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디지털 스레드

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디지털 스레드(Digital thread)는 디지털 체인으로도 알려져 있으며,[1] "설계, 평가 및 수명 주기 관리를 위한 디지털 도구 및 표현의 사용"으로 정의된다.[2] 이는 제품 수명 주기 동안 관련된 모든 분산 제조 시스템에서 수집된 데이터를 연결하는 데이터 기반 아키텍처이다.[3] 이 데이터는 제품의 수명 주기, 운송 또는 공급사슬의 어떤 부분에서도 올 수 있다.[3] 디지털 스레드는 실시간 의사 결정, 데이터 수집 및 제품 반복을 위해 "제품 수명 주기 전반에 걸쳐 시스템 간의 데이터 및 정보 수집, 전송 및 공유를 가능하게 한다".[3][4]

'디지털 스레드'라는 용어는 미 공군(USAF) 글로벌 과학 기술 비전 태스크 포스의 2013년 글로벌 호라이즌 보고서에서 처음 사용되었다.[2] 디지털 스레드는 2018년 MIT의 싱(Singh)과 윌콕스(Willcox)가 "디지털 스레드를 이용한 엔지니어링(Engineering with a Digital Thread)"이라는 제목의 논문에서 더욱 정교하게 다루었다.[5] 이 학술 논문에서 디지털 스레드라는 용어는 "제품 수명 주기 전반에서 생성된 정보를 연결하고, 특정 시점에 기업 제품의 주요 또는 권위 있는 데이터 및 통신 플랫폼이 될 것으로 예상되는 데이터 기반 아키텍처"로 정의된다.[6]

디지털 스레드는 "데이터가 하나의 플랫폼으로 통합되어 모든 데이터를 원활하게 사용하고 쉽게 접근할 수 있도록 한다."[7]

응용

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디지털 트윈

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아이다호 국립 연구소는 디지털 트윈을 "통합 및 연결된 데이터, 센서 및 계측, 인공지능, 온라인 모니터링이 하나의 응집력 있는 단위로 통합된 것"으로 설명한다.[8]

이는 모델 기반 시스템 공학 (MBSE)의 핵심 역량이며, "물리적 개체의 디지털 복제본"으로 정의되는 디지털 트윈의 기반이다.[9] 실제로 디지털 스레드는 2013년 글로벌 호라이즌 보고서에서 디지털 트윈과 관련하여 처음 설명되었다.[2] 디지털 스레드는 디지털 트윈 개발에 사용될 데이터를 수집하는 수단이며, "일부에서는 [디지털 스레드가] 디지털 트윈 애플리케이션의 중추라고 주장한다".[10] "디지털 스레드 플랫폼은 다양한 시스템에서 데이터를 캡처하고, 이를 표준화하며, 물리적 프로세스나 제품과 디지털 트윈 간의 원활한 연결을 제공할 수 있다".[11] 디지털 스레드라는 용어는 또한 디지털 트윈이 물리적 자산을 구성하는 요구사항, 부품 및 제어 시스템으로 다시 추적될 수 있음을 설명하는 데 사용된다.[12]

디지털 스레드와 디지털 트윈은 "자주 동의어로 이해되지만... 디지털 트윈은 물리적 대응물로부터의 실시간 데이터에 의존하기 때문에 같지 않다".[9] "간단히 말해, 디지털 스레드는 프로세스를 설명하는 반면, 디지털 트윈은 기술을 상징한다".[4] "디지털 트윈에 비해 디지털 스레드는 고충실도 시스템 모델 대신 데이터 상호 작용 및 처리를 설계하고 규제함으로써 의사 결정을 지원할 수 있다".[1]

디지털 스레드는 다음 세 가지 주요 데이터 체인을 통해[7] 수신 데이터를 균일하고 쉽게 접근할 수 있도록 보장함으로써 디지털 트윈을 가능하게 한다.[13]

  1. 제품 혁신 체인 - 제품 설계, 프로세스 및 설계 흐름이 디지털 스레드에 통합된다.[7]
  2. 기업 가치 체인 - 공급업체 정보, 자재 데이터 및 제조 프로세스가 디지털 스레드에 통합된다.[7]
  3. 현장 및 서비스 체인 - 유지 보수 설명서 및 부품 가용성이 디지털 스레드에 통합된다.[7]

디지털 트윈을 구현하면 페타바이트 단위의 데이터가 생성될 수 있으며,[14] "매우 정교한 도구와 소프트웨어의 사용이 필수적"이다.[14]

도구

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딥링크스(DeepLynx)
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"딥링크스(DeepLynx)는 시계열 데이터 지원이 가능한 온톨로지 데이터 웨어하우스이다". 이는 주로 존 대링턴(John Darrington)과 크리스토퍼 리터(Cristopher Ritter)가 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 도구 통합 및 웨어하우징을 해결하기 위해 개발했으며, 디지털 트윈 지원을 가능하게 하도록 발전했다.

사물인터넷

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디지털 스레드의 핵심 측면은 사물인터넷이며, 그 "사이버 물리 시스템, 센서 및 소위 스마트 장치"는 디지털 스레드에 필요한 데이터의 중요한 원천이다.[4] "센서의 염원하는 전방위적 존재를 통해 방대한 양의 데이터를 수집하는 능력은 빅 데이터 분석, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅과 같은 다른 핵심 기술의 출현을 더욱 촉진한다".[4] "따라서 IoT 기술을 사용하여 수집된 데이터는 고급 시뮬레이션 모델의 기반을 구성하며, 이는 본질적으로 디지털 트윈 패러다임의 생명선이며, 따라서 더 넓은 디지털 스레드의 필수적인 부분이기도 하다".[4]

스마트 제조

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디지털 스레드와 함께 사용되는 빅 데이터 분석 및 인공지능은 스마트 제조 애플리케이션에서 점점 더 많이 요구된다.[4] 빅 데이터 분석은 디지털 스레드를 통해 수집된 스마트 제조 프로세스의 "매우 가변적인" 데이터를 관리하기 위한 "필수 조건"이다.[4] 인공지능은 이 데이터를 사용하여 "자율적으로 자체 개선되는 생산 프로세스[14]를 생성하고 조직의 의사 결정을 촉진"하도록 훈련될 수 있다.[4] "디지털 스레드 패러다임은 방대한 양의 데이터 축적 및 처리를 유도할 뿐만 아니라, 이 두 기술이 제공하는 분석 결과에 의해 형성된다".[4]

각주

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  1. ↑ 가 나 Bonnard, Renan; Hascoët, Jean-Yves; Mognol, Pascal; Stroud, Ian (2018년 11월 2일). 《STEP-NC digital thread for additive manufacturing: data model, implementation and validation》. 《International Journal of Computer Integrated Manufacturing》 (영어) 31. 1141–1160쪽. doi:10.1080/0951192X.2018.1509130. ISSN 0951-192X. S2CID 205631104. 
  2. ↑ 가 나 다 USAF Global Science and Technology Vision, Task Force. “Global Horizons Final Report”. 《Homeland Security Digital Library》. 2021년 9월 30일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2022년 6월 6일에 확인함. 
  3. ↑ 가 나 다 Yang, Bo; Wang, Shilong; Li, Shi; Bi, Fengyang (March 2023). 《Digital Thread-Driven Proactive and Reactive Service Composition for Cloud Manufacturing》. 《IEEE Transactions on Industrial Informatics》 19. 2952–2962쪽. doi:10.1109/TII.2022.3171338. ISSN 1551-3203. S2CID 248458194. 
  4. ↑ 가 나 다 라 마 바 사 아 자 Daase, Christian; Haertel, Christian; Nahhas, Abdulrahman; Volk, Matthias; Steigerwald, Heiko; Ramesohl; Schneider, Bernd; Zeier, Alexander; Turowski, Klaus (2023). 《Following the Digital Thread – A Cloud-Based Observation》. 《Procedia Computer Science》 (영어) 217. 1867–1876쪽. doi:10.1016/j.procs.2022.12.387. S2CID 255929245. 
  5. ↑ Singh, Victor (November 2018). 《Engineering with a Digital Thread》. 《AIAA Journal》 56. 4515–4528쪽. doi:10.2514/1.J057255. hdl:1721.1/114857. OSTI 1611196. 2021년 9월 30일에 확인함. 
  6. ↑ Singh, Victor; Willcox, K. E. (November 2018). 《Engineering Design with Digital Thread》. 《AIAA Journal》 (영어) 56. 4515–4528쪽. Bibcode:2018AIAAJ..56.4515S. doi:10.2514/1.J057255. hdl:1721.1/114857. ISSN 0001-1452. OSTI 1611196. 
  7. ↑ 가 나 다 라 마 Pang, Toh Yen; Pelaez Restrepo, Juan D.; Cheng, Chi-Tsun; Yasin, Alim; Lim, Hailey; Miletic, Miro (January 2021). 《Developing a Digital Twin and Digital Thread Framework for an 'Industry 4.0' Shipyard》. 《Applied Sciences》 (영어) 11. 1097쪽. doi:10.3390/app11031097. ISSN 2076-3417. 
  8. ↑ Cristopher, Ritter (2023년 7월 28일). “Lab Directed Research and Development (LDRD) Digital Twin Overview” (PDF). Digital Innovation Center of Excellence. 2023년 7월 28일에 확인함. 
  9. ↑ 가 나 Aheleroff, Shohin; Xu, Xun; Zhong, Ray Y.; Lu, Yuqian (January 2021). 《Digital Twin as a Service (DTaaS) in Industry 4.0: An Architecture Reference Model》. 《Advanced Engineering Informatics》 (영어) 47. 101225쪽. doi:10.1016/j.aei.2020.101225. S2CID 230556710. 
  10. ↑ Kwon, Soonjo; Monnier, Laetitia V.; Barbau; Bernstein, William Z. (October 2020). 《Enriching standards-based digital thread by fusing as-designed and as-inspected data using knowledge graphs》. 《Advanced Engineering Informatics》 (영어) 46. 101102쪽. doi:10.1016/j.aei.2020.101102. S2CID 221613626. 
  11. ↑ ahuff (2022년 6월 4일). “How digital twins, IIoT technologies benefit operations”. 《Control Engineering》 (미국 영어). 2023년 7월 11일에 확인함. 
  12. ↑ Gould, Lawrence S. (2018년 1월 23일). “What Are Digital Twins and Digital Threads?”. 《Automotive Design & Production》. 2021년 7월 27일에 확인함. 
  13. ↑ altair (2024년 6월 20일). “How digital threads enable a new era of product development”. 《Fast Company》 (미국 영어). 2025년 2월 19일에 원본 문서에서 보존된 문서. 2025년 3월 27일에 확인함. 
  14. ↑ 가 나 Darrington, John Wayne (2022). 《The DeepLynx Data Warehouse》 (영어). Idaho National Laboratory. 
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