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디지털트윈

디지털 트윈(Digital Twin)은 단순히 물리적 자산을 가상으로 시뮬레이션하는 기술이 아닙니다.
진정한 디지털 트윈의 핵심은 빅데이터의 제대로된 활용에 있습니다.
데이터플랫폼 구축부터 인프라구축까지 전 단계를 지원하는 아이크래프트와 함께 디지털 트윈의 첫단추부터 제대로 끼워보세요.
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WHY ICRAFT?

  • 성공적인 디지털트윈 시스템을 위해서는 다양한 서버, 네트워크, 데이터 플랫폼, AI/ML, 클라우드 기술 들이 필요합니다. 아이크래프트는 엔비디아 엘리트 파트너로써 AI,ML 서비스를 위한 뛰어난 기술 역량을 갖추었으며, 디지털트윈 시스템을 위한 End-To-End 기술 역량을 보유하고 있습니다. 고객이 필요로 하는 디지털 트윈 시스템 및 서비스를 갖추기 위한 뛰어난 에코 파트너사들과의 협업 체계 또한 준비해 두었으므로 언제든지 여러분들이 원하시는 디지털트윈 시스템을 아이크래프트와 실현하실 수 있습니다.

WHY ICRAFT?

  • 성공적인 디지털 트윈 시스템을 위해서는 다양한 서버, 네트워크, 데이터 플랫폼, AI/ML, 클라우드 기술 들이 필요합니다. 아이크래프트는 엔비디아 엘리트 파트너로써 AI,ML 서비스를 위한 뛰어난 기술 역량을 갖추었으며, 디지털 트윈 시스템을 위한 End-To-End 기술 역량을 보유하고 있습니다. 고객이 필요로 하는 디지털 트윈 시스템 및 서비스를 갖추기 위한 뛰어난 에코 파트너사들과의 협업 체계 또한 준비해 두었으므로 언제든지 여러분들이 원하시는 디지털 트윈 시스템을 아이크래프트와 실현하실 수 있습니다

ICRAFT 디지털트윈 Services

목표 및 범위 정의
  • 어떤 물리적인 대상을 디지털 트윈으로 모델링할지 결정합니다.
  • 목표는 성능 향상, 유지보수 간소화, 시뮬레이션 및 최적화 등에 중점을 둘 수 있습니다.
센서 및 데이터 수집 계획 수립
  • 필요한 센서와 데이터 수집 방법을 결정합니다.
  • 데이터 수집 주기, 형식, 보안 및 프라이버시 고려 사항 등을 고려하여 계획을 수립합니다. ​
데이터 인프라 구축
  • 수집된 데이터를 저장하고 처리하기 위한 데이터 인프라를 구축합니다.
  • 클라우드 기반의 플랫폼이나 온프레미스 솔루션을 선택하고 구현합니다.
가상 모델링 및 시뮬레이션
  • 수집된 데이터를 사용하여 물리적인 대상의 가상 모델을 만듭니다.
  • 이 모델은 물리적인 대상의 특성을 정확하게 반영하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오를 실험합니다.
데이터 분석과 모델 학습
  • 수집된 데이터를 분석하고 머신러닝 기술을 활용하여 가상 모델을 개선합니다.
  • 예측 모델이나 문제 해결을 위한 알고리즘을 구현하여 학습시킵니다.
실시간 모니터링 및 업데이트
  • 센서로부터 실시간 데이터를 수집하고, 디지털 트윈을 실시간으로 업데이트하여 현실 세계의 변화에 빠르게 대응합니다.
보안 및 개인정보 보호 강화
  • 민감한 데이터를 적절히 보호하기 위해 보안 메커니즘을 구현합니다.
  • 개인정보 보호와 관련된 규정과 규제를 준수합니다.
사용자 인터페이스 및 시각화
  • 디지털 트윈의 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 사용자 인터페이스를 개발합니다.
  • 시각화 도구를 통해 가상 모델의 상태 및 성능을 시각적으로 확인할 수 있도록 합니다.
지속적인 개선과 최적화
  • 운영 중에 성능 및 효과를 지속적으로 모니터링하고, 필요에 따라 디지털 트윈을 개선하고 최적화합니다.
  • 새로운 데이터 소스나 기술의 도입을 통해 시스템을 업그레이드합니다.

ICRAFT 디지털트윈 Services

목표 및 범위 정의
  • 어떤 물리적인 대상을 디지털 트윈으로 모델링할지 결정합니다.
  • 목표는 성능 향상, 유지보수 간소화, 시뮬레이션 및 최적화 등에 중점을 둘 수 있습니다.
센서 및 데이터 수집 계획 수립
  • 필요한 센서와 데이터 수집 방법을 결정합니다.
  • 데이터 수집 주기, 형식, 보안 및 프라이버시 고려 사항 등을 고려하여 계획을 수립합니다. ​
데이터 인프라 구축
  • 수집된 데이터를 저장하고 처리하기 위한 데이터 인프라를 구축합니다.
  • 클라우드 기반의 플랫폼이나 온프레미스 솔루션을 선택하고 구현합니다.
가상 모델링 및 시뮬레이션
  • 수집된 데이터를 사용하여 물리적인 대상의 가상 모델을 만듭니다.
  • 이 모델은 물리적인 대상의 특성을 정확하게 반영하고, 시뮬레이션을 통해 다양한 시나리오를 실험합니다.
데이터 분석과 모델 학습
  • 수집된 데이터를 분석하고 머신러닝 기술을 활용하여 가상 모델을 개선합니다.
  • 예측 모델이나 문제 해결을 위한 알고리즘을 구현하여 학습시킵니다.
실시간 모니터링 및 업데이트
  • 센서로부터 실시간 데이터를 수집하고, 디지털 트윈을 실시간으로 업데이트하여 현실 세계의 변화에 빠르게 대응합니다.
보안 및 개인정보 보호 강화
  • 민감한 데이터를 적절히 보호하기 위해 보안 메커니즘을 구현합니다.
  • 개인정보 보호와 관련된 규정과 규제를 준수합니다.
사용자 인터페이스 및 시각화
  • 디지털 트윈의 결과를 사용자가 쉽게 이해하고 모니터링할 수 있는 사용자 인터페이스를 개발합니다.
  • 시각화 도구를 통해 가상 모델의 상태 및 성능을 시각적으로 확인할 수 있도록 합니다.
지속적인 개선과 최적화
  • 운영 중에 성능 및 효과를 지속적으로 모니터링하고, 필요에 따라 디지털 트윈을 개선하고 최적화합니다.
  • 새로운 데이터 소스나 기술의 도입을 통해 시스템을 업그레이드합니다.

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