디지털 트윈 데이터 기준 개념 (출처: Dassault Systemes & ALTAIR Digital Twin 재구성)

현재 생산 환경은 수요 변동, 부품 공급 불안, 품질 변동성, 에너지 비용 및 규제 강화 등으로 계획과 실행 간 괴리가 빠르게 확대되고 있습니다. 이러한 상황에서 디지털 트윈은 과거형 가정(what‑if)에 머무는 도구가 아니라, 실시간 데이터 동화(assimilation)를 통해 현재의 생산성·품질·에너지 상태를 예측하고 처방까지 연결하는 운영형 시뮬레이션 체계로 활용되어야 합니다.

다품종 소량과 잦은 변형(Variant), 강화된 안전·품질 요건, 그리고 로봇·AMR/AGV·작업자의 공존은 개별 설비 최적화만으로는 대응하기 어렵습니다. 이에 디지털 트윈은 기계(설비) 수준의 트윈과 가상 커미셔닝(VC)으로 시퀀스·인터락·안전을 사전 검증하고, 동시에 공정(라인) 수준의 시뮬레이션으로 라우팅·버퍼·속도·경로를 전체 최적화하는 방식을 취합니다. 결과적으로 설비 단위의 사이클(CT, 에너지, 제어 품질)과 라인 단위의 흐름(이동·대기·병목)을 동일한 기준 시간과 화면에서 일관되게 분석할 수 있습니다.

인력·지식 측면에서는 숙련 공백과 암묵지 축적, 전문 모델러 부족으로 인해 신규 라인·제품마다 모델을 처음부터 작성하는 비효율이 반복됩니다. 이를 해소하기 위해 AAS(Asset Administration Shell) 기반의 계약‑우선(Contract‑First) 정보모델을 채택하고, 제품·공정·자원·흐름 정보를 표준 스키마로 관리합니다. 이렇게 정의된 입력을 자동 생성기가 해석하여 트윈/시뮬레이션/VC를 반자동 조립함으로써 모델링 리드타임을 단축하고 재사용성을 높일 수 있습니다.

기술 인프라도 성숙했습니다. Edge 컴퓨팅과 고성능 시뮬레이션은 물론, PTP 기반 정밀 시간동기로 모든 이벤트를 하나의 시간축에 정렬할 수 있으며, 설비·시뮬·실행계는 PackML(공통 상태/태그)과 FMI(공동 시뮬레이션)를 통해 상호 이해가 가능합니다. 표준 기반 수집‑정합‑가공 파이프라인을 통해 데이터는 품질 검증을 거쳐 정책(속도·가감속·버퍼·스케줄·경로)으로 전환됩니다.

또한 MiL(MES‑in‑the‑Loop) 환경에서 동일 시나리오로 사전 검증(시간 오차·상태 동등성·이벤트 누락/중복 기준 충족)을 실시하고, 통과한 정책만 제한 범위의 점진적 적용(Canary) 후 전체 배포합니다. 이 과정에서 실패 시 자동 롤백, 변경 이력과 승인 절차(RBAC·감사), 모델/데이터 버전 귀속을 기본 원칙으로 운영하여 안전한 폐루프를 보장합니다.

이와 같은 체계가 정착되면, “왜 오늘 라인이 지연되었는지”, “속도를 어느 수준까지 높여도 안전한지”, “피크 전력을 어떻게 낮출지”에 대해 정량 근거를 기반으로 의사결정이 가능합니다. 기대 효과는 명확합니다. 사이클타임(CT) 단축, FPY/OEE 개선, 제품당 에너지 사용량 감소, 그리고 원인‑결과의 투명한 추적성 확보입니다. 더불어 표준 기반 설계로 벤더 혼용과 확장 가능한 거버넌스를 실현하여, 변화하는 생산 환경에 신속하고 안정적으로 대응할 수 있습니다.

디지털 트윈 개념 (출처: Dassault Systemes & ALTAIR Digital Twin 재구성)

디지털 트윈은 공장(사람·설비·자재·환경)을 가상으로 재현하고 실계 데이터와 양방향 동기화하여, 시각화–시뮬레이션–모니터링–최적화–제어를 하나의 연속된 사이클 그룹으로 구성하고  첨부 개념도의 3단 구조를 따라 설비(기계) → 라인(공정) → 데이터(정보)를 단계적으로 고도화하고, AAS 기반 계약‑우선(Contract‑First) 정보모델과 MES‑in‑the‑Loop(MiL)로 “가상=현실” 정합을 보장하는 방법을 학습할 수 있는 교육 콘텐츠로 무인공장에서 가장 필요한 설비(기계)라인의 상태 정보를 분석할 수 있는 데이터를 만드는 방법과 디지털 트윈 기술을 쉽고 간편하게 구성하여 학습할 수 있도록 한 콘텐츠라 할 수 있습니다.

디지털 트윈 기술의 발전 구분 (출처: 정보통신기획평가원 자료 재구성)

디지털 트윈 학습 기자재 안내

디지털 트윈(Digital Twin)은 현실의 물리적 시스템(로봇, 기계 등)을 가상 환경(CAD, 시뮬레이션, SW)과 연결하여 실시간으로 모니터링하고 동작을 제어할 수 있는 핵심 기술입니다.

첨부된 시스템 구성은 교육·실습용 디지털 트윈 학습 기자재로, 학생과 연구자가 손쉽게 이해하고 실험할 수 있도록 H/W와 S/W가 유기적으로 연동된 구조를 갖추고 있습니다.

또한 본 기자재는 Dassault Systèmes의 3DEXPERIENCE 플랫폼과도 연결할 수 있어, 가상 모델과 실제 장비를 안정적으로 연동한 디지털 트윈 구축 및 운영이 가능합니다. 이를 통해 단순한 시뮬레이션을 넘어, 설계–제작–운영까지 전 주기적 디지털 혁신을 실습할 수 있습니다.

아래 예시는 로봇을 기준으로 작성되었지만, 로봇뿐 아니라 무선 통신 자동차, 기타 다양한 H/W와도 확장 연계할 수 있어 활용 범위가 넓습니다.

디지털 트윈 학습 기자재 구성도



1. 주요 하드웨어 (H/W) 구성

(1) 데이터 전송 변환·전송 H/W

역할: 3D CAD S/W와 실제 제어보드/센서/로봇,기타 여려 H/W을 연결하는 게이트웨이

기능: CAD/시뮬레이션에서 발생한 제어 신호를 물리적 장치(Arduino, Raspberry)로 전달

반대로, 센서/H/W에서 발생한 데이터를 다시 S/W로 피드백

교육 포인트: OPC UA / MQTT 등 산업용 통신 프로토콜 학습 가능

2. 주요 소프트웨어 (S/W) 구성

(1) 3D CAD 연결 S/W : Hub Link 

기능: CAD 모델(3D)과 실제 장치 간 양방향 데이터 연동 객체(Object), 변수(Variable), 속성(Property) 정의 OPC/변수 매핑을 통해 CAD 내 모션 ↔ 실제 로봇 제어 연결

교육 포인트: CAD 모델과 실제 하드웨어를 Digital Twin으로 연결하는 핵심 경험

3. 학습 가능 기술 분야

(1) IoT/통신 : OPC UA, MQTT, Serial 통신 등 데이터 전송 학습

(2) 로봇 제어 : Arduino: 모터 및 센서 직접 제어 , Raspberry Pi + ROS: 고수준 로봇 동작 및 네트워크 제어

(3) 디지털 트윈 : 3D CAD 모델 ↔ 실제 로봇 팔 간 실시간 동기화 , 가상-물리 융합 실험

(4) 시뮬레이션 기반 설계 : CAD에서 동작 로직을 설계 → H/W 반영 → 결과 피드백

4. 교육/실습 활용 예시

Step 1: CAD에서 H/W 모델 구성 및 동작 로직 설계

Step 2: 데이터 변환 H/W로 신호 전송 → Arduino/Raspberry, ROS 연결

Step 3: 실제 H/W 동작 확인 및 데이터 피드백

Step 4: ROS 기반 확장 실습 (자율 제어, AI 적용 가능)

5. 기대 효과

(1) 디지털 트윈 원리 직관적 학습 (가상-물리 연결)

(2) 실시간 제어 실습 (센서-모터 데이터 연계)

(3) 산업용 로봇/스마트팩토리 기술 이해도 향상

(4) IoT + H/W 제어 + CAD 시뮬레이션 융합 교육