Skip Navigation
Skip to contents

eTSNE


자료보기

[2023년 세미나] 사례를 통해 알아보는 운영 자산의 유지보수와 최적화를 위한 디지털 트윈 - Accelerating toward Net Zero with Simulation: 수소/에너지 세미나

[2023년 세미나] 사례를 통해 알아보는 운영 자산의 유지보수와 최적화를 위한 디지털 트윈 - Accelerating toward Net Zero with Simulation: 수소/에너지 세미나

6/22 (목) aT센터에서 진행된 Accelerating toward Net Zero with Simulation: 수소/에너지 세미나 기술세미나 발표자료입니다.
  • info행사명 Accelerating toward Net Zero with Simulation: 수소/에너지 세미나 기술세미나
  • event진행일 2023-06-22 00:00:00 ~ 2023-06-22 00:00:00
  • topic자료형식 PDF
  • person담당자 마케팅팀 (marketing@tsne.co.kr)
자료 다운로드 전체 다운로드
㈜태성에스엔이에서 제공하는 모든 콘텐츠는 관련 법의 보호를 받습니다.
저작권은 소프트웨어 공급사와 ㈜태성에스엔이에 있으며 콘텐츠의 무단 복사,배포,편집을 금합니다.
교육상세정보

상세정보

6/22 (목) aT센터에서 진행된 Accelerating toward Net Zero with Simulation: 수소/에너지 세미나 기술세미나 발표자료입니다.
[2023년 세미나] 사례를 통해 알아보는 운영 자산의 유지보수와 최적화를 위한 디지털 트윈 - Accelerating toward Net Zero with Simulation: 수소/에너지 세미나

ttUMINID0yJ0qyH4.png

 

사례를 통해 알아보는 운영 자산의 유지보수와 최적화를 위한 디지털 트윈
태성에스엔이 안영규 팀장
 
현재 대부분의 디지털 트윈은 실제 센서의 계측 데이터를 취득하여 기계학습 등을 활용하는 데이터 기반 디지털 트윈을 주로 사용하고 있지만, 센서의 설치 위치나 센서로 취득할 수 있는 정보의 종류의 제한 및 실제 운전 범위의 제약 등으로 인해 예측에 대한 정확도가 떨어지게 되는 단점이 있습니다. 해석 기반 디지털 트윈은 시스템 해석과 3D CAE 해석을 활용하는 방법으로 실제 센서를 장착할 수 없는 위치의 데이터나 센서로 감지할 수 없는 데이터, 실제 운전에서 구현하기 어려운 운전 환경들을 시뮬레이션을 통해 취득하여 실제 센서 통해 얻을 수 없는 데이터를 생성하여 예측 지능의 정확도를 높일 수 있다는 장점이 있지만 해석 시간과 비용이 너무 많이 소요된다는 단점으로 인해 널리 사용되지 못하고 있습니다. 본 발표에서는 운영 자산의 유지보수와 최적화를 위한 디지털 트윈 적용 방법을 사례를 통해 알아보고자 합니다.