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스마트 팩토리에 적용 가능한 디지털 트윈 관리시스템 프레임워크에 관한 연구
A Study on a Framework for Digital Twin Management System applicable to Smart Factory 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.10 no.9, 2020년, pp.1 - 7  

박동진 (공주대학교 산업시스템공학과) ,  최명수 (공주대학교 산업시스템공학과) ,  양동식 (공주대학교 산업시스템공학과)

초록
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제조 혁신을 위한 스마트 팩토리의 구현을 위하여 점차 디지털 트윈이 많이 개발되고 또 적용될 것이다. 특히 개발된 디지털 트윈에 대하여 시뮬레이션 및 최적화 분석을 실시함으로써 설비의 예지보전과 같은 중요한 의사결정을 지원할 수 있다. 본 연구는 사용자 관점에서 이러한 분석을 지원하는 체계인 디지털 트윈 관리시스템(DTMS: Digital Twin Management System)의 개념적 구조를 제시한다. 디지털 트윈은 다양한 분석 모듈과 데이터 등으로 매우 복잡하게 구성되어 있다. 스마트 팩토리가 진행될수록 디지털 트윈의 관리는 더욱 어려워지게 될 것이다. 따라서 이를 체계적으로 관리를 가능하게 하는 DTMS가 필요하다. 본 연구는 DTMS의 개발을 위하여 제조공학, 의사결정지원시스템, 그리고 최적화 분야에서 제시된 이론 및 체계들을 문제 해결 관점에서 통합한다. 그리고 제시된 프레임워크의 현실적용 가능성을 보이기 위하여 DTMS를 디스플레이 제조공정에 적용해 본다. 본 연구에서 제시된 DTMS는 전형적인 DSS(Decision Support System) 구조를 띤다. 즉 DTMS는 대화관리시스템, 모델관리시스템, 그리고 데이터관리시스템 등과 같은 3개의 서브시스템과 분석용 디지털 트윈 및 최적화 툴로 구성된다. 본 연구를 통하여 제시한 DTMS는 스마트 펙토리를 지향하는 경쟁력이 있으며 복잡한 산업 영역에 적용될 수 있다. 학문적으로는 새로운 시각에서 디지털 트윈의 분석을 조명한 것으로 추후 연구의 방향을 제시했다는 점에서 의미가 있다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In order to implement a smart factory for manufacturing innovation, more digital twins will be developed and applied gradually. In particular, simulation and optimization of digital twins makes it possible to support critical decision-making like a predictive maintenance of the equipment for manufac...

주제어

#스마트 팩토리   #디지털 트윈   #의사결정지원시스템   #시뮬레이션   #최적화  

표/그림 (5)

AI 본문요약
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문제 정의

  • 디지털 트윈의 생성 및 활용도는 더욱 커지며 CPPS의 목적을 달성하기 위해서 디지털 트윈의 체계적인 관리 필요성도 곧 부각 될 것이다. 따라서 본 연구에서는 기존의 CPPS에 디지털 트윈을 체계적으로 관리하고 분석하기 위한 DTMS를 포함한다. 앞 절에서 파악된 것처럼 DTMS는 디지털 트윈에 대하여 시뮬레이션과 최적화를 하여 자율적 의사결정을 실행하는 것이다.
  • 본 연구는 사용자 관점에서 이러한 관리와 분석을 용이하게 실시하도록 지원하는 체계인 디지털 트윈 관리시스템(DTMS: Digital Twin Management System)의 구조를 제시한다.
  • 본 연구에서는 DTMS와 구조를 제시하고 각 하위시스템의 기능과 특성을 제시하고 사례연구를 통하여 현실적인 적용가능성을 보였다. 그러나 본 연구에서는 전체적인 프레임워크만을 제시한 수준이다.
  • CPPS에서 핵심적인 구성요소가 디지털 트윈이다. 본 연구에서는 이러한 디지털 트윈을 체계적으로 관리 및 분석을 하기 위한 체제인 DTMS를 제안한다.

가설 설정

  • 따라서 스마트 팩토리가 진행될수록 점차 디지털 트윈의 개수와 데이터의 사이즈가 커지고 복잡하게 되기 때문에 이들을 체계적으로 관리하는 것은 매우 중요한 과제이다. 즉 시스템적인 지원이 없이는 이들을 효율적으로 관리할 수 없을 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
디지털 트윈은 무엇인가? 디지털 트윈은 현실 세계를 정보로 표현하여 디지털 세계로 복제한 것이다. 물리적 물체의 디지털 버전으로 인식된다.
디지털 트윈을 구현하기 위해서 필요한 것은 무엇인가? 디지털 트윈을 구현하기 위해서는 우선 정교하고 정확한 본원적 ‘트윈 모델(Twin Model)'이 필요하다. 트윈 모델은 물리 시스템의 정보(정적 및 동적)와 제조환경의  각종 정보를 포함한다.
사용자와 디지털 트윈 모델 간에 대화가 이루어지는 대화관리시스템에서 대화의 주요 영역은 어떻게 구분되는가? 대화의 주요 영역은 크게 세개로 구분된다. 첫째 디지털 트윈 모델의 조작(생성, 조회, 수정 등), 둘째 시뮬레이션을 모델의 작성, 셋째 3D 디지털 트윈의 작동이다.
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참고문헌 (12)

  1. T. Uhlemann, C. Lehmann & R. Steinhilper. (2017). The Digital Twin: Realizing the Cyber-Physical Production System for Industry 4.0, The 24th CIRP Conference on Life Cycle Engineering, 335-340. 

  2. R. Rosen, G. Wiehert, G. Lo, & K. Bettenhausen. (2015). About The Importance of Autonomy and Digital Twins for the Future of Manufacturing, IFAC-PaperOnLine, 48(3), 567-572. 

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  3. S. Weyer, T. Meyer, M. Ohmer, D. Gorecky & D. Zuhlke. (2016). Future Modeling and Simulation of CPS-based Factories: an Example from the Automotive Industry, IFAC-PaperOnLine, 49(31), 97-102. 

  4. M. Kunath & H. Winkler, (2018). Integrating the Digital Twin of the Manufacturing System into a Decision Support System for Improving the Order Management Process, Procedia CIRP 72, 225-231. 

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  5. E. Negri, L. Fumagalli & M. Macci. (2017). A Review of the Roles of Digital Twin in CPS-based Production Systems, FAIM2017, 939-948. 

  6. M. S. Choi & D. Park. (2017). A Study on the Architecture of CPS-based Advanced Process Control System, Korea Association of Information Systems, 2017 Fall Conference of the KAIS, 212-217. 

  7. G. Noh & D. Park. (2017). A Study on Data Management System for Improving the Efficiency of Digital Twins, orea Association of Information Systems, 2017 Fall Conference of the KAIS, 202-205. 

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  9. J. Jeon, S. Kang, S. Jeong and I. Chun. (2018). CPS-based Digital Twin Modeling and Simulation Approach, The Korean Operations Research and Management Science Society, 2018, Spring Conference of KOR&MSS, 2635-2639. 

  10. S. I. Byun et al. (2018, April). Digital Twin Overview and Major Applications. ICT Convergence Trend Report, 2018(2), 18-22. 

  11. R. Sprague & E. Carson. (1982). Building Effective Decision Support System, Prentice Hall. 

  12. R. He, G. Chen, C. D, S. Sun and X. Shen. (2019). Data-Driven Digital Twin Technology for Optimized Control on Process Systems, ISA Transactions, 95, 221-234. 

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