제조

디지털 트윈 구현이 제조 환경에 미치는 정량화 가능한 영향

핵심 요약

이 연구 보고서는 특히 다양한 산업 부문의 예측 가능한 유지보수 효율성, 생산 처리량, 운영 비용이라는 세 가지 주요 영역에 초점을 맞춰 디지털 트윈 기술 구현이 제조 환경에 미치는 정량화할 수 있는 영향을 조사합니다.물리적 자산, 프로세스 또는 시스템의 가상 복제본인 디지털 트윈은 데이터 기반 의사 결정 및 운영 최적화를 가능하게 하는 현대 제조 분야의 혁신적인 도구로 부상하고 있습니다.이 보고서에 제시된 결과는 산업 연구, 사례 연구 및 전문가 분석을 바탕으로 디지털 트윈을 구현하여 제조 환경 전반에서 측정 가능한 가치를 창출하는 방법에 대한 포괄적인 이해를 제공합니다.

소개

디지털 트윈은 물리적 자산, 프로세스 또는 시스템을 실시간으로 가상으로 표현한 것으로, 이를 통해 모니터링, 분석 및 최적화가 가능합니다.제조 환경에서 디지털 트윈은 물리적 세계와 디지털 세계를 연결하는 다리 역할을 하므로 제조업체는 전례 없는 정밀도와 예측력으로 운영을 시뮬레이션, 예측 및 최적화할 수 있습니다.

전 세계적으로 제조업이 자원 제약, 인재 격차, 공급망 혼란으로 인한 압박을 점점 더 많이 받고 있는 가운데, 디지털 트윈은 용량을 빠르게 확장하고 복원력을 높이며 운영 효율성을 높이기 위한 선두 주자 기술로 떠올랐습니다. 5.이 보고서는 이러한 구현이 제조의 세 가지 중요한 측면에 어떻게 정량적으로 영향을 미치는지 조사합니다.

1. 예측 가능한 유지 관리 효과

2. 생산 처리량

3. 운영 비용

또한 보고서는 이러한 영향이 다양한 산업 부문에 따라 어떻게 달라지는지 살펴보고 구현 패턴, 모범 사례 및 고려 사항을 식별합니다.

디지털 트윈 기술 개요

제조 디지털 트윈의 핵심 구성 요소

제조 환경의 디지털 트윈은 일반적으로 다음과 같은 몇 가지 주요 구성 요소로 구성됩니다.

1. 데이터 파운데이션: PLC (프로그래머블 로직 컨트롤러) 및 MES (제조 실행 시스템) 플랫폼의 생산 데이터, 원자재 가용성, 진행 중인 작업 및 완제품을 보여주는 재고 데이터, 고객 또는 ERP (전사적 자원 관리) 시스템의 수요 데이터 5.

2. 데이터 처리 인프라: 시뮬레이션 및 분석을 위해 데이터를 정리, 구조화하고 사용 가능한 형식으로 컴파일하는 시스템.

3. 표준 데이터 언어: 서로 다른 스트림의 데이터를 처리 및 분할을 위한 공통 데이터 경로로 통합할 수 있게 해주는 통합 소프트웨어 5.

4. 시뮬레이션 툴: 물리적 자산 및 프로세스의 가상 모델을 생성하는 소프트웨어입니다.

5. 시각화 및 사용자 인터페이스: 운영자와 의사 결정자가 통찰력을 얻을 수 있게 해주는 대시보드 및 인터페이스.

구현 접근법

McKinsey는 제조업체들이 주로 다음 중 하나를 선택한다고 말합니다.

1. 맞춤형 사양에 맞게 설계된 기본 제작 디지털 트윈

2. 디지털 트윈 설계에 통합할 수 있는 “스타터 팩” 솔루션 5

가장 효과적인 구현은 표준화된 구성 요소가 포함된 모듈식 기술 스택과 표준 데이터 통합, API 및 템플릿을 사용하여 최소한의 노력으로 모듈식 구성 요소를 추가할 수 있도록 하는 것입니다. 5.

예측 유지보수 효율성에 대한 정량화 가능한 영향

전체 영향 지표

디지털 트윈은 예측 유지보수 결과에서 정량화할 수 있는 상당한 개선을 보여주었습니다.

1. 다운타임 감소: 디지털 트윈이 지원하는 예측 유지보수는 가동 중지 시간을 최대 30% 줄이고 장비 수명을 연장할 수 있습니다. 4.

2. 장애 예측 정확도: 예측 유지보수를 위한 디지털 트윈 (pdMDT) 을 통해 정확한 장비 상태 인식 및 사전 예방적 장애 예측을 지원하여 전체 시스템 신뢰성을 향상시킵니다. 2.

3. 유지보수 비용 최적화: 디지털 트윈은 과거 데이터와 실시간 센서 정보를 분석하여 장비가 고장날 가능성이 있거나 유지 보수가 필요한 시기를 예측할 수 있으므로 최적화된 유지 관리 일정 및 리소스 할당이 가능합니다. 3.

4. 유지보수 계획 효율성: 디지털 트윈은 계획된 유지 관리 활동과 계획되지 않은 유지 관리 활동 모두에 측정 가능한 영향을 미치므로 전반적인 유지 관리 효율성이 향상됩니다. 7.

산업별 영향

자동차 제조

자동차 제조 분야에서 디지털 트윈을 구현하면 다음과 같은 이점이 있습니다.

1. 장비 성능 저하를 조기에 감지하여 예상치 못한 다운타임을 25-30% 줄입니다.

2. 고정된 일정이 아닌 실제 장비 상태를 기반으로 유지보수 일정 최적화

3. 보다 정확한 유지보수 타이밍을 통해 중요 장비 수명을 20-25% 연장 11

공정 산업 (석유 및 가스, 화학)

프로세스 산업에서 디지털 트윈은 다음을 제공합니다.

1. 복잡한 장애 모드가 있는 중요 장비의 실시간 모니터링

2. 최대 몇 주 전에 장비 고장을 예측하여 계획적인 개입이 가능

3. 진행 중인 문제를 조기에 발견하여 치명적인 장애를 최대 35% 까지 줄일 수 있습니다. 9

디스크리트 매뉴팩처링

개별 제조 환경에서의 경우:

1. 디지털 트윈을 사용하면 공구 마모 및 성능 저하를 보다 정밀하게 모니터링할 수 있습니다.

2. 실제 생산 일정을 기반으로 유지보수 시기를 최적화할 수 있습니다.

3. 진행 중인 문제를 조기에 발견하여 치명적인 장애를 최대 35% 까지 줄일 수 있습니다. 9

생산 처리량에 대한 정량화 가능한 영향

전체 영향 지표

디지털 트윈을 구현한 결과 제조 환경 전반에서 생산 처리량이 눈에 띄게 개선되었습니다.

1. 출력 증가: 디지털 트윈 구현을 포함하는 스마트 팩토리 이니셔티브는 생산량이 평균 10~ 20% 증가한 것으로 나타났습니다. 6.

2. 용량 활용도: 디지털 트윈을 사용하면 생산 계획 및 일정을 개선하여 비슷한 마진으로 공장 용량 활용도를 높일 수 있습니다. 6.

3. 개발 시간 최적화: 제조 분야의 디지털 트윈은 개발 시간을 20~ 50% 최적화할 수 있습니다. 11.

산업별 영향

자동차 부문

자동차 제조 분야:

1. 최적화된 라인 밸런싱 및 시퀀싱을 통한 생산 라인 처리량 15-20% 향상

2. 사전 검증된 가상 프로세스 시뮬레이션을 통해 생산 전환 시간을 최대 30% 단축

3. 전체 장비 효율성 (OEE) 개선 5-15% 11

전자제품 제조

전자 제품 제조 분야:

1. 최적화된 생산 계획을 통한 처리량 10~ 25% 증가

2. 공정 최적화를 통해 1차 통과 수율 5~ 10% 향상

3. 사이클 타임 편차 최대 30% 감소 10

중장비 제조

중장비 제조 분야:

1. 최적화된 워크플로우를 통한 생산 처리량 10-15% 향상

2. 리소스 배분 개선으로 생산 일정 효율성이 20% 개선됨

3. 사전 식별 및 완화를 통한 생산 병목 현상 감소 15

운영 비용에 대한 수치화 가능한 영향

전체 영향 지표

디지털 트윈 구현은 여러 운영 영역에서 정량화할 수 있는 비용 절감을 제공합니다.

1. 전반적인 운영 효율성: 디지털 트윈을 구현하는 제조업체는 다양한 기능에서 운영 비용을 10~ 25% 절감했다고 보고했습니다. 11.

2. 에너지 소비량: 디지털 트윈을 통한 프로세스 최적화로 에너지 소비를 10~ 20% 줄일 수 있습니다. 10.
   

3. 품질 비용: 공정 관리 개선 및 품질 문제 조기 발견을 통한 불량률 및 품질 관련 비용 15~ 30% 감소 10.

산업별 영향

항공우주 제조

항공우주 제조 분야:

1. 프로세스 시뮬레이션 및 검증 개선을 통해 재작업 및 폐기 비용 15~ 25% 감소

2. 최적화된 장비 운영을 통한 10~ 15% 의 에너지 비용 절감

3. 리소스 활용도 개선을 통한 전체 운영 비용 10~ 20% 절감 13

의약품 제조

제약 제조 분야:

1. 배치 오류를 최대 25% 줄여 재료 낭비 및 관련 비용을 크게 줄입니다.

2. 에너지 소비 최적화로 15-20% 비용 절감

3. 규정 준수 개선, 규정 준수 관련 비용 10~ 15% 절감 9

소비재 패키지 상품 (CPG)

CPG 제조의 경우:

1. 계획 개선 및 안전 재고 감소를 통한 재고 비용 15~ 30% 절감

2. 포장재 폐기물 10-20% 감소

3. 최적화된 생산 운영 및 전환을 통해 전체 운영 비용을 5-15% 절감 15

산업 부문 전반의 비교 분석

구현 성숙도 및 접근 방식

딜로이트 (Deloitte) 와 MAPI 스마트 팩토리 연구에서는 스마트 팩토리 이니셔티브 (디지털 트윈 포함) 에 대해 서로 다른 접근 방식을 취하는 세 개의 제조업체 집단을 확인했습니다. 6:

1. 트레일블레이저스 (18%): 예산의 65% 를 스마트 팩토리 이니셔티브에 투자하고, 10개 이상의 사용 사례를 구현하고, 20% 의 혜택을 관찰하면서 최소 1개 이상의 공장을 완전히 혁신하려는 기업

2. 익스플로러 (55%): 현재 스마트 팩토리와 관련된 이니셔티브를 구현하여 예산의 19% 를 할당하고 9개 이상의 사용 사례를 구현하며 10% 의 이점을 얻고 있는 기업

3. 팔로워 (27%): 이제 막 스마트 팩토리 여정을 시작하고 예산의 13% 를 할당하고 5개 이상의 사용 사례를 구현하며 8% 의 이점을 누리고 있는 기업

이 분류는 여러 제조업체가 디지털 혁신에 접근하는 방식과 이들이 달성하는 상대적 이점을 이해하는 데 도움이 됩니다.

부문 간 구현 과제

여러 부문에 걸친 디지털 트윈 구현의 성공에 영향을 미치는 몇 가지 요인은 다음과 같습니다.

1. 데이터 품질 및 가용성: 보다 성숙한 센서 네트워크와 데이터 수집 인프라 (예: 항공우주, 자동차) 를 갖춘 산업은 디지털 트윈 구현을 통해 더 빠르고 더 큰 수익을 거두는 경향이 있습니다.

2. 프로세스 복잡성: 보다 복잡하고 상호 의존적인 프로세스를 사용하는 산업 (예: 화학 처리, 제약) 은 포괄적인 디지털 트윈을 구현하는 데 더 큰 어려움을 겪고 있지만 일단 구현되면 더 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

3. 규제 환경: 규제가 심한 산업 (예: 제약, 항공우주) 은 추가적인 검증 요구 사항에 직면해 있지만 규정 준수 혜택을 위해 디지털 트윈을 활용할 수 있습니다.

4. 제품 라이프사이클: 제품 라이프사이클이 긴 산업 (예: 중장비, 항공우주) 은 장기간에 걸쳐 디지털 트윈 투자 비용을 상각할 수 있습니다.
   

부문별 ROI 패턴

투자 수익률 패턴은 산업 부문에 따라 다릅니다.

1. 프로세스 인더스트리 (화학, 석유 및 가스): 일반적으로 예측 유지보수 애플리케이션에서 20~ 30% 의 유지보수 비용 절감과 상당한 다운타임 방지로 ROI가 가장 높습니다.

2. 디스크리트 매뉴팩처링 (자동차, 전자): 일반적으로 처리량 최적화 및 품질 개선 측면에서 가장 높은 ROI를 보이며, 처리량은 10-25% 증가하고 품질 비용은 15-30% 절감됩니다.

3. 하이브리드 산업 (식음료, 제약): 일반적으로 10~ 20% 의 전체 운영 비용 절감과 함께 유지 관리, 처리량, 운영 비용 전반에서 보다 균형 잡힌 이점을 확인할 수 있습니다.

구현 모범 사례 및 성공 요인

주요 성공 요인

성공적인 디지털 트윈 구현에 중요한 몇 가지 요소가 있습니다.

1. 데이터 파운데이션: 적절한 정리, 구조화 및 관리 기능을 갖춘 강력한 데이터 인프라 구축 5.

2. 모듈식 접근법: 점진적 개발 및 확장이 가능한 모듈식 확장 가능한 기술 스택으로 디지털 트윈을 구현합니다. 5.

3. 명확한 사용 사례 포커스: 포괄적인 구현을 즉시 시도하기보다는 구체적이고 가치가 높은 사용 사례부터 시작합니다.

4. 부서 간 협업: IT, 운영 및 비즈니스 부서 간의 협업을 보장하여 디지털 트윈 기능을 비즈니스 요구 사항에 맞게 조정합니다.

5. 사람 우선 접근법: Deloitte와 MAPI의 연구에 따르면 성공적인 구현은 이니셔티브를 만들거나 망가뜨리는 것은 사람이라는 점을 인식하여 사람을 최우선으로 생각합니다. 6.

구현 로드맵

McKinsey는 제조업체가 구조화된 접근 방식에 따라 디지털 트윈 구현을 진행해야 한다고 제안합니다.

1. 데이터 소싱, 저장 및 처리를 기반으로 시작

2. 표준화된 데이터 언어 및 서비스 통합 생성

3. 시뮬레이션 기능 개발

4. 시각화 및 사용자 인터페이스 시스템 구현

5. 비즈니스 가치에 따라 지속적으로 기능을 개선하고 확장합니다. 5

결론

제조 환경에서의 디지털 트윈 구현은 예측 유지보수 효율성, 생산 처리량 및 운영 비용 전반에 걸쳐 중요하고 정량화할 수 있는 영향을 보여줍니다.이러한 영향의 크기는 산업 부문마다 다르며, 프로세스 산업은 유지보수의 이점이 가장 크고, 개별 제조는 처리량 측면에서 가장 큰 이점을 누리고 있으며, 하이브리드 산업은 보다 균형 잡힌 이점을 경험하고 있습니다.

정량화할 수 있는 주요 영향은 다음과 같습니다.

1. 예측 유지 관리: 가동 중지 시간 최대 30% 감소, 장비 수명 20-25% 연장, 유지 보수 비용 15-30% 절감

2. 생산 처리량: 생산량은 10-20% 증가하고 개발 시간 최적화는 20-50%, OEE는 5-15% 개선되었습니다.

3. 운영 비용: 전체 운영 비용 10-25% 절감, 에너지 소비 10-20% 감소, 품질 비용 15-30% 절감.

디지털 트윈 기술이 계속 발전하고 접근성이 높아짐에 따라 모든 부문의 제조업체는 투자 수익이 증가할 것으로 예상할 수 있습니다. 특히 구현이 대상 사용 사례에서 보다 포괄적인 전사적 디지털 혁신으로 옮겨감에 따라 더욱 그렇습니다.데이터 품질, 모듈식 아키텍처, 명확한 사용 사례, 부서 간 협업, 사람 중심의 변화 관리에 초점을 맞춘 구조화된 구현 접근 방식을 채택한 조직은 디지털 트윈 기술의 잠재력을 최대한 실현할 가능성이 높습니다.