디지털화에 인간성을 부여하는 Fraunhofer IESE

모든 사람은 인간 쌍둥이에게 내재된 시너지에 매료되지만, 당신 자신보다 당신을 더 잘 아는 디지털 트윈을 상상해 보십시오.

본질적으로, Fraunhofer Institute for Experimental Engineering(IESE)이 수년간의 획기적인 데이터 연구를 통해 달성한 것이 바로 이 점이며, 이는 현재 전 세계 조직에 적용되고 있습니다.

Fraunhofer IESE는 Fraunhofer-Gesellschaft 산하 76개 연구소 및 연구 부서 중 하나입니다. 이들은 함께 유럽의 응용 연구를 형성하는 데 중대한 영향을 미치며, 국제 시장에서 독일의 경쟁력 강화에 기여합니다.

지능형 데이터 인프라 접근 방식을 위해 NetApp과 협력하여 Fraunhofer IESE는 서로 다른 데이터 소스(출처, 워크플로, 인텔리전스)를 통합하여 물리적 세계와 디지털 세계를 연결했습니다. 예를 들어, 복잡한 제조 라인의 수천 개의 IOT 장치, 암 연구에 중요한 생체 지표 또는 글로벌 공급망의 이산화탄소 배출량 등을 생각해 볼 수 있습니다.

실제 사례에서 문제가 발생하면 생산 라인을 중단하고 원인을 파악한 후 다시 가동하는 것이 매우 어렵습니다. 생산 비용이 너무 많이 발생하기 때문입니다.

Thomas Kuhn 박사는 이러한 복잡한 과제들을 해결하는 데 평생을 바치고 있습니다. Fraunhofer IESE의 임베디드 시스템 부문 책임자인 그는 2018년부터 NetApp의 솔루션 아키텍트인 Jürgen Hamm과 함께 전체 정보 라이프사이클을 처리할 수 있는 글로벌 표준화 시스템을 만드는 방법에 대한 연구 협력을 진행해 왔습니다.

볼펜의 예시

이 문제를 단순화하기 위해 Kuhn은 볼펜을 예로 들었습니다. 볼펜의 부품은 각기 다른 규정을 따르는 여러 국가에서 제조될 수 있습니다.

"제품뿐만 아니라 공급망에 속한 모든 부품에 대해서도 책임을 져야 합니다."라고 그는 말했습니다. "계산된 이산화탄소 배출량이 정확한지 확인해야 하며, 공급업체의 이산화탄소 배출량을 반영하는 부분도 마찬가지입니다. 이러한 것들은 디지털 공급망이 있어야만 입증할 수 있습니다. 디지털 공급망이 있다면 디지털 트윈을 사용하여 디지털 제품 여권을 자동으로 구성할 수 있습니다."

다시 말해, 국제 비즈니스에서 책임감은 매우 중요합니다.

"우리가 하는 일이 기업에 도움이 된다는 것을 알고 있습니다"라고 Kuhn은 말했다. "현재 우리 오픈소스 플랫폼은 650,000건의 다운로드를 기록했는데, 이렇게 전문적인 소프트웨어로서는 상당히 많은 수치입니다."

이 솔루션은 원래 제조 산업에서 시작되었지만 현재는 제약, 건설, 공공 부문, 반도체 산업 등 다양한 산업 및 사용 사례로 확대되었습니다.

"누군가가 제 연구 결과를 활용해서 유익한 일을 해낼 때 가장 보람을 느낍니다."라고 Kuhn은 말했습니다. "저희 기술은 핵심 기반 시설에 적용될 수 있습니다. 가상 테스트 환경, 고도 자율 주행 기능, 예측 시스템 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다."

Fraunhofer IESE는 이러한 솔루션을 구현하기 위해 NetApp의 ONTAP 및 StorageGRID를 포함한 여러 기술을 사용합니다. 하지만 핵심은 디지털 트윈 기술의 강력한 통합입니다.

"지능형 데이터 인프라가 필요합니다."라고 손쉬운 통합 및 확장이 가능한 시스템 아키텍처 설계를 주도해 온 Hamm은 말했습니다. "저희는 Kubernetes를 사용합니다. Red Hat OpenShift를 지원합니다. 또한 NetApp® Trident™를 사용하고 Trident Protect로 스냅샷을 생성합니다. 이 모든 것의 기반에는 매우 효율적이고 비용 효율적인 하이브리드 클라우드 어플라이언스인 StorageGRID가 있습니다."

이 솔루션을 통해 조직은 디지털 트윈 관련 문제를 손쉽게 해결하고 다양한 이점을 누릴 수 있습니다.

• 수개월에 걸친 서류 작업과 조사 시간 절약
• 법적 요구사항을 손쉽게 해결
• 온보딩 프로세스 가속화
• 자신 있게 제품 QA를 수행하거나 새로운 기능 추가
• 교통 및 시설물(예: 교량)에 대한 장기 검증

예를 들어, 제조 분야에서 디지털 트윈은 개발 비용을 30% 절감하는 동시에 새로운 장치 통합 시간을 이틀에서 10분으로 단축할 수 있습니다.

어쩌면 당연하게도, 최근 프로젝트들은 AI를 활용하고 있으며, 이러한 프로젝트들은 테스트를 위해 디지털 트윈을 사용하고 복잡한 워크플로우와 대규모 언어 모델(LLM)을 더 잘 관리함으로써 이점을 얻고 있습니다.

"AI는 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다."라고 Kuhn은 말했습니다. "LLM을 통해 우리는 데이터 공간에 대한 다리를 만들 수 있습니다. 예를 들어, 최신 AI 애플리케이션이 생산 전략을 최적화하고, 더 나은 제품을 위한 새로운 가상 테스트 베드를 만들 수 있도록 인터페이스를 만들 수 있습니다. 이 모든 것은 디지털 트윈을 사용하여 기본 데이터에 접근할 수 있을 때만 가능합니다."

디지털 기업의 가능성은 무궁무진합니다. 첫 번째 단계는 목표를 수용하고 디지털 프로젝트의 미래 경쟁력을 확보할 수 있는 지능형 데이터 인프라를 구축하는 것입니다. 그런 다음 데이터를 통합하고 최적화하여 무수히 많은 애플리케이션에 활용할 수 있습니다.

Fraunhofer IESE는 협력적이고 스마트한 생태계에서 시스템과 센서의 상호 연결이 우리의 미래를 결정할 것이라고 확신합니다.

"인프라와 컴퓨팅 측면에서 NetApp은 우리의 파트너입니다. NetApp은 확장성과 안정적인 인프라를 구축하는 방법을 잘 알고 있기 때문입니다."라고 Kuhn은 말했습니다. "고객에게는 이러한 에코시스템을 갖추는 것이 중요합니다."