가상 시운전으로 현장 시운전 기간을 줄입니다
설비와 공정을 디지털 트윈에 구현하면, 실물을 가동하기 전에 가상 환경에서 다양한 운전 조건을 테스트할 수 있습니다.
6종의 시뮬레이션 시나리오(물리 기반, 데이터 기반, 하이브리드, 유한요소해석, 전산유체역학, 이산사건 시뮬레이션)를 지원하며, 외부 엔진(ANSYS, COMSOL, SIMIO, FlexSim, AnyLogic 등)과 연동하여 정밀한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다.
파라미터 세트를 변경하면서 반복 실행하고, 결과를 비교 기준선(Baseline)과 대조하는 What-If 분석이 가능합니다. 시뮬레이션 실행 결과는 KPI와 연결되어, 각 조건에서의 생산성, 에너지 소비, 품질 영향을 정량적으로 비교할 수 있습니다.
이상 징후를 초기 단계에서 감지합니다
5종의 이상 탐지 방법(통계 기반, 머신러닝-오토인코더, 머신러닝-Isolation Forest, 규칙 기반, 앙상블)을 조합하여, 단일 방법으로는 놓칠 수 있는 미세한 이상 패턴까지 포착합니다.
알람 관리는 ISA-18.2 표준에 따라 설계되었습니다. Shelving(일시 억제)과 Suppression(조건부 억제)을 통해 불필요한 알람을 줄이고, 알람 합리화 워크플로우를 통해 각 알람의 적절성을 주기적으로 검토합니다. Chattering(빈번 반복) 알람과 Nuisance(무의미) 알람을 통계적으로 식별하여, 정작 중요한 경보에 집중할 수 있는 환경을 만듭니다.
히스테리시스(복귀 차이) 설정으로 경계값 근처에서의 반복 알람을 방지하고, 에스컬레이션 규칙에 따라 일정 시간 내 조치가 없으면 상위 담당자에게 자동 통보됩니다.
어디서든 설비 상태를 실시간으로 확인합니다
설비의 실시간 운전 데이터가 디지털 트윈에 반영되어, 3D 시각화 화면에서 설비의 현재 상태를 직관적으로 파악할 수 있습니다. Unity, Unreal Engine, WebGL, 커스텀 렌더러 등 4종의 3D 엔진을 지원하며, 8종의 데이터-시각화 매핑 타입(색상, 위치, 크기, 회전, 투명도, 텍스트, 게이지, 애니메이션)을 통해 센서 데이터를 시각적으로 표현합니다.
LOD(Level of Detail) 설정으로 공장 전체 조감부터 개별 부품 수준까지 확대/축소하며 상태를 확인할 수 있습니다. DTDL(Digital Twins Definition Language) v3 호환 스키마를 지원하여, Azure Digital Twins와의 연동 경로도 열려 있습니다.
센서 데이터를 예측과 최적화에 활용합니다
수집된 센서 데이터를 기반으로 7종의 ML 알고리즘(선형회귀, 랜덤포레스트, XGBoost, LSTM, GRU, Transformer, 앙상블)을 적용하여 설비 잔여 수명 예측, 에너지 소비 예측, 품질 예측, 공정 최적화, 고장 예측, 수요 예측 등 6가지 유형의 예측 분석을 수행합니다.
Feature Store에서 특성 데이터를 관리하고, 모델 레지스트리에서 모델의 버전 관리와 A/B 테스트를 수행합니다. XAI(설명 가능한 AI) 기능으로 SHAP, LIME 등 6종의 설명 방법을 지원하여, 모델이 왜 그런 예측을 했는지 이해할 수 있습니다.
이 전체 ML 운영(MLOps) 파이프라인이 솔루션 내에 내장되어 있어, 별도의 데이터 과학 플랫폼 없이도 예측 모델을 구축하고 운영할 수 있습니다.
노코드로 디지털 트윈을 구축합니다
캔버스에서 테이블, 화면, 워크플로우를 설계하면 DDL, API, UI가 자동 생성됩니다. 디지털 트윈 구축을 위해 별도의 개발 프로젝트를 진행할 필요가 없습니다.
글로벌 디지털 트윈 플랫폼이 도입까지 수개월이 걸리는 반면, VEXPLOR Digital Twin은 데이터 소스 연결과 모델 설정만으로 수시간에서 수일 내에 기본 디지털 트윈을 구동할 수 있습니다. 이후 필요에 따라 시뮬레이션, 예측 분석, 3D 시각화를 점진적으로 추가할 수 있습니다.