻게 작동하는지 이해하고 향후 제품에 대해 더욱 개선된 결정을 내릴 수 있도록 도와줍니다.

시스템의 디지털 트윈은 가상 테스트에 사용되며 제품을 빠르고 안정적으로 검증하는 데 도움이 됩니다.

제품을 신속하게 검증 가능

디지털 트윈은 실제 프로토타입 검증이 비현실적인 경우 제품 검증에 특히 강점을 가집니다. 프로토타입은 너무 비싸거나 복제하기 어려운 환경에서 작동하거나 사람의 개입이 필요한 경우가 있습니다. 이러한 시나리오에서 실제 트윈 대신 디지털 트윈을 사용하면 실질적으로 적은 투자로 제품 작동을 효과적으로 이해할 수 있습니다.

또한 디지털 트윈은 훨씬 높은 주파수에서 더 많은 실험을 수행할 수 있습니다. 이는 제조용 프린트, 보철용 특허, 경주용 그리드 또는 출시 시작 전에 가설을 테스트할 수 있는 비용 효과적이고 안전하며 정확한 방법입니다.

운영중인 모든 자산을 연결하는 디지털 트윈 통합 플랫폼을 나타내는 디지털 트윈 인포그래픽: 머신 러닝 인사이트와 물리 시뮬레이션이 결합되어 숨겨진 비효율을 찾아 수정할 수 있습니다.

자산 성능 및 효율성 향상

생산에서 디지털 트윈은 자산의 성능, 효율성 및 잔존 사용 수명을 개선합니다. 자산 운영을 확인하는 디지털 윈도우로, 물리 및 머신러닝을 실시간으로 적용하므로 다루기 어려운 정보를 거동으로 전환한 다음 직접 행동으로 변환할 수 있습니다. 이렇게 하면 운영 비용을 줄이고 치명적인 고장으로 인한 생산 중단을 방지하며 각 자산의 사용 수명을 연장합니다.

알테어 디지털 트윈 통합 플랫폼은 자산 운영의 전체 복잡성을 해결하는 윈도우를 제공할 수 있는 유일한 솔루션입니다. 머신 러닝 기반 인사이트와 물리 시뮬레이션을 결합하여 숨겨진 비효율성을 찾아 해결하도록 지원합니다.

물리적 시뮬레이션 데이터와 운영 측정 데이터에서 파생된 다양한 디지털 트윈은 CAE, 차수 축소 모델링, FMU(Functional Mockup Interface), 머신 러닝, 데이터 분석 및 IoT를 결합한 통합 플랫폼을 통해 연결됩니다.

전체 그림 가져오기

디지털 트윈의 유용성에는 의심의 여지가 없지만 효과적인 구현은 어려울 수 있습니다. 디지털 트윈을 통해 해결해야 하는 모든 문제는 최적의 솔루션을 찾기 위해 서로 다른 접근 방식이 필요합니다. 알테어는 물리적 시뮬레이션 방법, 데이터 분석머신러닝 기법을 고유하게 조합하여 이러한 복잡성을 해결하고 실제 제품 상태를 완벽하게 보여줍니다. 알테어의 접근 방식은 물리적 센서가 불가능한 곳에 가상 센서를 추가하고, 치명적인 고장이 발생하기 전에 유지보수가 필요한 곳을 찾아내며, 테스트 장비 성능을 최적화할 수 있도록 도와줍니다. 이 모든 작업이 동일한 도구 세트를 사용하여 가능합니다.

알테어는 디지털 트윈을 사용하여 다방면에서 문제를 관찰하고 해결하는 가장 좋은 방법을 알고 있습니다.

알테어 블로그 포스팅 보기

추천 리소스

From Know How to Know Why! - Digital Twin Design Process opening new horizons for Investment Casting

Development based on experience often means that you know what happens, but you don‘t know why! The use of Digital Twins in development helps convert empirical knowledge into physical. This creates a valid basis for optimization and caters the need for rising performance, lightweight or cost requirements.
Watch the webinar recording "From Know How to Know Why!" - Digital Twin Design Process opening new horizons for Investment Casting presented jointly with Feinguss Blank, one of the leading investment casting foundries in Europe and the EICF.
In this webinar recording you will learn how Feinguss Blank applies smart cast processes to address development challenges. The presentation will:

  • demonstrate the application of simulation-driven design and additive manufacturing to drive next generation lightweight designs through an investment casting process.
  • show an integrated workflow on simulation-driven-design and manufacturability, to obtain lightweight parts in a single environment.
  • feature how to apply this digital twin platform for investment casting, sand-casting and within additive manufacturing or hybrid manufacturing processes.

Webinars

Applying large-scale 3D Printing and Digital Twin technologies to the factory floor

ABB, MX3D, and Altair demonstrate how Industry 4.0 will deliver customized manufacturing equipment.

Webinars

Ford Enhances Manufacturing Efficiency

Sheet metal stamping is fundamental to the automotive manufacturing industry. A vast array of different tool, die, and process combinations are employed to create an equally diverse array of components. Traditionally, identifying the optimum approach for each part has been a labor intensive and time-consuming task that requires engineering teams with high levels of skill and experience. This case study demonstrates how Altair Knowledge Studio, a general-purpose data analytics tool, can enable engineering managers and data analysts to deliver clear and quantifiable benefits in the manufacturing domain. For Ford, this is reflected in dramatic improvements in the speed and efficiency with which the best possible sheet metal stamping processes were selected.

Customer Stories

Socomec

France-based Socomec’s specialty is providing low-voltage energy installations, from equipment to monitoring, where energy is critical – robust and ultra-reliable solutions for buildings like datacenters, solar plants, utilities, and hospitals. Using Altair SmartWorks™, has enabled Socomec to implement increasingly sophisticated power setups and services, offering their customers the up-to-the-minute technology they need to power their businesses.

Customer Stories
모든 리소스 보기