창고에서 태블릿으로 작업하는 남성

더 스마트한 의사결정을 지원하는 디지털 트윈, AI 기반 시뮬레이션으로 비즈니스 성과를 혁신합니다.

SAS의 디지털 트윈 솔루션

실제 조치를 취하기 전에 모든 의사결정을 미리 테스트해 보고, 모든 공정을 최적화하며, 불확실성에 자신 있게 대처할 수 있는 세상을 상상해 보세요. 이것이 바로 SAS의 디지털 트윈이 실현하는 마법입니다. SAS® Viya® 및 Epic Games의 Unreal Engine으로 구동되는 최첨단 시뮬레이션 기술을 누구나 손쉽게 활용할 수 있습니다. 이 기술이 제조업을 혁신하는 방법은 다음과 같습니다.

향후의 모든 가능성 시뮬레이션

알 수 있다면, 추측은 필요 없어집니다. SAS의 디지털 트윈은 데이터를 분석하여 그 결과를 실시간으로 시뮬레이션할 수 있는 '살아있는 모델'을 생성합니다. 언제나 최선의 행동 방향을 보여주는 확실한 추천을 얻을 수 있습니다.

자원 최적화 및 가치 극대화

효율성은 그저 마케팅 유행어가 아니라 경쟁 우위의 원동력입니다. 운영을 효율화하는 예측 기반 인사이트를 통해 더 스마트하게 운영하고, 이해관계자의 기대치를 뛰어넘으며, 측정 가능한 가치를 실현할 수 있습니다.

위기를 기회로 전환

불확실성을 두려워할 필요가 없습니다. SAS의 디지털 트윈은 제조업체가 혼란을 예측함으로써 리스크를 전략적인 우위이자 성장 동력으로 전환할 수 있도록 도와드립니다.

합성 데이터를 활용한 혁신 가속화

혁신의 계기가 반드시 실제 사고일 필요는 없습니다. 합성 데이터를 생성하면 비용을 절감하면서도 규정 준수, 안전 관리 및 제품 개발을 가속화하는 것이 가능합니다.


환상적인 협업

SAS와 Epic Games

SAS는 Epic Games와 제휴하여 Unreal Engine 및 RealityScan 기술을 SAS의 향상된 디지털 트윈 솔루션에 통합했습니다. 이를 계기로, 최첨단 시뮬레이션 기능을 탑재하여 제조업의 미래를 앞당길 수 있게 되었습니다.


디지털 트윈 파트너로 SAS를 선택하는 이유는 무엇일까요?

생산 손실이 발생하면, 제조업체는 시간당 수백만 달러의 비용을 치르게 됩니다. 하지만 SAS의 디지털 트윈은 이러한 비용을 절감하고 즉시 새로운 수익원을 창출할 수 있게 해 드립니다. SAS의 디지털 트윈은 단순한 시뮬레이션이 아니라, 그 자체로 혁신의 원동력입니다. SAS 솔루션만의 차별점은 다음과 같습니다.

정교한 모델링

실제 설비 자산과 공정의 가상 복제본을 구축하여 새로운 개선의 기회를 발견합니다.

풍부한 시뮬레이션

전례 없는 수준의 상세한 운영 분석을 통해 생산 환경을 최적화하고 마진을 높입니다.

선제적 리스크 관리

사후 대응적인 문제 해결 방식에서 벗어나, 시장을 확대하고 고객을 확보할 수 있는 기회 창출로 전환합니다.

비용 효율적인 혁신

물리적인 테스트 비용 없이 가상 공간에서 새로운 아이디어를 검증합니다.

AI 기반 인사이트

제조업체의 필요에 맞춘 현실적인 합성 데이터를 사용하여 컴퓨터 비전 모델을 더 빠르게 훈련시킵니다.


SAS의 디지털 트윈으로 구현 가능한 분야

시스템 계획 수립

과거 데이터를 사용하여 시스템 구축 이전에 성능을 미리 예측합니다.

워크플로우 최적화

각종 공정을 자동화하고 설비 자산의 활용도를 개선합니다.

품질 및 안전 관리

IoT 데이터를 모니터링하여 품질 문제와 규정 준수 개선점을 파악합니다.

제품 재설계

맞춤화의 영향을 먼저 모델링하고 그에 따라 생산 공정을 조정합니다.


디지털 트윈이 제공하는 가치

25%

IoT 연결 기기와 디지털 트윈 덕분에 실현된 생산성 향상

출처: IDC

200만 달러

계획에 없던 가동 중단을 방지하여 매 4시간마다 절감한 손실액

출처: ServiceMax

디지털 트윈 기술로 효율성 향상과 비용 절감을 실현

SAS는 Georgia-Pacific과 파트너십을 맺고 공장 네트워크 전반에 차세대 디지털 트윈 솔루션을 배포했습니다. 이번 제휴를 통해 워크플로우, 무인 운반차(AGV) 배치, 이동 경로 및 성능을 최적화하여 수백만 달러의 비용 절감이 실현되었으며, 더 원활한 운영과 효율성 향상이 가능해졌습니다.


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