디지털 트윈(Digital Twin)은 물리적인 물체를 정확하게 반영하도록 설계된 가상 모델입니다. 가령, 풍력 터빈과 같은 연구 대상에는 중요한 기능 영역에 대한 다양한 센서가 장착되어 있고, 센서는 에너지 출력, 온도, 날씨 조건 등과 같은 물리적 물체에 내재된 성능의 다양한 측면과 관련한 데이터를 생성합니다. 그 후 해당 데이터는 처리 시스템으로 전달되며 디지털 복사본에 적용됩니다.
이러한 데이터를 전달받은 후, 가상 모델을 통해 시뮬레이션을 실행하고 성능과 관련한 문제를 조사하며 이용 가능한 개선 사항을 생성하게 됩니다. 이러한 모든 작업의 목표는 바로 귀중한 인사이트를 생성하는 것이며, 이를 통해 획득한 인사이트는 기존의 물리적 개체에 재적용이 가능합니다.
시뮬레이션(Simulation)과 디지털 트윈(Digital Twin)는 모두 디지털 모델을 통해 시스템의 다양한 프로세스를 복제하지만, 디지털 트윈은 실제적인 가상 환경이기 때문에 연구 대상이 훨씬 더 풍부합니다. 디지털 트윈과 시뮬레이션의 차이는 대체로 규모에 있습니다. 시뮬레이션은 일반적으로 하나의 특정 프로세스를 연구하는 반면, 디지털 트윈은 다양한 프로세스를 연구할 수 있도록 유용한 시뮬레이션을 얼마든지 실행하는 것이 가능합니다.
차이점은 또 있습니다. 일례로, 시뮬레이션의 경우 일반적으로 실시간 데이터는 도움이 되지 않습니다. 반면 디지털 트윈은 객체 센서가 시스템 프로세서에 관련 데이터를 제공 시 최초로 발생하고, 프로세서에 의해 생성된 인사이트가 기본의 소스 객체와 재공유될 때 또 다시 발생하는 양방향 정보 흐름을 중심으로 설계됩니다.
디지털 트윈은 광범위한 분야와 관련된 향상된 데이터를 지속적으로 업데이트하고 가상 환경에 수반되는 추가 컴퓨팅 성능을 접목하여 표준 시뮬레이션보다 훨씬 더 다양한 문제를 연구할 수 있으며, 제품과 프로세스를 개선할 수 있는 궁극적인 잠재력을 가지고 있습니다.
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디지털 트윈(Digital Twin)은 제품 확대 수준에 따라 다양한 종류가 존재합니다. 이러한 트윈 사이의 가장 큰 차이점은 바로 응용 분야로, 시스템 또는 프로세스에 서로 다른 유형의 디지털 트윈이 공존하는 것이 일반적입니다. 지금부터 디지털 트윈의 유형과 차이점을 알아보고 어떻게 적용할 수 있는지 알아보도록 하겠습니다.
구성요소 트윈은 작동하는 구성요소의 가장 작은 예인 디지털 트윈의 기본 단위입니다. 부품 트윈은 이와 거의 비슷하지만 중요도가 떨어지는 구성요소에 해당합니다.
두 개 이상의 구성요소가 함께 작동하면 자산이 형성됩니다. 자산 트윈을 사용하면 이러한 구성요소의 상호작용을 연구하여 다양한 성능 데이터를 생성하고, 처리한 후 실행 가능한 인사이트로 전환하는 것이 가능합니다.
다음 수준의 확대에는 시스템 트윈 또는 유닛 트윈이 포함되며, 이를 통해 서로 다른 자산이 어떻게 결합되어 전체 작동 시스템을 형성하는지 확인할 수 있습니다. 시스템 트윈은 자산의 상호작용에 대한 가시성을 제공하고 성능 개선사항을 제안할 수 있습니다.
매크로 수준의 확대에 해당하는 프로세스 트윈은 시스템이 어떻게 함께 작동하여 전체 생산 시설을 이루는지를 보여줍니다. 이러한 시스템은 모두 최대 효율로 작동하도록 동기화되어 있나요? 아니면 한 시스템의 지연이 다른 시스템에 영향을 미치나요? 프로세스 트윈은 궁극적으로 전체의 효율성에 영향을 미치는 정확한 타이밍 체계의 결정에 도움이 됩니다.
디지털 트윈(Digital Twin) 기술에 대한 개념은 1991년 데이비드 지런터(David Gelernter)의 저서 미러 월드(Mirror Worlds)에서 처음 언급되었지만, 당시 교수로 재직 중이었던 마이클 그리브스(Michael Grieves) 박사가 2002년에 처음으로 디지털 트윈의 개념을 제조업에 적용하고 디지털 트윈 소프트웨어 개념을 공식적으로 발표한 공로로 인정을 받고 있습니다. 최종적으로, 2010년에 나사(NASA) 소속 존 바이커스(John Vickers)가 '디지털 트윈'이라는 새로운 용어를 도입했습니다.
하지만, 디지털 트윈을 물리적 물체를 연구하기 위한 수단으로 사용하기 위한 핵심 아이디어는 실제로 훨씬 더 일찍 확인할 수 있습니다. 사실상, 나사(NASA)가 1960년대 우주 탐사 임무 동안 디지털 트윈 기술의 사용을 개척했다고 볼 수 있습니다. 그 당시 비행에 나선 우주선마다 완전히 똑같은 지상 버전이 복제되었고, 이는 우주비행사들을 지원하는 NASA 지상 요원들이 연구·시뮬레이션 목적으로 사용했습니다.
R&D 개선
디지털 트윈(Digital Twin)을 사용하면 가능한 성능 결과에 대한 풍부한 데이터를 생성함으로써 제품에 대해 보다 효과적인 연구와 설계를 수행하는 것이 가능합니다. 이러한 정보는 기업이 생산을 시작하기 전에 필요한 제품을 개선하는 데 도움이 되는 인사이트를 제공하기도 합니다.
효율성 향상
디지털 트윈(Digital Twin)은 신제품이 생산에 돌입한 후에도 전체 제조 공정에 걸쳐 최고의 효율성을 달성하고 이를 유지하기 위해 생산 시스템을 미러링하고 모니터링할 수 있습니다.
제품 수명 만료
디지털 트윈(Digital Twin)은 제조업체가 제품 수명 주기가 끝나고 재활용 또는 기타 조치를 통해 최종 처리를 해야하는 제품에 대해 무엇을 해야 할지 결정하는 데 도움을 줍니다. 디지털 트윈을 사용함으로써, 수확해야 하는 제품의 재료를 결정할 수 있습니다.
디지털 트윈(Digital Twin)은 그 역할과 기능으로 가치를 인정 받지만 모든 제조업체나 제조되는 모든 제품에 사용이 보장되는 것은 아닙니다. 모든 물체가 디지털 트윈이 요구하는 강도 높고 규칙적인 센서 데이터의 흐름을 필요로 할 만큼 복잡하지 않기 때문입니다. 또한 디지털 트윈을 만드는 데 드는 투자 비용이 항상 경제적인 것은 아닙니다. (디지털 트윈은 물리적 객체와 똑같은 복제품이기 때문에 제작 비용이 많이 들 수 있는 점을 명심하십시오).
다른 한편으로는 다음과 같이 수많은 유형의 프로젝트에 디지털 모델을 사용해 장점을 얻을 수 있는 사례도 많습니다.
- 대규모 현장 프로젝트: 엄격한 엔지니어링 규정이 적용되는 건물, 교량, 기타 복잡한 구조물
- 복잡한 기계 관련 프로젝트: 제트 터빈, 자동차, 항공기. 디지털 트윈은 복잡한 기계와 맘모스 엔진의 효율성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있습니다.
- 전력 장비 전력을 생성하고 이를 전송하는 메커니즘이 모두 포함됩니다.
- 제조 프로젝트 디지털 트윈은 다양한 기계 시스템이 함께 작동하는 산업 환경에서 볼 수 있듯이, 프로세스 효율성을 간소화하는 데 탁월합니다.
따라서, 디지털 트윈으로 가장 큰 성공을 거둔 업계는 바로 대규모 제품 또는 프로젝트 분야입니다.
- 엔지니어링(시스템)
- 자동차 제조
- 항공기 생산
- 철도 차량 설계
- 건축 공사
- 제조업
- 공공 전력 서비스
디지털 트윈 시장: 성장 잠재력
디지털 트윈 시장이 빠르게 확장되고 있다는 것은 디지털 트윈이 이미 많은 업계에서 사용되고 있지만, 앞으로도 수요가 계속 증가할 것임을 의미합니다. 2022년에 글로벌 디지털 트윈 시장은 2027년까지 735억 달러에 달할 것으로 예측되었습니다1.
엔드 투 엔드 디지털 트윈을 사용하면 소유자/운영자가 장비 가동 휴지 시간은 줄이고 생산량은 늘릴 수 있습니다. IBM과 지멘스(Siemens)가 함께 만든 서비스 라이프사이클 관리 솔루션에 관한 자세한 내용을 확인하세요.
디지털 트윈(Digital Twin)은 이미 다음과 같은 응용 분야에서 폭넓게 사용되고 있습니다.
제트 엔진, 기관차 엔진, 발전 터빈을 비롯한 대형 엔진은 특히 정기적으로 필요로 하는 유지보수 기간의 설정에 유용한 디지털 트윈을 사용해 엄청난 이익을 얻을 수 있습니다.
대형 건물이나 해상 시추 작업장과 같은 대형 현장 구조물은 특히 설계 과정에서 디지털 트윈을 통해 개선이 가능합니다. 아울러, HVAC 시스템과 같이 이러한 구조물에서 작동하는 시스템을 설계하는 데에도 유용합니다.
디지털 트윈은 제품의 전체 라이프사이클을 반영해야 하기 때문에, 디자인에서 완제품에 이르는 제조의 모든 단계와 그 사이의 모든 단계에서 디지털 트윈이 널리 사용된다는 것은 놀라운 일이 아닙니다.
디지털 트윈을 사용하여 제품을 프로파일링할 수 있는 것처럼 의료 서비스를 받는 환자도 프로파일링하는 것이 가능합니다. 동일한 유형의 센서 생성 데이터 시스템을 사용하여 다양한 건강 지표를 추적하고 주요 인사이트를 생성할 수 있습니다.
자동차는 다양한 유형의 복잡한 공동 작동 시스템이 사용되는 만큼 디지털 트윈은 차량 성능을 향상시키고 생산 효율을 높이기 위해 자동차 설계에 광범위하게 활용됩니다.
도시 기획 작업에 참여하는 토목 기술자와 관련 인력은 디지털 트윈 기술을 사용하여 3D, 4D 공간 데이터를 실시간으로 보여줄 수 있으며, 증강 현실 시스템을 구축된 환경에 통합하는 것도 가능합니다.
기존 운영 모델에 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 현재 디지털 혁신은 자산 집약적 업계에서 활발하게 진행되고 있으며, 그 과정에서 운영 모델을 대대적으로 혁신하고 있기 때문에 자산, 장비, 시설, 프로세스에 대한 통합된 물리적 뷰와 디지털 뷰가 필요합니다. 디지털 트윈은 이처럼 조직의 재편에 필수적인 역할을 합니다.
디지털 트윈의 미래는 무한합니다. 이는 디지털 트윈의 사용에 점점 더 많은 인지 능력이 지속적으로 유입되고 있는 상황으로도 알 수 있습니다. 따라서 디지털 트윈은 끊임없이 새로운 기술과 기능을 학습하여, 제품을 개선하고 프로세스를 더욱 효율적으로 만드는 데 필요한 인사이트를 지속적으로 생성해 냅니다.
디지털 트윈으로 자산 운영을 개혁하면 귀사 업계에 어떤 영향을 줄 수 있는지 확인하세요.
자산 가용성을 높이고 비용을 절감하며 장비 고장 위험을 줄임으로써 자산의 성능을 극대화하세요.
시스템과 소프트웨어를 더 빠르게 제공할 수 있도록 지원하는 모델링·시스템 디자인의 원스톱 솔루션을 알아보세요.
용어 정의, 가능한 사용 사례, 디지털 트윈의 가치에 대한 간략한 설명과 이 동적인 기술이 향후 어떤 방향으로 나아갈지를 예측하는 개요를 통해 디지털 트윈 동향을 발빠르게 따라잡으세요.
홍콩 응용과학 기술 연구소 유한회사(ASTRI)는 모델 기반 시스템 엔지니어링(MBSE) 프로세스를 채택해 비용과 통합 시간을 절감함
로테르담 항구는 IBM 디지털 트윈 기술을 사용해 가장 큰 규모의 항구에서 가장 스마트한 항구로 발돋움 중
IBM Maximo로 만든 디지털 트윈을 사용해 신규 의료 시설을 구축함으로써 시간과 비용을 절감하고 지속되는 운영을 간소화
각주
1 Digital Twin Market by Enterprise, Application (Predictive Maintenance, Business optimization), Industry (Aerospace, Automotive & Transportation, Healthcare, Infrastructure, Energy & Utilities) and Geography (link resides outside ibm.com)—Global Forecast to 2027, Digital Twin Market, June 2022