디지털 트윈의 확장

모든 디지털 트윈들 사이엔 차이가 있으며, 디지털 트윈 작동 방식과 적절한 어플리케이션을 이해함으로써 효율성을 더욱 향상시킬 수 있다.

데이브 바스코(Dave Vasko), director, Advanced Technology, Rockwell Automation

실제 세상에 존재하는 쌍둥이들처럼 각각의 디지털 트윈들 사이에도 많은 차이가 있다. 이 디지털 트윈은 물리적 자산의 가상 복제물이지만 살아있는 복제물이기 때문이다.

하나의 컨셉트인 디지털 트윈은 하나의 보편적인 정의를 반영하지 않는다. 우리는 예를 들어 적어도 11개 유형의 다른 디지털 트윈을 전형적으로 적용되는 크게 3가지 단계인 설계, 작동, 유지관리로 식별한다. 이는 제조 영역에서만 30개 이상의 사용 사례가 가능하다는 의미이다. 설치와 시운전 그리고 해체 단계를 생각하면 사용 사례는 훨씬 더 늘어날 수 있다. 어떤 사용자들은 제품 디자인이나 제조 공정을 최적화하기 위해 디지털 트윈을 이용하지만, 다른 사용자는 제품 생산이나 생산 라인 유지보수를 최적화하기 위해 사용한다.

이제 디지털 트윈이 무엇이고, 다양한 시나리오에서 보다 신속하고 통일된 가치를 실현할 수 있도록 디지털 트윈을 어떻게 참조하고 적용할 수 있는지 알아보자.

살아있는 복제물로서 디지털 트윈

시뮬레이션을 사용하는 경우, 우리에게 향상시키고자 하는 핵심 성능 지표(KPI)와 같이 핵심 요소에 초점을 맞출 수 있다. 예를 들면, mpg(갤론 당 마일) 단위로 측정되는 연료 효율을 예측하기 위해 자동차의 주행을 시뮬레이션할 수 있다.

디지털 트윈도 같은 개념이다. 하지만 디지털 트윈은 살아있는 “디지털 복제물”이다. 이는 학습하고 변화한다는 의미로, 디지털 트윈으로 자동차의 연비 효율을 예측할 수 있을 뿐만 아니라 연비가 언제 어떻게 떨어지는지도 예측할 수 있다. 또한 주행 거리나 경과 시간은 물론, 여러 다양한 요소(거리, 시간, 온도, 주행 습관 등)를 기반으로 마모 모델의 관리를 통해 자동차의 최고 성능을 유지하기 위해 예측적 유지보수가 필요한 시기를 예측할 수도 있다.

차이점 활용

디지털 트윈은 수 많은 제조 사례에서 사용할 수 있다. 앞에서 전형적으로 디지털 트윈을 적용하는 설계, 작동, 유지 관리의 세 단계를 언급하였다. 장치(드라이브나 모터 등), 프로세스, 제조 셀 또는 기계, 전체 생산 라인, 플랜트나 일련의 플랜트기업, 사람들과 고객의 행동에 대해 디지털 트윈을 만들 수 있는 현실, 즉 셀 수 없이 많은 시나리오를 제공하는 현실은 이러한 옵션의 복잡성을 가중시킨다. 단 두 개라도 정확하게 같은 것이 없기 때문이다.

디지털 트윈의 잠재력을 활용하려면, 먼저 우리와 우리의 고객이 목표에 동의해야 한다. 앞서 언급한 자동차와 연비에 관련하여 차량의 엔진을 보든지 또는 배기 시스템이나 연료 탱크 혹은 자동차 전체를 보든지 아니면 운전자를 보든지? 가치는 문제에 대해 이야기하고 해당 문제를 해결하기 위하여 디지털 트윈을 어떻게 활용할지에 대해 동의하는 곳에서 출발한다.

디지털 트윈 확장

그렇다면 이제 디지털 트윈의 잠재력을 어떻게 사용할 것인가? 디지털 트윈의 중요한 전형적인 세가지 단계, 설계, 작동, 유지보수를 기억해야 한다.

제품 설계를 위해 개발한 디지털 트윈을 유지보수 필요 시기를 예측하는 데에 사용할 수 있는가?

또는 장치 디지털 트윈을 기계나 생산 라인 작동 디지털 트윈에 사용할 수 있는가? 지금 디지털 트윈을 사용하고 있다면, 이미 여러 혜택을 누리고 있다고 확신할 수 있다. 하지만 디지털 트윈의 사용을 확장하고, 단계들 사이에서 디지털 트윈을 지렛대로 사용할 방법을 찾는다면 더 많은 혜택을 누릴 수 있다. 이처럼 디지털 트윈은 제조 효율성을 향상할 더 큰 기회를 제공하고, 예측적 유지 보수의 기반을 마련하여 생산성을 극대화 할 수 있다.