모델링, 시뮬레이션 및 디지털 트윈 (Modeling, Simulation & Digital Twin)

Modeling, Simulation과 Digital Twin은 현실 세계의 시스템을 이해하고 분석하며 예측하고 제어하기 위해 사용되는 기법

*Modeling :      실제 세계의 시스템이나 프로세스를 수학적, 물리적 또는 개념적으로 표현하여, 시스템의
     주요 요소와 요소 간의 관계를 단순화해 나타내는 과정

*Simulation :   모델을 사용하여 실제 시스팀의 동작을 모방하고, 시간에 따른 시스템의 변화와 다양한
  조건에서의 반응 특성을 분석하는 기법

*Digital Twin : 실제 시스템이나 설비의 물리적 상태, 동작 및 성능을 디지털 트윈 공간에 실시간으로
반영하여 구현한 가상 모델로, 센서·통신·시뮬레이션 기술을 활용한 물리적 객체와
디지털 모델 간의 양방향 데이터 연동 체계

제조데이터 표준화 (Standardization of Manufacturing Data)

Manufacturing Data Standardization은 제조 설비 및 공정에서 생성되는 데이터를 표준화된 구조와 의미 체계로 정의하여 데이터의 상호운용성과 재사용성을 확보하고,설비 간·공정 간·시스템 간
데이터 연계를 가능하게 함으로써 데이터 기반 스마트 제조 환경 구축을 지원하는 방법론

*Manufacturing Data Standard : AAS(Asset Administration Shell), PMML(Predictive Model Markup Language) 등 국내외 표준을 기반으로 설비 및 공정
데이터를 체계적으로 모델링하고 관리하는 방법론으로서, 스마트
공장 구현과 디지털 트윈 및 AI 분석 기술의 기반

인공지능을 통한 제조데이터 분석 (Analysis of Manufacturing Data Using AI)

AI-based Manufacturing Data Analysis는 제조 설비 및 공정에서 수집되는 대규모 데이터를 인공지능 기법을 활용하여 분석함으로써 설비 상태 진단, 품질 예측, 공정 및 생산 최적화를 수행하고,
제조 현장의 복잡한 데이터로부터 유의미한 패턴과 인사이트를 도출하여 데이터 기반 의사결정을
지원하는 기술

*Manufacturing Data Analysis : 머신러닝 및 강화학습 등 인공지능 기법을 활용하여 제조 데이터의 특성을
학습하고, 설비 이상 감지, 품질 불량 예측, 공정 조건 최적화 등을 수행하는
방법론으로서, 센서 데이터·공정 이력 데이터·품질 데이터를 통합 분석하여
스마트 제조 및 자율 제조 시스템 구현의 핵심 기술