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디지털 트윈은 단순한 3D 모델링이 아니라, 데이터를 기반으로 공정을 실시간 시뮬레이션하고, 이상을 예측하고, 최적화하는 기술입니다.
저는 대학 시절부터 스마트 팩토리 기술에 관심을 갖고 학습해왔으며, 공정 데이터를 기반으로 한 예지보전 및 시뮬레이션 모델링 프로젝트를 경험하면서 디지털 트윈의 가능성을 체감했습니다.
디지털 트윈은 단순히 가상의 공정을 모사하는 것을 넘어, 실시간 데이터를 기반으로 실제 시스템과 쌍방향 연결되어 있는 상태입니다.
향후 디지털 트윈 기술을 LG에너지 솔루션에서 어떻게 활용하고 싶나요?
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학부 졸업 프로젝트로 '설비예지 보전을 위한 디지털 트윈 기반 시뮬레이션 모델 구축'이라는 과제를 수행한 경험이 있습니다.
주제는 실제 공장에서 수집된 설비운전 데이터와 센서로 그를 활용해, 가상 환경에서 이상 징후를 조기에 탐지하고 가동 중단을 사전에 예측하는 것이었습니다.
저는 설비로 그 데이터를 분석해 비정상 패턴을 정의하고, Python기반의 예측 모델을 구성했습니다.
이 프로젝트를 통해 디지털 트윈이 단순한 가상 모델이 아닌, '의사결정 시스템'이라는 것을 체감했습니다.
이 경험은 제가 디지털 트윈 개발의 전 과정을 실무에 가깝게 경험한 기회였고, 단순한 소프트웨어 개발이 아니라, 실제 데이터를 통해 제조공정을 지능화할 수 있다는 가능성을 열어준 계기였습니다.
디지털 트윈과 시뮬레이션은 어떻게 다르다고 생각하나요?
디지털 트윈은 단순히 가상의 공정을 모사하는 것을 넘어, 실시간 데이터를 기반으로 실제 시스템과 쌍방향 연결되어 있는 상태입니다.
공정 데이터를 어떻게 수집하고 분석해본 경험이 있나요? |
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2025.07.09
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