가상현실을 연출하고 컴퓨터로 장치를 복제하여, 실제 환경에서 프로토타입을 제작하지 않고도 실제로 어떻게 동작하는지를 확인할 수 있는 기능을 말하고 있습니다. 쉽게 말해, 디지털 트윈에 대해 얘기하고 있습니다.
사실, 이 기술은 새로운 것이 아닙니다. 페어링이라는 개념은 NASA가 우주에서 우주선의 반응을 시뮬레이션했던 최초의 우주 여행으로 거슬러 올라갑니다. 그럼에도 불구하고 디지털 변혁 시대에서는 사물인터넷(IoT), 클라우드 및 데이터 분석과 같은 기타 촉진자와 결합되어 중대한 역할을 하고 있습니다. Gartner 컨설팅 회사가 2018년의 상위 10대 기술에 이 기술을 포함시키고 있으며, 가까운 미래에 수백만 개의 사물이 디지털 트윈을 갖게 될 것으로 예상하는 것은 무의미한 일이 아닙니다.
이제 작동 원리를 살펴봅시다. 디지털 트윈이 컴퓨터에 의해 복제되고 나면, 실제 세계의 데이터가 수집됩니다. 이는 기계 및 프로세스(사물 인터넷)를 센서화함으로써 실시간으로 수집되는 데이터입니다. 이 정보는 클라우드에 저장되어 빅 데이터에 대한 고급 분석을 적용하여 처리됩니다. 가상 시나리오에 대하여 데이터 분석이 제공하는 해답은 한층 정확하고 신속하며 효율적입니다.
따라서 자산 및/또는 프로세스 최적화, 예방 유지보수가 아닌 예측 유지보수, 가동중단시간 감소, 제품 사용자 정의, 새로운 비즈니스 기회 개발 등에 관하여 더 나은 비즈니스 의사결정을 내릴 수 있습니다. 이러한 가능성은 매우 방대하며, 무엇보다도 정밀도, 품질 및 신뢰성 수준은 오늘날의 표준보다 훨씬 우수합니다. 요컨대, 목적은 향상된 제품을 더 저렴한 가격으로 보다 신속하게 시장에 제공하는 것입니다.
중기적으로 이는 공장의 효율성과 생산성을 제고하는 것을 의미할 것입니다. 따라서, 절감 측면에서 그 결과는 놀랍습니다. 예를 들어 투입한 노동 시간, 에너지와 재료를 생각해 봅시다. 제조 방법에 대해서도 마찬가지입니다. 더 이상 일괄적으로 처리하고 재고를 축적하는 위험을 무릅쓸 필요가 없이, 요구에 따라 처리하면 될 것입니다. Siemens의 보고서에 따르면 70%의 에너지가 절약되고, 생산성이 20% 증가하며 출시 시간이 50% 단축됩니다.
그리고 장기적으로는, 디지털 트윈에서 수행된 가상 실험에서 수익을 증대시킬 새로운 비즈니스 모델을 파악할 수 있습니다. 실제로 Gartner의 전문가에 따르면, 미래에는 디지털 트윈이 서로 통신하며 IT 시스템 내에 디지털 팩토리 가상 모델도 생성할 수 있을 것입니다.
디지털 트윈의 사용은 개발 엔지니어 또는 데이터 과학자에게만 국한되지 않을 것입니다. 예를 들어, 사업장 관리자는 원가/수익 비율이 만족스럽지 못한 사업장에 디지털 트윈을 사용할 수 있을 것입니다. 공급업체 또한 발주 전에 고객이 가상으로 제품을 테스트할 수 있도록 고객에 대한 제안에 이를 포함시키는 방식으로 이용할 수 있을 것입니다.
보시다시피, 인더스트리 4.0의 또 다른 획기적인 기술은 BITKOM(German Association of Information Technologies, Telecommunications and New Media)이 2025년에 780억 유로를 상회할 것으로 산정하는 엄청난 규모의 경제적 잠재력을 제조 산업에 제공합니다. 그러나, 이러한 잠재력은 사물 인터넷 외에 자율적으로 의사결정을 내리고 변화에 적응할 수 있도록 인공지능(AI)을 기계에 부여할 경우에만 도달할 수 있을 것입니다.
따라서 이러한 경우, 디지털 트윈은 비즈니스의 경쟁력을 제고할 새로운 산업 제품 및 프로세스의 개발에 있어 질적 도약을 의미합니다.
