디지털 트윈이란?

생명과학 기업 바이엘의 농업 비즈니스 법인 바이엘크롭사이언스가 북미 공장 9곳의 생산 장비와 공정을 디지털 세계에 재현한 디지털 트윈 '가상 공장'을 구축해 활용하고 있다. 

 

지난 몇 년 동안 바이엘크롭사이언스는 데이터 기반 과학적인 의사결정을 물류부터 유전자 배열까지 모든 비즈니스 부문에 적용해왔다. 머신러닝과 인공지능을 중심으로 추진됐던 이 전략은 이제 ‘디지털 트윈’ 즉, 회사의 ‘가상 공장’ 프로젝트까지 아우른다. 

바이엘크롭사이언스의 ‘가상 공장’은 북미에서 운영되는 9곳의 옥수수 종자 공장을 디지털로 구현한 것이다. 해당 기업의 데이터 과학 CoE(Center of Excellence)를 이끄는 나빈 싱라는 "밭에서 수확된 종자들이 이 9곳의 공장을 거쳐서 처리된 이후 유통된다"라고 말했다. 

가상 공장은 생산 장비, 공정, 제품 흐름 특성(Product flow characteristics), 자재 명세서(Bill of materials) 그리고 각 공장의 운영 규칙을 디지털로 고스란히 재현한 동적 모델이다. 이 가상 공장은 바이엘이 각 공장에 가정(what-if) 분석을 적용할 수 있도록 해준다. 

또한 바이엘은 이제 새로운 종자 처리 방안이나 가격 전략을 도입할 때 가상 공장을 활용할 수 있다. 공장 준비 상태를 측정해 운영 계획을 조정하고, 신규 전략을 추진할 수 있게 해주기 때문이다. 그는 “이밖에 가상 공장은 구매 결정, 장기 비즈니스 계획 수립, 발명품 검토, 공정 개선에도 활용될 수 있다”라고 덧붙였다.

바이엘의 가상 공장 내부

사진 출처 : https://file.mk.co.kr/meet/neds/2018/05/image_readtop_2018_315624_15271228853317772.jpg

바이엘의 가상 공장은 시뮬레이션 모델링, 최적화, 머신러닝을 결합해 구축됐으며, 내부 클라우드에 호스팅돼 확장이 가능하다. 프로젝트 팀은 모델을 만들기 위해 서로 다른 데이터 소스를 식별하고, 각 공장을 방문하여 공장별 규칙, 장비 설계 기준, 가동 규모 등의 데이터를 확보해야 했다. 

싱라는 “이제 비즈니스 프로세스를 재구성할 수 있게 됐다. 이러한 머신러닝 알고리즘이나 시뮬레이션을 응용해 의사결정을 재구성할 수 있다”라고 밝혔다.

디지털 트윈의 다양한 장점

가상 공장이 불러온 또 다른 연쇄효과가 있다. 예상치 못했던 이점은 프로젝트 팀이 새로운 인사이트를 사용하여 다양한 애플리케이션과 요구사항을 식별하고, 우선순위를 정할 수 있었다는 것이다. 

게다가 팀 간의 긴밀한 협업이 조직의 전반적인 '디지털 플루언시(digital Fluency)' 역량을 향상시켰다고 싱라는 말했다. 디지털 플루언시란 IT 기술을 능숙하게 다루고 적재적소에 활용할 줄 아는 역량을 말한다. 이제 공장, 연구소, 데이터 과학 센터는 각 조직의 경계를 넘어 비즈니스 및 기술 토론에 참여할 수 있게 됐다. 

디지털 트윈이란

디지털 트윈이란 물리 객체의 가상 복제본이다. 이를 통해 데이터 과학자나 IT 전문가는 실제 기기를 구축하거나 배치하기 전에 시뮬레이션을 실행할 수 있다. 디지털 트윈은 이제 IoT나 AI, 애널리틱스에도 영향을 미치고 있다. 

디지털 트윈(Digital Twin) 기술이 제조를 넘어 사물인터넷(IoT), 인공지능, 데이터 분석 세계에 융합되고 있다. 이를 통해 복잡한 ‘사물’과 연결되고 데이터를 생성할 수 있는 능력을 갖게 되면서 이제 데이터 사이언티스트와 기타 IT 전문가들은 효율성 고도화를 넘어서 다른 가상 시나리오를 생성해가고 있다.

디지털 트윈은 물리적인 객체의 디지털 표현이다. 디지털 트윈 기술은 오늘날 건물, 공장, 도시 등의 대형 객체까지 아우르고 있으며, 일각에서는 사람과 프로세스에도 이 개념을 적용하고 있다. 디지털 트윈 아이디어는 미항공우주국(NASA)에서 지상에서 우주에서의 문제를 반영하고 진단하기 위해 초기 우주 캡슐의 실물 모형을 완전한 디지털 시뮬레이션으로 대체하면서 시작됐다.

그러나 이 용어가 본격적으로 사용되기 시작한 시점은 2017년이다. 가트너가 디지털 트윈을 2017년 상위 10개의 전략적 기술 트렌드 중 하나로 언급하고 향후 3-5년 이내에 "수십 억 개의 사물이 물리적인 객체 또는 시스템의 동적 소프트웨어 모델인 디지털 트윈으로 표현될 것이다"라고 밝히면서 본격화됐다. 

본질적으로 디지털 트윈은 물리적인 객체 또는 시스템에 대한 실제 데이터를 입력값으로 취하고 그 물리적인 객체 또는 시스템이 이런 입력값에 어떻게 영향을 받을지에 대한 예측 또는 시뮬레이션을 출력값으로써 생성하는 컴퓨터 프로그램이다.

디지털 트윈의 메커니즘

디지털 트윈은 데이터 공학이나 응용 수학 전문가들이 개발하는 경우가 많다. 이들은 모방하려는 물리적인 객체나 시스템의 기저가 되는 물리학을 연구하고 이 데이터를 이용해 디지털 공간에서 실제 원본을 시뮬레이션하는 수학적 모델을 개발한다.

디지털 트윈은 실제 객체에서 데이터를 수집하는 센서로부터 입력값을 수신할 수 있도록 구성된다. 이를 통해 트윈은 실시간으로 물리적인 객체를 시뮬레이션하고 그 과정에서 성능과 잠재적인 문제에 대한 인사이트를 제공한다. 또한 트윈은 물리적인 객체의 프로토타입에 기초하여 설계될 있으며, 이 때 트윈은 제품 개선을 위한 피드백을 제공할 수 있다. 심지어 물리적인 버전을 제작하기 전에 트윈 자체를 프로토타입으로 활용할 수 있다.

하지만 디지털 트윈의 복잡성은 천차만별일 수 있다. 구성하고 업데이트하는데 사용하는 데이터의 양이 물리적인 객체의 시뮬레이션 정밀도를 결정한다. 예를 들어, 몇 가지 입력 변수만으로 주행 거리를 계산하는 자동차용 단순한 디지털 트윈이 있기도 하다.

디지털 트윈 사용례

기술자는 디지털 트윈을 이용해 물리적인 객체를 수리하기 전에 제안된 장비 수리 작업이 효과가 있는지 시험할 수 있다.

- 제조 부문에서 디지털 트윈이 가장 널리 활용되고 있다. 여러 공장들은 이미 딜로이트의 사례 연구에서처럼 디지털 트윈을 이용해 공정을 시뮬레이션하고 있다.

- 자동차 디지털 트윈은 자동차에 이미 원격 측정 센서가 있어 구현되고 있다. 그러나 자율주행 자동차가 늘어나면서 이 기술을 개선하는 것이 더욱 중요해질 전망이다

- 의료 부문에서는 사람의 디지털 트윈을 생성하고 있다. 치료용 밴드 센서의 크기가 환자의 상태를 모니터링하고 예측하기 위해 사용하는 디지털 트윈으로 건강 정보를 전송한다.

디지털 트윈과 IoT

IoT 센서의 폭발적인 증가로 디지털 트윈의 잠재력이 더 커지고 있다. 그리고 IoT 기기들이 개선되면서 디지털 트윈 시나리오는 더 작고 덜 복잡한 객체를 포함할 수 있게 되어 기업들에게 추가적인 이점을 제공할 수 있다.

 

디지털 트윈은 이용하면 가변적인 데이터에 기초하여 다양한 결과를 얘측할 수 있게 된다. 이 밖에 추가적인 소프트웨어와 데이터 분석을 통해 디지털 트윈은 종종 IoT 배치를 최적화하여 효율성을 극대화할 뿐 아니라 설계자들이 객체를 물리적으로 배치하기 전에 위치나 작동 방식을 파악하는데 도움이 될 수 있다.

 

물리적인 객체를 복제한 디지털 트윈이 많아질수록 효율성과 기타 이점이 실현될 가능성이 높아진다. 예를 들어, 제조 부문에서는 더욱 정확한 디지털 트윈이 시간에 따른 장치의 성능을 시뮬레이션하여 미래의 성능과 발생 가능한 고장을 예측하는데 도움이 될 수 있다.

 

IBM은 IoT 프로젝트의 일환으로써 디지털 트윈을 내세우고 있으며 마이크로소프트는 애저 안에서 자체적인 디지털 트윈 플랫폼을 제공하고 있다.

디지털 트윈 vs. 프리딕티브 트윈(Predictive Twin)

“디지털 트윈은 장치에 대한 설명, 3D 렌더링, 장치에 있는 모든 센서의 세부사항을 포함할 수 있다. 실제 옵션을 시뮬레이션하는 센서값을 지속적으로 생성한다."

“프리딕티브 트윈은 "장치의 미래 상태와 행동을 모델화한다. 이는 고장과 기타 주의가 필요한 상황을 시뮬레이션할 수 있는 다른 장치의 이력 데이터에 기초한다."

디지털 트윈 계획의 일환으로써 마이크로소프트는 이 개념을 프로세스에도 적용하고 있다. 백서에서 마이크로소프트는 디지털 프로세스 트윈에 대해 "프로세스 디지털 트윈은 새로운 차원의 디지털 혁신이며 공장 및 공급망 전반에 걸쳐 프로덕트 디지털 트윈의 이점을 발전시킨다"라고 밝혔다.

디지털 트윈의 장점

디지털 트윈은 물리적인 자산의 상태에 대한 실시간 모니터링을 제공하여 유지보수 부담을 크게 완화할 수 있다. 쉐브론은 자사의 유전과 정유공장을 위해 디지털 트윈 기술을 적용하고 있으며 수백 만 달러의 유지보수 비용을 절감할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 

지멘스 또한 디지털 트윈을 이용해 아직 제조되지 않은 객체를 모델화하고 프로토타입을 구성할 수 있게 되면 제품 결함을 줄이고 TTM(Time To Market)을 단축할수 있다고 밝혔다.

하지만 가트너는 항상 디지털 트윈이 필요한 것이 아니며 복잡성이 불필요하게 증가할 수 있다고 경고했다. “(디지털 트윈은” 특정 비즈니스 문제에 있어서 과도할 수 있다. 또한 비용, 보안, 프라이버시, 통합에 대한 우려도 있다"라는 설명이다.

디지털 트윈 역량

디지털 트윈 역량을 개인이나 기업이 확보하기 쉽지 않다. 기술이 까다로우며 머신러닝, 인공지능, 예측 분석, 데이터 공학에 대한 특화된 전문 지식이 필요하다. 이 때문에 대기업들이 이 분야에 뛰어든 것이다. 소기업은 자체 인력에게 새로운 기술을 가르치기 보다는 컨설팅 팀을 고용하는 편이 더욱 합리적일 수 있다.  

디지털 트윈 뉴스

- 영국 정부는 미래에 대비하기 위해 국가 인프라 전체의 디지털 트윈을 생성하고 있다.

- 미국은 디지털 트윈을 활용해 군사 장비를 더욱 효율적으로 유지할 수 있을 것으로 관측되고 있다.

- 기업 관리자들이 비즈니스 프로세스에 있어서 디지털 트윈의 장점을 인식하기 시작했다.

출처 : http://www.ciokorea.com/news/116304?page=0,1

http://www.ciokorea.com/t/21996/%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8%20%ED%8A%B8%EB%9E%9C%EC%8A%A4%ED%8F%AC%EB%A9%94%EC%9D%B4%EC%85%98/143520