생산 라인을 위한 디지털 트윈: 선도 전기 제조업체들의 교훈

다음을 고려해 보십시오: 새로운 서킷 브레이커 생산 공정을 시작하려고 합니다. 어떤 기계도 용접을 시작하거나 케이블이 연결되기 전에, 전체 공정이 화면에 재생되는 것을 볼 수 있습니다. 원자재가 투입되어 기계에 공급되고 최종 제품이 포장기로 옮겨질 때까지의 과정을 볼 수 있습니다. 병목 현상이 발생하는 작업장을 식별하고, 생산 라인의 설정을 수정하며, 장치를 구축하기 전에 다양한 제품으로 PLC 프로그램을 테스트할 수 있습니다. 얼마나 많은 시간, 비용, 노력을 절약할 수 있을지 상상해 보십시오! 이것이 바로 디지털 트윈 기술이 제조 산업에 제공하는 것입니다. 디지털 트윈은 소프트웨어 제품의 도움으로 생성된 제품, 장치 또는 라인의 가상 표현입니다. 데이터 전송을 통해 실제 대상과 연결할 수 있는 능력을 가지고 있습니다.

Siemens, Schneider Electric, ABB, Eaton과 같은 일부 회사들은 이미 트윈 기술을 도입하고 그 결과를 공유했습니다: 생산 시간 단축, 시장 출시 속도 향상, 자재 이동 시간 약 40% 감소, 시운전 시간 80% 감소, 리드 타임 절반 감소. 이 가이드는 제조 산업에 적용되는 디지털 트윈의 개념, 이 기술을 사용하는 회사들, 그리고 자동화된 조립 라인과 테스트를 구현하려는 중소기업에 어떻게 유익할 수 있는지를 설명하는 데 도움이 될 것입니다.

가장 간단한 용어로 디지털 트윈은 실제 데이터와 연결되어 실제 객체의 성능을 모방할 수 있는 제품, 기계, 생산 라인 또는 제조 공장의 온라인 모델로 정의할 수 있습니다. 이 기술은 생산 공정 시작 전에 프로세스 시뮬레이션 및 테스트(가상 시운전), 병목 현상 발견, 유지보수 필요 예측, 제품 변경 확인을 위해 회사에서 활용됩니다. Siemens, Schneider Electric, ABB에 따르면 이 기술을 도입하면 시장 출시 시간 40% 이상 단축, 에너지 소비 32% 감소, 시운전 시간 최대 80% 감소가 가능합니다.

디지털 트윈이란 무엇인가? 제조업체들은 이를 어떻게 이해하는가

디지털 트윈이 정확히 무엇인가요? 이는 물리적 객체 또는 프로세스의 특징과 사양을 포함하는 가상 표현을 의미합니다. 다음 세 가지 특성이 디지털 트윈을 표준 CAD 모델 및/또는 일반적인 모델링 기법과 구별하는 데 도움이 됩니다.

• 첫째, 디지털 트윈은 기하학이 아닌 프로세스를 모델링합니다. 이는 디지털 트윈이 서클러의 움직임을 추적하고, 측정 수행에 필요한 시간을 계산하며, 결함 부품에서 무슨 일이 발생하는지 파악할 수 있음을 의미합니다.
• 둘째, 디지털 트윈은 실시간 데이터를 수신합니다. 센서, PLC 시스템, MES 및 품질 관련 정보에서 얻은 데이터를 실제 시스템에서 얻은 정보로부터 디지털 모델로 전송합니다.
• 마지막으로, 디지털 트윈은 정보에 기반한 의사결정을 위해 사용됩니다. 간단히 말해, 엔지니어는 디지털 트윈에 일련의 “만약에” 질문을 하고 생산과 관련하여 합리적인 답변을 선택합니다.

현대 디지털 트윈 기술은 3D 모델링 소프트웨어, 물리 및 논리 시뮬레이션 소프트웨어, 산업용 IoT, 인공지능의 활용을 통합합니다. 이를 위해 Siemens(NX, Tecnomatix Process Simulate 및 Plant Simulation), ABB(RobotStudio), Dassault Systèmes, Rockwell Automation, NVIDIA(Omniverse)와 같은 여러 회사를 언급할 수 있습니다.

제조 디지털 트윈의 세 가지 계층

공장에 관해서는 제조 디지털 트윈을 세 가지 다른 계층으로 구성된 것으로 생각하는 것이 유용할 수 있습니다. Siemens 및 기타 공급업체들은 유사한 유형의 구조를 적용합니다.

진정한 이점은 세 계층 간의 연결에서 나오며, 제품 트윈의 변경이 공정 트윈의 업데이트를 유발하고 라인에서의 성능 정보가 이들에게 피드백됩니다.

규모별 디지털 트윈의 네 가지 유형

디지털 트윈을 분류하는 또 다른 일반적인 방법은 그 크기를 기준으로 하는 것입니다.

• 구성 요소 트윈은 바이메탈 스트립, 스프링 또는 접점과 같은 단위를 의미합니다.
• 자산 트윈은 완전한 기계 또는 장치를 다룹니다.
• 시스템 트윈은 MCB 조립 라인과 같이 여러 단위가 함께 작동하는 것을 포함합니다.
• 공정 트윈은 물류, 계획 및 에너지 공급과 함께 전체 생산 공정 라인을 의미합니다.

일반적으로 제조업체는 시스템 또는 자산 트윈의 사용으로 시작하는데, 이는 작업하기 가장 쉬운 유형의 트윈이기 때문입니다.

선도적인 전기 제조업체들이 디지털 트윈을 사용하는 방법

디지털 트윈 공장의 예는 주로 전기 및 자동화 장비 생산에서 볼 수 있으며, 기업들은 자사의 공장을 사례로 성공을 입증합니다. 다양한 회사 웹사이트에서 수집한 데이터를 사용할 수 있습니다.

Siemens: 제품 디지털 트윈에서 공장 디지털 트윈까지

Erlangen, Germany – 자재 흐름 및 자동 유도 차량(AGV) 운영. Siemens Erlangen 전자 공장은 SINAMICS 주파수 변환기를 생산하고 있습니다. Tecnomatix Plant Simulator 및 Process Simulate 프로그램을 사용하여 엔지니어들은 이제 AGV가 작업장에서 어떻게 작동하고 자재를 운반하는지 추적할 수 있으며, 이로 인해 생산 현장이 아닌 트윈 내 프로세스 시뮬레이션을 통해 자재 순환율이 거의 40% 감소했습니다. 또한 Siemens는 로봇, 컨테이너 및 부품의 디지털 트윈을 사용하여 AI 시스템을 훈련시키고, 모든 부품마다 수동으로 로봇을 프로그래밍하는 대신 시뮬레이션된 로봇을 사용하여 자재 취급을 수행합니다. IT와 OT뿐만 아니라 산업용 AI를 모두 활용하여 Siemens는 4년 만에 생산성을 69% 향상시키고 에너지 소비를 42% 줄이는 데 성공했습니다.

Siemens에 따르면, 회사가 약 8초의 목표 생산 주기를 달성할 수 있었던 이유는 디지털 트윈의 생성 덕분입니다. 중국 청두 공장은 Amberg 공장의 디지털 트윈으로 만들어져 다른 지역에서 동일한 프로세스를 수행하고 있습니다.

Nanjing, China – 가상으로 존재하는 공장. 난징에 위치한 Siemens 수치 제어 공장은 CNC 기계, 드라이브 및 모터 생산을 전문으로 합니다. 건설 전에 전체 제조 시설이 먼저 가상 공간에서 설계되고 테스트되었습니다. 현재 이 공장은 73,000㎡ 규모이며 50개 이상의 AI 기반 운영을 수행하고 있습니다. 2022년부터 운영 효율성이 78% 증가했고 고장은 46% 감소했습니다. 이 공장은 2026년 1월 세계경제포럼 이사회(WEF)에 의해 글로벌 라이트하우스로 지정되었습니다.

Schneider Electric: 에너지, 운영 및 속도를 위한 디지털 트윈

EcoStruxure 플랫폼에서 디지털 트윈 기술의 적용은 Schneider Electric이 스마트 공장에 고유한 확장 도구를 장착하여 공장을 에너지 및 IT 솔루션에 연결할 수 있게 했습니다. 회사는 많은 제조 시설에서 디지털 트윈을 사용하여 큰 이점을 얻고 있습니다:

우시, 중국 – 디지털 트윈 적용으로 난방 및 환기 비용이 32% 절감되었습니다. 5G의 도움으로 로봇 성능이 향상되어 적시 배송이 30% 증가하고 시장 출시 시간이 25% 단축되었습니다.

르 보드뢰, 프랑스 – AR 기술, 에너지 소비 및 예측 유지보수를 포함하는 EcoStruxure Augmented Operator Advisor 애플리케이션을 제공하는 최초의 라이트하우스 중 하나입니다. 이 라이트하우스는 에너지를 25% 절감하고 배출량을 25% 줄이는 데 기여했습니다.

렉싱턴, 미국 – IoT 및 예측 분석의 사용으로 실시간 데이터를 수신하고 에너지 소비를 26% 감소시킬 수 있습니다.

Shanghai, China – 공장은 엔지니어링 및 GENAIC에서 기계 학습 기술을 도입하여 주문 납기 기간을 67% 단축하고 생산성을 82% 향상시켰습니다.

모든 경우에 Schneider Electric은 에너지 소비 절감에서 10%에서 30% 사이, 유지보수 비용 절감에서 30%–50% 사이의 절감을 선언합니다. 또한 상하이 사례는 저전압 제품 제조업체에게 매우 유익한 예시입니다.

ABB: 로봇 디지털 트윈을 활용한 가상 시운전

ABB는 1998년에 RobotStudio 시뮬레이션 소프트웨어를 출시했습니다. 2026년 3월에는 NVIDIA Omniverse의 발전과 제품, 환경 및 로봇 트윈 개념을 통합한 RobotStudio HyperReality가 출시되었습니다. 회사는 이 플랫폼이 시뮬레이션과 실제 로봇 간의 상관관계를 약 99% 달성할 수 있게 하며, 시운전 시간을 80% 단축하고 개발 비용을 40% 절감한다고 강조합니다. 이러한 결과의 주요 이유 중 하나는 ABB가 가상 컨트롤러와 물리적 로봇 컨트롤러에 동일한 펌웨어를 사용하기 때문입니다.

Eaton: 생산에서 시뮬레이터 및 디지털 트윈

중국 창저우에 위치한 Eaton 공장은 매년 164,000개의 SKU와 약 5,000개의 신규 설계를 처리합니다. 디지털 트윈, 시뮬레이션, 인공지능 및 로보틱스 도입으로 회사는 시간 39% 단축, 효율성 50% 향상, 수익 129% 증가를 달성했습니다.

디지털 트윈 결과 비교

자동화 생산 라인을 위한 디지털 트윈의 제공 가치

자동화 조립 및 테스트 라인을 구매하거나 업그레이드하는 제조업체에게 디지털 트윈의 이점은 실용적이고 측정 가능합니다. 네 가지가 두드러집니다.

가상 시운전을 통한 단축된 시작

가상 시운전 과정을 살펴보면, 실제 기계 장비가 준비되기 전에 실제 PLC 프로그램이 기계의 가상 버전에 연결됩니다. 엔지니어는 시퀀스, 인터록, 안전 로직, HMI 처리 및 오류 관리를 테스트하여 이전 생산에서 발생한 프로그래밍 실패를 줄일 수 있습니다. 감소 비율은 예를 들어 고충실도 로봇 모델을 사용할 때 80%에 이를 수 있습니다. 기본 시뮬레이터의 경우에도 시작 시 혼란의 상당 부분이 완화됩니다.

용량 및 병목 현상 시뮬레이션

모든 자동화 스테이션은 그 중 가장 느린 스테이션의 속도에 맞춰집니다. 실제 생산 공정 시뮬레이션의 도움으로 엔지니어는 물리적으로 제작하기 전에 각 스테이션의 작업 시간을 최적화할 수 있습니다. 차단기 예를 들어 보겠습니다: MCB 자동 조립 라인 단위당 3초에 작동하는 MCB 자동 테스트 라인 는 시간당 약 1,200개의 차단기를 생산하는 반면,.

는 시간당 1,800~2,400개를 테스트할 수 있습니다. 시뮬레이션을 통해 조립이 테스트보다 공정 제한 요소임을 결론지을 수 있습니다.

유지보수 예측 및 폐쇄 루프 품질.

라인이 작업을 시작한 후, 성능 트윈은 실린더의 사이클 수, 모터의 전류 및 프레스력과 같은 정보를 제공합니다. 그런 다음 추세를 분석하여 라인이 고장 나기 전이나 품질 편차가 발생하기 전에 마모를 확인할 수 있습니다. 예를 들어, 교정 시 트립 시간 결과의 장기 변화는 장치가 IEC 60898-1 한계에 도달하기 전에 파치먼트의 고장을 의미합니다.

신속한 전환 및 검증 실행 MCCB 자동 생산 라인 저전압 응용 분야의 제조업체는 새로운 전압 등급 및 기타 매개변수를 지속적으로 추가해야 하는 필요성을 인식합니다.

100~1,600 A를 커버하는

마모된 부품으로 인한 계획되지 않은 정지

마모 추세를 모니터링하고 유지보수를 사전에 예약. 중소 제조업체가 시작할 수 있는 방법. Siemens와 Schneider 사례 연구는 대규모 팀과 다년간의 이니셔티브를 포함합니다.

1. 대부분의 중간 규모 공장은 전체 공장 디지털 트윈이 없어도 혜택을 누릴 수 있습니다. 이러한 이니셔티브는 작게 시작하여 아래 설명된 개발 프로세스의 대부분을 거칠 수 있습니다:.
2. 한 개 라인 또는 한 개의 중요한 스테이션을 선택합니다. 선택한 스테이션과 컨베이어 벨트 시스템의 3D 모델링을 수행한 후 실제 PLC 프로그램을 연결하여 가상 시운전을 진행합니다.
3. 모션과 로직이 포함된 3D 모델을 구축합니다. 실제 제품 샘플을 실행하여 병목 현상과 변경 사항을 찾습니다.
4. 용량과 변형을 시뮬레이션합니다. 라인 운영 후, 시간 간격, 고장 및 테스트 데이터를 MES 또는 공급자 저장소로 전송하여 모든 것이 예상대로 작동하도록 합니다.
5. 실시간 데이터를 연결합니다. 라인이 가동되면 사이클 시간, 고장 및 테스트 결과를 MES 또는 데이터베이스로 스트리밍하여 모델이 현실을 반영하도록 합니다.
6. 유지보수 및 품질 분석을 추가합니다. 다음 프로젝트를 위해 모델, 라이브러리 및 데이터 구조를 재사용하십시오.

비용 측면에서 정직함이 핵심입니다. 시뮬레이션 프로그램, 모델링 및 데이터 통합 도입에는 시간과 비용이 소요되며, 만약 귀하의 동료들이 유용한 데이터를 갖고 있지 않다면 더욱 그렇습니다. 자동화 계층이 어떻게 맞물리는지에 대한 배경은 당사의 기사에서 확인하십시오. 완전 통합 자동화 그리고 제조 운영 실행에 관한 기사들은; 투자 범위에 대해서는 다음을 참조하십시오. 산업 자동화의 효율성 이점; 라인 유형 선택에 대해서는 당사의 가이드를 참조하십시오. 자동화 생산 라인 선택 가이드.

결론: 디지털 트윈은 경쟁 도구가 되었다

디지털 트윈을 도입함으로써 Siemens는 Erlangen에서 자재 순환 프로세스를 40% 줄이고, 실제 건설 전에 난징 공장의 가상 모델을 생성하는 데 성공했습니다. Schneider Electric은 디지털 트윈 기술을 적용하고 다른 스마트 공장에서 작업 흐름 효율성을 향상시켜 Wuxi 시설의 에너지 소비를 줄였습니다. ABB는 시운전 시간을 최대 80% 단축했다고 주장합니다. 이러한 성과는 단순한 마케팅 혁신이 아닌 실제 성능 결과입니다.

생산 라인을 현대화하여 기술 구현 프로세스의 생산성을 향상시키려는 기업에게 디지털 트윈은 필수 솔루션이 될 수 있습니다.

참고 자료

• Siemens – Electronics Factory Erlangen의 디지털 트윈 – 자재 순환, AGV 시뮬레이션, AI 교육 및 시장 출시 시간.
• 지멘스 – 에를랑겐 디지털 라이트하우스 지정 (2024) – 생산성 및 에너지 결과.
• Siemens – 암베르크 전자 공장 – 변형, 전환 및 디지털 엔터프라이즈 데이터.
• 지멘스 – 난징 글로벌 라이트하우스 지정 (2026) – 가상 설계 공장 및 AI 결과.
• Schneider Electric – Lexington 및 Wuxi Lighthouse 인정 (2021) – 디지털 트윈 에너지 결과 및 IoT 에너지 관리.
• Schneider Electric – Shanghai 및 Monterrey Lighthouses (2024) – 제품, 기술 및 결과.
• Assembly Magazine – Schneider Electric 스마트 공장 내부 – 증강 현실 및 회사 전반의 에너지 및 유지보수 절감.
• ABB – RobotStudio 하이퍼리얼리티 (2026) – 시뮬레이션-실제 상관관계 및 시운전 시간.
• 이튼 – 창저우 스마트 공장 글로벌 라이트하우스 네트워크 합류 – 시뮬레이션 및 디지털 트윈 결과.

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