디지털 트윈의 정교함 수준은 다양합니다. 정교성 수준은 디지털 트윈의 복잡성, 데이터 소스와의 통합 정도, 배포되는 사용 사례에 따라 결정됩니다.

고객 경험을 향상시키기 위해 구축 및 배포된 디지털 트윈은 실제 자산이나 제품을 에뮬레이트하는 물리적으로 정확한 디지털 표현이어야만 합니다. 그러나 프로세스 최적화, 가상 시뮬레이션 및 머신 러닝을 위한 통합 기능을 갖춘 매장 계획을 위해 구축된 디지털 트윈에는 더 많은 기능이 필요합니다.

디지털 트윈의 사용 사례와 필요한 복잡성 수준을 정의하는 것은 필수적인 첫 단계입니다.

리테일용으로 설계된 디지털 트윈은 최종 모델에 통합될 모든 구성 요소에 적합한 데이터를 가져와서 구축합니다.

예를 들어 제품 구성자를 위한 디지털 트윈을 구축하려면 색상, 크기, 재질과 같은 제품 데이터를 포함해야 합니다. 반면, 매장 계획을 위한 디지털 트윈에는 매장 레이아웃, 통로 구성, 진열대 및 진열대, 위치 및 공간 데이터에 대한 데이터가 포함되어야 합니다.

이 데이터는 다양한 방법을 통해 수집할 수 있습니다. 데커스 브랜드는 여러 장의 사진을 겹쳐서 촬영하고 그로부터 치수를 도출하는 기술인 사진측량법을 사용하여 물체의 3D 모델을 만들었습니다. CAD(컴퓨터 지원 설계) 또는 BIM(빌딩 정보 모델링) 데이터를 가져올 수도 있습니다.

다음으로, 모든 관련 데이터를 하나의 중앙 집중식 플랫폼으로 통합해야 합니다. 이 프로세스에는 대화형 시각화 애플리케이션을 준비하기 위해 기존 데이터를 최적화하는 데이터 변환 도구가 필요합니다(예: CAD 모델을 메시 데이터로 변환).

데이터가 준비되면 실시간 3D 시각화 도구를 사용하여 디지털 트윈을 구축하고 구체화할 수 있습니다. 이를 통해 물리적 데이터와 가상 데이터는 물론 고객 상호 작용 및 제품 사용자 지정과 같은 실시간 정보를 결합할 수 있습니다.

사용 사례나 성숙도에 관계없이 사람들이 디지털 트윈 애플리케이션에 액세스하는 방법을 고려하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 고객은 휴대폰과 같은 접근 가능한 기기를 선호하는 반면, 매장 기획자는 확장 현실(XR) 애플리케이션이 시각화에 더 효과적이라고 생각할 수 있습니다.

유니티의 실시간 3D 기술로 구축한 디지털 트윈을 17개 이상의 플랫폼에 배포하여 고객과 이해관계자가 웹, iOS, Android, PC, Mac, 가상 현실(VR), 증강 현실(AR) 등 다양한 디바이스와 플랫폼에서 참여할 수 있도록 지원할 수 있습니다.

디지털 트윈은 더 나은 의사 결정을 위해 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 도와줍니다. 예를 들어, 제품 구성자로부터 수집한 고객 선호도 데이터는 시장 진출 팀이 전략에 대해 더 많은 정보를 바탕으로 의사 결정을 내리는 데 도움이 될 수 있습니다.

또한 매장 계획을 위한 보다 성숙한 디지털 트윈은 머신 러닝 또는 인공 지능을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 레이아웃 및 디스플레이 성능을 포함한 향후 매장 계획에 대한 예측을 생성할 수 있습니다.