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현대 산업의 혁신을 주도하는 핵심 기술 중 하나로 꼽히는 디지털 트윈은 2003년 무렵 처음 언급된 기술로, 실제 객체나 환경, 시스템 등을 디지털로 복제한 가상 모델을 의미합니다.
2003년 언급된 기술이 이제 와서 크게 주목받은 것은 글로벌 시장조사업체 가트너(Gartner)에서 3년 연속(2017-2019) 디지털 트윈을 10대 전략 기술(Top 10 Strategic Technology Trends)로 선정한 것과 더불어, 그 사이 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 기술 등이 비약적인 발전을 이루며 디지털 트윈의 비즈니스 벨류를 높였기 때문인데요.
맥킨지에 따르면 기업들은 디지털 트윈을 도입하여 운송비와 인건비를 최대 10% 절감하는 동시에 고객 이행 약속을 최대 20%까지 늘렸다고 설명합니다. 개발 시간은 최대 50%까지도 단축되었고요.
맥킨지의 수석 고문인 윌 로퍼(Will Roper)가 '디지털 제조 트윈을 먼저 활용하는 기업들이 시장에 큰 변화를 가져올 것'이라고 발언한 가운데, 전 세계 다양한 비즈니스의 중요 모델이 된 디지털 트윈에 대해 알아보겠습니다.
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가상으로 바라보는 진짜 세상

디지털 트윈(Digital Twin)이란 현실의 물리적 객체를 디지털 공간에 동일하게 만드는 기술입니다.
이름 그대로 현실의 객체를 디지털 공간에 동일하게, 즉 쌍둥이를 만드는 것입니다.
디지털 공간을 만든다는 점에서 간혹 지난 시절 열풍을 일으켰던 메타버스와 혼동할 수도 있지만 디지털 트윈이 현실의 복제라면, 메타버스는 실존하는 것과 무관한 가상 세계의 구성이라는 점에서 전혀 다른 개념입니다.
특히 디지털 트윈에서 말하는 '동일하게'는 물리적 동일성을 넘어, 현실 및 발생 데이터까지 동일하게 만든다는 것을 의미하는데요.
현실 객체와 동일하기 때문에, 분석 및 시뮬레이션을 수행하고 이를 저장, 모니터링함으로써 현실 객체의 상태, 성능, 유지보수, 예측 등을 통해 현실의 문제를 해결하는 데 활용할 수 있는 것이죠.
현실 객체의 대상은 다양합니다.
공장 장비의 단일 부품부터 항공 우주 산업까지, 그리고 사물일 수도 있고 설비나 환경, 더 나아가서는 하나의 도시, 한 국가가 될 수도 있습니다.

우주로부터 제품 생애까지

디지털 트윈이라는 용어는 시간을 거슬러 올라 1960년대 NASA에서 처음 제시되었습니다.
탐사 임무를 목적으로 우주선을 모사하여 우주 시스템과 일치시킨다는 개념인데요. 이는 1970년 아폴로(Apollo) 13 임무 초기, 산소 탱크가 폭발한 상황에서 손상된 우주선의 조건과 일치하도록 시뮬레이션을 조정하고 수정하여 비행사들이 안전하게 귀환할 수 있도록 문제 해결 전략을 수립하는 데 활용되었습니다.
이후 40여년의 시간이 지난 뒤, 2003년 전 미국 미시간대의 마이클 그리브스(Michael Grieves) 교수가 산업 환경에서 제품의 전체 수명주기 관리를 최적화하기 위해 디지털 트윈의 개념을 최종적으로 통합했습니다.

이는 디지털 트윈과 물리적 트윈 사이의 상호 작용을 구축해 이를 통한 지능화를 이끌어낸다는 개념으로, 디지털 트윈이 '현실과 가상의 미러링(Mirroring) 또는 트윈닝의 사이클(Cycle of Twinning)'이라는 중요 개념을 제시한 것입니다.
그러나 당시 이 기술에 대한 관심에 비하여 이를 구현할 기술이 미비하였을 뿐더러, 방대한 사이즈의 데이터 저장 및 처리 장치 역시 완벽하지 않았기 때문에 실제 구현까지는 한계가 있었는데요. 이후로 20여년, 그 사이에 사물인터넷, 인공지능, 빅데이터 기술 등 디지털 기술이 비약적인 발전을 이룬 지금, 디지털 트윈은 현대 산업의 혁신을 이끄는 핵심 기술 중 하나로서 제조, 설계, 시설, 도시, 생체 등 산업 전 분야에 적용되고 있습니다.

어디에서, 어떻게

앞서 디지털 트윈을 적용할 수 있는 현실 객체는 공장 장비의 단일 부품부터 항공 우주 산업까지, 그리고 사물일 수도 있고 설비나 환경, 더 나아가서는 하나의 도시, 한 국가가 될 수도 있다고 설명했는데요. 이는 곧 디지털 팩토리는 물론 건축, 조선, 플랜트, 에너지, 의료 등 실제 다양한 산업에서 적용이 가능함을 시사합니다.
몇 가지 경우를 들여다 보면, 건설 산업에서는 3D 모델링에 디지털 트윈 기술을 접목하여 프로젝트를 보다 효과적으로 계획하고, 진행 상황을 실시간으로 파악할 수 있습니다.
또한 구축된 디지털 공간에 날씨 정보를 넣어 일조량 계산, 내외부의 온도 및 습도, 공기질 등을 계산하여 입주자 편의를 위할 수 있죠. 자동차 산업에는 차량 디자인은 물론이거니와 차량의 움직임과 동작에 대한 예상 데이터도 확보할 수 있으며, 디지털 트윈의 개념이 NASA에서 처음 등장한 것처럼 우주 산업에서는 테스트 비용과 시간을 줄이는 것은 물론, 안전과 관련한 큰 기회비용을 확보할 수 있는 식입니다. 특히 제조업에서는 설계부터 디자인, 생산, 유지보수까지 장비를 모니터링하고, 전체 공정의 운영 데이터를 확보 및 분석하는 등 전체 제조 수명 주기를 관리할 수 있죠.

결국 이와 같은 디지털 트윈의 활용 핵심은 여러 변수를 조합한 시나리오를 검토할 수 있고, 이때 결과값이 실패하더라도 비용은 거의 발생하지 않는 동시에 위험 부담이 적어 실제로 안전하고 효율적인 시험이 가능하다는 것입니다. [

​ 키워드: 실시간, 예측, 최적화, 개선, 절감

디지털 트윈의 기능적 키워드를 꼽자면 실시간, 예측, 최적화, 개선, 절감 등입니다. 차례로 살펴보자면, 디지털 트윈은 현실 객체의 실시간 데이터를 수집하고 분석하여 운영 상태를 모니터링할 수 있습니다.
또한 이러한 실시간 데이터와 인사이트를 활용하여 장비, 플랜트, 시설 등의 성능을 최적화하고, 위험 장비 점검과 같은 일에 인력 투입을 감축할 수 있게 되는데요. 이처럼 디지털 트윈이 모든 구성 요소의 출력을 실시간 모니터링함으로써 관련 징후를 파악하여 문제 및 결함을 예측하여 미리 대응할 수 있어 생산성을 향상시키게 됩니다. 당연히 그보다 앞서 현실 객체의 유지 보수 일정을 최적화하여 장비의 수명 주기를 효과적으로 개선할 수 있는데요. 수리나 교체 작업을 효율적으로 수행하여 비용 절감 또한 달성하게 됩니다.

시뮬레이션의 얘기도 빼놓을 수 없죠? 디지털 트윈의 가장 핵심적인 기능인 시뮬레이션은 다양한 시나리오를 검토할 수 있게 하여 최적의 운영 방식을 찾을 수 있습니다. 기업의 측면에서는 설계, 디자인, 생산 프로세스, 에너지 사용, 비용 등 전 범위에서 효율성을 극대화할 수 있을 뿐만 아니라, 의사결정의 리스크를 감소시킬 수 있죠.

디지털 트윈은 제조 산업에서 무한한 잠재력을 가지고 있으며, 제조 산업 역시 디지털 트윈의 활용도가 가장 높은 분야로 꼽힙니다.
공정 과정이 복잡하고 시장 변수가 많은 만큼 불확실성을 고려한 의사 결정이 기업 전반의 운을 좌우할 만큼 매우 중요하기 때문인데요. 이 같은 가능성과 활용도 및 중요도에 비해 국내에서 디지털 트윈을 도입한 케이스는 많지 않습니다. 실제로 스마트제조혁신추진단에 따르면 2023년 기준으로 제조업체 74.7%가 스마트공장 기초단계 수준으로, 디지털 트윈이 고도화된 기술로만 인식되어 있기 때문이기도 한 것으로 보이는데요. 그러나 디지털 트윈 역시 이용 목표에 가장 적합한 트윈을 만들어 필요한 만큼 수준을 끌어올리는 단계별 구축이 가능한 기술입니다. 이를 위해 제조 공정의 특징과 프로세스를 이해하고, 한계를 극복할 수 있도록 최적화된 환경에서 서비스 구현을 제공하는 제조 산업 전문 솔루션 업체 이노베이스를 만나 보시길 바랍니다. 스마트 제조 혁신 지원 사업에 등록된 공급 기업으로, 각 기업의 고유한 생산 프로세스를 이해하고 각각의 설비와 연동하여 최적화된 시스템이 적용되도록 전문적인 컨설팅을 지원합니다. 현재의 변화에 그치지 않고, 미래 생산 환경까지 생각하는 이노베이스와 함께 하세요.

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