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궁극적인 목표는 원래의 물리적 개체를 개선하는 데 사용할 수 있는 귀중한 지식을 얻는 것입니다.
따라서 디지털 트윈은 끊임없이 새로운 기술과 기능을 학습하고 있으며, 이는 제품을 개선하고 프로세스를 더 효율적으로 만드는 데 필요한 인사이트를 계속 생성할 수 있음을 의미합니다.
디지털 트윈은 제공하는 기능으로도 높이 평가되지만 모든 제조업체나 제작되는 모든 제품에 대해 디지털 트윈을 반드시 사용하는 것은 아닙니다. 모든 물체가 디지털 트윈에 필요한 강렬하고 규칙적인 센서 데이터 흐름이 필요할 만큼 복잡하지는 않습니다.
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As empresas também podem agregar valor e diferenciação competitiva por meio da oferta de tecnologias junto com seus serviços existentes (veja os aplicativos de rastreamento oferecidos por empresas de transporte e fornecedores de pizza).
디지털 트윈은 제조업체가 제품 수명 주기가 끝나고 재활용 또는 기타 조치를 통해 최종 처리를 진행해야 하는 제품을 어떻게 처리할지 결정하는 데도 도움이 될 수 있습니다.
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디지털 트윈은 가상 환경에 수반되는 추가적인 컴퓨팅 성능과 함께, 광범위한 영역과 관련하여 더 우수하고 지속적으로 업데이트되는 데이터를 보유함으로써 표준 시뮬레이션보다 훨씬 더 유리한 지점에서 더 많은 문제를 연구할 수 있으며 제품 및 프로세스를 개선할 수 있는 궁극적인 잠재력이 더 큽니다.