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디지털 쌍둥이 ‘디지털트윈(DW)’, 활용성 극대화를 위한 3개 핵심요소
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실제 세계에서도 존재하는 쌍둥이 형제의 경우에도 약간의 다른 점이 있듯, 가상세계에서 구현된 모든 디지털트윈(Digital Twin, DW)들 간에도 차이점이 있다. 이는 디지털트윈이 물리적 자산의 가상복제물이지만 살아있는 복제물이기 때문이다.

특정한 콘셉으로 구현된 디지털트윈에는 단일한 보편적인 정의가 반영되어 있지 않기 때문에, 이는 모든 사람들이 동일한 관점을 공유한다고 가정하면 문제가 발생하는 이유이기도 하다. 적어도 11개의 다른 유형의 디지털트윈이 고유한 3개 단계(설계, 운영, 유지관리)에 적용되고 있으며, 특히 제조영역에서만 30개가 넘는 다양한 사례가 존재하고 있다.

일례로, 어떤 사용자들은 디지털트윈을 제품이나 제조공정의 설계를 최적화하는데 사용하고 있다. 또 어떤 사용자는 제품의 생산이나 생산 라인의 유지보수를 최적화하는데 적용하고 있음을 쉽게 확인할 수 있다.

이 글에서는 사용자가 보다 신속하고 일관성 있게 가치를 실현할 수 있도록 여러 다른 시나리오에서 디지털트윈이 어떻게 참조하고, 또 적용될 수 있는지를 중심으로 디지털트윈의 명확성에 대해 알아보고자 한다.

살아있는 복제물(Living Replica)
시뮬레이션을 사용하는 경우 우리는 우리에게 중요한 것들, 향상시키고자 하는 KPI에 중점을 둔다. 예를 들어 연비를 예측하기 위해 자동차의 주행을 시뮬레이션하는 경우를 들 수 있겠다.

디지털트윈도 같은 맥락이다. 그러나 디지털트윈은 살아있는 “디지털 복제물”이기 때문에 학습할 수도 있고 변화할 수도 있다. 그렇기 때문에 디지털트윈은 자동차의 연비를 예측할 수 있을 뿐만 아니라, 이를 활용해 연비가 언제 어떻게 감소되는지도 예측할 수 있다.

주행거리나 경과시간은 물론, 여러 다양한 요소(거리, 시간, 온도, 운전자의 행동 등)에 기반한 소모모델을 유지함으로써, 자동차가 최고의 성능을 회복하려면 언제 예측적 유지보수가 필요한지 그 시기를 예측할 수 있는 것과 같은 맥락이다.

디지털트윈은 제조에서 다양한 방식으로 사용될 수 있는 잠재력을 갖추고 있다. 앞에서 3개 단계에 대해 언급한 것처럼, 현실에서는 장치(인버터/모터), 공정, 제조 셀·장비, 전체 생산 라인, 다수의 공장(기업), 직원과 고객의 행동 등에 대한 디지털트윈을 보유할 수 있고 수많은 시나리오가 생겨날 수 있다. 그리고 이 모든 경우는 동일하지 않기 때문에 더욱 복잡한 구조를 띄고 있다.

디지털트윈의 잠재력을 활용하려면 먼저 화자와 청중이 동일한 관점을 가져야 한다. 앞서 언급한 자동차와 연비의 예를 들면, 자동차의 엔진이나 배기 시스템을 보는 지 아니면 가스탱크나 차 전체를 보는 지, 그도 아니면 운전자를 보는 지 시선을 통일해야만 한다. 

동일한 문제를 바라보며 그 문제를 해결하는데 디지털트윈을 어떻게 활용할지에 대해 동의를 하는 데서 가치가 발생되는 구조이기 때문이다.

그렇다면, 디지털트윈을 어떻게 확장할 수 있을까? 디지털트윈은 3개 단계(설계, 운영, 유지보수)와 관련이 된다는 사실을 기억해야 한다.

그렇다면, 개발된 디지털트윈을 사용해 언제 유지보수가 필요한지를 예측해주는 제품을 설계 설계할 수 있을까? 그리고 장치의 디지털트윈이 장비나 생산라인 운영의 디지털트윈에 사용될 수 있을까? 

글을 읽는 현재, 디지털트윈을 사용하고 있다면 이미 여러 혜택들을 누리고 있을 것이다. 그러나 사용을 확장하고 각 단계 간에 디지털 트윈을 활용할 방법을 찾는다면 더 많은 혜택을 누릴 수 있다. 디지털트윈은 제조 효율성을 향상할 수 있는 더 큰 기회를 만들어주고 예측유지보수를 위한 기반을 조성하면서 생산성을 극대화할 수 있도록 지원하는 핵심요소임을 기억하라.

 

글 : 데이브 바스코(Dave Vasko) / R&D 디렉터 / 로크웰오토메이션

 

최태우 기자  taewoo@itbiznews.com

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