문의를 보내주셔서 감사합니다! 팀원이 곧 연락드리겠습니다.
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코스 개요
디지털 트윈 소개
- 디지털 트윈의 개념 및 발전 과정
- 제조, 에너지, 물류 분야의 활용 사례
- 디지털 트윈 아키텍처 및 수명 주기
시스템 모델링 및 시뮬레이션
- Simulink를 활용한 동적 시스템 모델링
- 물리 기반 모델링 vs 데이터 기반 모델링
- Unity를 활용한 시스템 시각화
실시간 데이터 통합
- 연결성을 위한 MQTT 및 OPC-UA 사용
- Node-RED를 활용한 스트리밍 데이터 처리
- 트윈에 센서 및 기계 데이터 수신(Ingesting)
디지털 트윈에서의 AI 및 머신러닝
- 예측 및 최적화를 위한 AI 모델 통합
- 실시간 데이터와 함께 TensorFlow 또는 PyTorch 사용
- 시뮬레이션 출력을 기반으로 모델 학습
시각화 및 대시보드
- 트وين 모니터링을 위한 사용자 인터페이스 설계
- 3D 및 2D 시각화 옵션
- 실시간 인사이트를 제공하는 맞춤형 대시보드
사례 연구: 디지털 트윈 프로토타입 구축
- 제조 자산 트윈의 엔드투엔드(End-to-end) 설계
- 데이터 통합 및 머신러닝 설정
- 시뮬레이션 환경에서의 배포 및 테스트
디지털 트윈 유지보수 및 확장
- 수명 주기 관리 및 업데이트
- 상호 운용성 및 표준
- 여러 자산 또는 프로세스로의 확장
요약 및 다음 단계
요건
- 시스템 모델링 또는 산업 운영에 대한 이해
- Python 또는 유사한 프로그래밍 언어 경험
- 데이터 통합 개념에 대한 숙지
대상 독자
- 디지털 전환 리더
- 공장 IT 인력
- 데이터 아키텍트
21 시간
