개요
사물인터넷(IoT) 시스템의 배치가 증가함에 따라, 물리적인 무언가의 가상 아바타가 있다는 개념은 점점 더 중요해지고 있다.
디지털 쌍둥이는 물리적 시스템의 가상 아바타를 나타낸다. 이러한 디지털 표현은 시스템 탑재 센서로부터 수집된 데이터뿐만 아니라 주제 전문가의 도메인 지식을 이용하여 구축된다.
에이전트 기반 터빈 운영 및 유지관리(ATOM, Agent-based Turbine Operations & Maintenance) 모델은 decisionLab Ltd와 Siemens가 개발한 디지털 트윈 시뮬레이션 모델이다. 디지털 트윈은 지멘스의 에어로이탈 가스 터빈 사업부의 글로벌 유지보수 수리 및 정비(MRO) 운영을 모방한다. 공급망 내에서 이미 이용할 수 있는 실시간 데이터에 의해 구동되는 이 모델은 정교한 시뮬레이션과 데이터 분석 방법론을 사용하여 Siemens의 비행대 운영을 최적화할 수 있는 기능을 제공함으로써 고객 운영 및 자산 관리의 생산성 및 효율성을 개선하기 위한 데이터 중심 의사 결정을 개선할 수 있다.
문제
지멘스는 광범위한 산업용 터빈을 생산하고 있으며 최근 롤스로이스 에너지 가스 터빈과 압축기 사업을 인수했다. 이에 따라 지멘스는 취득한 자산을 바탕으로 새로운 에어로이탈 가스 터빈(SGT-A65)을 도입했다.
새로운 터빈이 완전히 사내에서 개발되지 않은 상태에서, 그것의 생산과 유지보수는 예상치 못한 서비스 내 성능 및 지원 문제를 포함한 여러 가지 새로운 문제를 야기했다.
당시 지멘스가 사용하던 엑셀 기반 예측 툴은 새로운 상황에서 효율적으로 수행하지 못했다. 엑셀에서 관리하기에는 데이터 양이 너무 많았고 병목현상을 쉽게 파악하고 신속하게 솔루션을 찾을 수 있을 정도로 결과가 명확하지 않았다.
간단히 말해서, 그 회사는 가스 터빈의 운영 문제를 해결하기 위해 더 강력한 방법이 필요했다. 주요 요구 사항은 다음과 같았다.
- 의사 결정을 알리기 위해 사업 성과 예측 및 관심 KPI 예측.
- 투자 옵션 평가 — "what-if" 시나리오를 실행하여 어디에 가장 투자해야 하는지를 신속하게 파악.
지멘스는 시스템에 중요한 공급망 물류를 포함한 생산과 유지보수의 전 과정을 시각화하기를 원했다. 여러 "what-if" 시나리오의 결과를 시각화할 수 있는 기능을 통해, 여러 투자 옵션에 대한 비즈니스 사례를 전달하고, 회사 내부 및 외부 모두에서 고객과 더 나은 의사결정을 할 수 있다.
해결책
이러한 과제를 해결하기 위해 decisionLab과 Siemens는 디지털 트윈-ATOM을 제안했다. 아톰 디지털 트윈은 지멘스 엔지니어링 및 제조 사업 전반에 걸쳐 디지털 기술의 출현을 이용한다. 고객 운영 및 자산 관리의 생산성과 효율성을 개선하기 위해 고객, 공급망, 생산 및 유지보수를 통합하는 데 사용할 수 있는 방대한 양의 데이터를 사용한다. 그것의 핵심에서, 아톰은 전체 비행대와 운영 주기에 걸쳐 고객 운영, 유지보수 시설 운영, 엔진 특성 및 공급망 물류에 대한 세부적인 복잡성을 모델링함으로써 이를 달성한다.
전체 시스템을 디지털 트윈으로 표현하는 것은 훌륭한 분석 능력을 제공한다. 사용자는 시스템의 어떤 측면을 검사할 수 있고 모든 상호의존성을 탐색하기 위해 What-if 시나리오를 실행할 수 있다. 그러한 시스템은 병목 현상을 쉽게 식별하고 시스템 전체의 작동을 고려하는 의사결정을 가능하게 할 것이다.
디지털 트윈의 개발은 매우 복잡한 시뮬레이션 환경을 필요로 하며, 개발자들은 종종 소프트웨어 개발 접근법을 사용할 것이다. 이를 위해서는 시뮬레이션 소프트웨어에서 다양한 수준의 비즈니스 프로세스를 성공적으로 모델링하고 다양한 복잡성을 관리할 수 있는 뛰어난 유연성이 필요하다. 이러한 이유로 decisionLab은 AnyLogic을 핵심 시뮬레이션 툴로 선택했다.
이 경우 모델의 핵심 부분은 많은 독립적인 요소들로 만들어졌고 에이전트 기반 모델링을 사용하여 필요한 세부사항을 나타낼 수 있었다. 개발자들은 모델을 구축하기 위해 Siemens 가스 터빈 비행대 운영의 다음 측면과 관련된 데이터를 수집했다.
에이전트 상호 작용 다이어그램
- 고객 운영(예: 온도, 고객이 터빈을 사용하는 조건)
- 유지관리 시설 운영(두 가지 주요 유지관리 시설 모두 고려됨)
- 엔진 특성(특정 엔진 구성 요소와 관련된 다른 고장 모드)
- 공급망 물류(전 세계에 고객이 위치한 만큼).
이는 디지털 트윈 환경의 복잡성을 정의하는 에이전트 상호작용 다이어그램에 나타나 있다.
에이전트 기반 모델링 접근법 외에도, 디지털 트윈은 모듈형 아키텍처를 통합하여, 시스템을 구성 기능 계층으로 가상으로 분할하고 모델 개발에 대한 시스템 엔지니어링 기반 접근법을 제공할 수 있도록 했다. 이 접근방식은 동시 사용자들이 다양한 방식으로 모델과 상호작용하고, 서로 다른 데이터 세트를 사용할 수 있도록 하며, 또한 개발팀이 중단 없이 지속적인 개발 및 배치 접근방식을 채택할 수 있도록 한다 – 강화 학습 요소가 계획되어 있다.
디지털 트윈의 모듈형 아키텍처
Siemens와 협력하여 향후 개발 단계에는 다음이 포함될 수 있다.
- 최적화된 데이터 저장 및 처리를 위해 Excel 데이터베이스에서 모든 Siemens 시스템과 데이터베이스가 포함된 중앙 집중식 데이터베이스로 이동
- 여러 사용자가 액세스할 수 있도록 모델을 클라우드에 구축
- 고객과의 작업(즉, 시각화 부분의 지속적인 개선)을 위해 ATO를 시연 도구로 사용할 수 있도록 하기 위해
- 시뮬레이션 환경 내에서 동적 의사결정 프로세스를 최적화하고 Siemens가 비즈니스 투자 결정을 채택할 수 있는 최적의 정책을 제시하기 위한 강화 학습 능력 추가.
결과
DecisionLab은 지멘스가 요구하는 모든 기능을 담아내는 정교한 디지털 트윈을 개발했다. 지멘스 에어로분해 가스 터빈의 전체 비행대 운영을 나타내는 아톰-트윈 시뮬레이션 모델은 사용자가 다음을 가능하게 한다.
- 캡처 및 예측 시스템 KPI
- 비행대 및 유지관리 시설 운영 시각화
- 시스템의 병목 현상 식별
- 신속한 'what-if' 시나리오와 세부 시나리오를 모두 실행하여 투자 의사 결정을 지원
매우 복잡한 시뮬레이션 모델이지만, decisionLab은 조직 전체에서 사용할 수 있는 사용자 친화적이고 상호작용적인 시스템을 제공했다. 상위 관리자와 분석가 모두 ATOM을 사용하여 그들의 요구를 쉽게 충족할 수 있다.
ATOM-twin 시뮬레이션 모델
프로젝트 발표 : 선임 컨설턴트 Amrith Surendra 박사 및 Vitter Lemos 시뮬레이션 모델링 컨설턴트, decisionLab
