3. 제조업의 디지털 트윈 사례 : 지멘스, GE, 현대자동차
[ 지멘스 : 스마트팩토리 EWA ]
독일 최대 전자·전기회사 지멘스는 스마트팩토리로 성공적인 전환을 마친 대표적 사례로써, 지멘스의 스마트팩토리 EWA(Electronics Works Amberg)의 특징은 가상세계와 현실세계의 통합을 이뤄냈다는 점이다.
지멘스의 EWA는 1989년에 설립되어 모든 공정상황을 실시간으로 공유하고 오류 발생 가능성을 확인해 공정 작업의 최적화를 유지할 수 있는 시스템으로 구축되었다.
EWA의 생산성은 스마트 팩토리 전환 이후 8배 증가했고, 반면 제품 불량률은 약 1/43 수준으로 줄었다고 한다. 또한 하루에 최대 300번 넘는 생산 시스템 변경에 대한 소요시간도 감소하였으며, 상품 주문 후 24시간 이내 배송이 가능해졌다.
EWA의 디지털화 환경은 자동화, Industrial Edge 및 클라우드 컴퓨팅 간에 필요한 원활한 상호 작용을 통해 생산성 향상, 품질 확보 및 다양한 소비자의 요구를 즉시 충족시킬 수 있는 인더스트리 4.0 공장을 구현하고 있다.
[ 산업형 디지털 트윈을 선도하는 'GE' ]
미국의 GE(General Electric)는 디지털 트윈의 산업 분야 적용에 있어 가장 앞선 기업 중 하나이다. GE는 약 10억 달러의 연구비를 투자해 2016년 세계 최초의 산업용 클라우드 기반 오픈 플랫폼인 ‘프레딕스(Predix)’를 공개했다.
GE의 산업용 디지털 트윈은 전문적인 영역과 실시간 관제에 특화된 모습을 지니고 있으며, 그 중 대표적인 사례가 GE의 계열사인 GE항공의 항공기 엔진 관리 시스템이다.
엔진 장애로 인한 항공기 결항과 사고는 거의 재앙에 가까울 정도로 항공사에 막대한 경제적, 사회적 손실을 유발한다.
GE항공은 이런 문제를 최소화하기 위해 제트 엔진 하나에 200개가 넘는 센서를 장착해 항공기 이착륙과 운항 중 발생하는 각종 데이터를 수집하고, 담당 엔지니어에게 시각화된 형태로 실시간 제공되며, 엔지니어는 이를 통해 엔진 고장 여부와 교체 시기 등을 예측한다.
그 결과 엔진 고장에 대한 검출 정확도는 10% 개선됐으며, 정비 불량으로 인한 결항 건수도 1,000건 이상 감소하는 효과를 거둘 수 있었다고 한다.
세계에서 가장 유명한 폭포 중 하나인 '나이아가라' 근처에 위치한 뉴욕전력공사(NYPA)의 수력 발전소에도 GE 프레딕스 기반의 방대한 관제 시스템과 디지털 트윈이 도입되었다.
수력발전소의 가스터빈과 수력발전터빈, 발전기, 그 밖의 수백 대의 기계에 수천 개의 센서를 부착하여 데이터를 수집하고, GE의 클라우드 기반 SW인 ‘프레딕스’에 연결하고, 이를 다시 수력발전소 시스템으로 데이터를 보내 분석 후 발전기를 운용하는 방식이다.
이 시스템은 발전소 장비 최적화를 위해 베어링 가속도, 진동, 마모, 열, 습도 등의 실시간 데이터를 수집하며, 이를 통해 발전소는 하나의 거대한 디지털 트윈을 구축하여 향후 약 22억 5천만 달러 수준의 운영비를 절약할 수 있을 것으로 예측했다.
[ 현대자동차 : 디지털 가상 공장, 메타팩토리 ]
현대자동차는 오는 2022년 말 ‘현대자동차그룹 싱가포르 글로벌 혁신센터(HMGICS)’ 완공에 맞춰 세계 최고 수준의 메타버스 기반의 디지털 가상 공장을 구축한다고 발표했다.
현실의 ‘스마트팩토리’를 디지털 세계인 메타버스에 그대로 옮긴 ‘메타팩토리(Meta-Factory)’를 구축해 공장 운영을 고도화하고 제조 혁신을 추진하며 스마트 모빌리티 솔루션 기업으로서의 전환을 가속화한다는 계획이다.
최종 구축 시기는 2025년이고 이후 기술 고도화를 지속할 방침이다. HMGICS 메타팩토리는 차 주문/생산/인도 등 자동차 생애주기 가치사슬 전반을 연구하고 실증한다.
현대자동차는 메타팩토리 도입으로 향후 HMGICS를 포함한 실제 공장의 운영을 보다 고도화할 수 있을 것으로 기대하고 있다. 신차 양산을 앞둔 공장은 실제 공장을 시범 가동하지 않고도 메타팩토리 운영을 통해 최적화된 공장 가동률을 산정할 수 있게 되어 실제 공장 운영 시 이를 반영할 수 있다.
또한 메타팩토리가 현실 공장을 실시간으로 구현함에 따라 공장 내 문제 발생 시 신속한 원인 파악이 가능할 뿐 아니라, 물리적 방문 없이도 문제를 원격으로 실시간 해결할 수 있다.
4. 도시형 디지털 트윈 사례 : 싱가포르, 카카오 모빌리티
[ ‘현실 국가를 위한 가상의 나라’ 버추얼 싱가포르 ]
동남아시아의 도시국가 싱가포르는 2018년 약 3년에 걸친 대규모 국토 가상화 프로젝트 ‘버추얼 싱가포르(Virtual Singapore)’를 성공적으로 마무리하였다.
버추얼 싱가포르는 싱가포르 전역에 존재하는 모든 건물과 도로, 구조물, 인구, 날씨 등 실제 도시를 구성하는 각종 유무형의 데이터를 3D 가상환경에 실세계와 거의 유사한 조건으로 구현한 디지털 속의 가상(Virtual) 싱가포르다.
약 1,000억 원이 투자된 이 프로젝트는 싱가포르 발전을 위한 각종 시뮬레이션, 연구·개발, 계획 수립, 의사 결정 같은 도시 운용 과정 전반에 활용되어 이미 투자금 이상의 특별한 가치를 싱가포르에 돌려주었다고 한다.
싱가포르에서는 기업이나 정부가 건물이나 공원 건설 등의 프로젝트를 계획하는 경우, 버추얼 싱가포르 플랫폼 내에서 주변 경관과의 조화, 교통에 미치는 영향, 일조권 침해 여부 등의 사전 조사 항목을 빠르고 정교하게 파악할 수 있다.
이처럼 도시형 디지털 트윈은 높은 개발 비용이 따르는 도시 프로젝트의 초기 탐색 비용을 줄여주고, 각종 재난 상황에 효과적으로 대응할 수 있는 전략 구상의 근거가 된다는 점에서 도시나 국가를 운영하는 직위에 있는 사람이라면 누구나 탐낼 만한 장점을 갖고 있다.
다만 초기 설계부터 구현까지의 과정이 오래 걸리고 큰 비용이 발생되는 것이 어려운 점이다.
[ 모빌리티 업계의 고정밀지도와 자율주행 생태계 – 카카오 모빌리티, 네이버랩스 ]
카카오의 자회사 카카오 모빌리티는 2022년 2월 테크 콘퍼런스 ‘넥스트모빌리티(NEMO) 2022′를 개최하고 “2022년을 디지털트윈 제작의 원년으로 삼겠다”라고 선언했다.
앞서 2021년 12월 네이버 자회사 네이버랩스는 ‘아크버스’란 이름의 자사 디지털트윈 기술을 소개하고 상용화를 추진한다고 밝혔다.
디지털트윈은 자율주행 서비스 구현에 필요한 기술로, 양사는 서로 이 기술을 먼저 완성해 자율주행 생태계를 주도하겠다는 구상을 하고 있으며, 특히 ‘고정밀지도(HD)’를 제작하는 데 필요한 기술로 주목하고 있다.
고정밀지도는 ‘자율주행 인공지능(AI)을 위한 내비게이션’으로 비유할 수 있다.
라이다(LiDAR), 레이더, 카메라 등 센서, 기기를 통해 주변을 인식하고 AI는 그에 맞는 판단을 내릴 수 있지만, AI를 위한 정밀한 내비게이션이 있다면 자율주행 성능과 안전성을 높일 수 있다.
고정밀지도는 자율주행차량이 다른 차, 사람, 건물과의 충돌을 피하는 데 필요한 모든 정보, 즉 주변 물체의 위치, 크기, 형태, 움직임, 도로의 차선 위치, 신호등과 교통표지판 등을 3차원(3D)으로, ㎝ 단위의 세밀한 정밀도로 보여준다.
이런 고정밀지도를 만드는 것은 현실의 도로, 건물, 물체를 가상세계에 그대로 복제하고 실시간으로 업데이트하는 디지털트윈 기술이다.
센서를 활용해 공간을 이루는 점들을 하나하나 위치 정보를 측정한 후 이를 3차원 점묘화처럼 점들의 집합(점군 데이터)으로 표시하는 게 디지털트윈을 활용한 고정밀지도 제작의 기본이며, AI와 빅데이터를 더해 차, 사람, 건물, 차선과 정지선 등을 구분한다.
이렇게 만들어진 고정밀지도는 AI에게는 읽기 편하고 유용한 내비게이션이 되며, 이런 고정밀지도 기반의 내비게이션을 가진 기업은 자율주행 AI를 개발하고 성능 경쟁을 펼칠 여러 기업에 공급함으로써 자율주행 생태계를 주도할 것으로 보인다.
5. 디지털 트윈의 미래
여러 사례를 통해 디지털 트윈의 가치는 제조 공정 최적화 영역에만 국한되지 않으며, 기업의 여러 업무 영역에도 충분히 적용될 수 있다. 생산과 품질은 물론 세일즈와 마케팅 전략, 교육과 기술 훈련, 경영계획 등 기업 전반에 걸쳐 적용될 수 있을 것이다.
기업은 디지털 트윈 기술을 활용하여 가상공간에서 문제를 발견해 내고, 발견한 문제는 가상공간에서 해결 방법을 찾아내 현실의 기업 현장에 적용한다. 기업은 가상과 현실의 동기화를 반복하며 성장의 동력을 얻을 수 있다.
기업 구성원은 AR, VR를 통해 의사결정에 참여할 수 있다. 디지털 트윈은 모든 기업 업무 환경과 일하는 방식을 변화시킴으로써 진정한 디지털트랜스포메이션을 가능하게 할 것이다.
[디지털 트윈의 5단계]
디지털 트윈은 5단계의 정교한 과정을 따른다. 가장 단순한 모델은 다양한 출처의 데이터를 통합하는 데 반해, 가장 발전도가 높은 모델은 자율 작동이 가능하다.
1단계: 묘사형 트윈
묘사형 트윈(Descriptive Twin)은 설계 및 시공 데이터에 대해 실시간으로 편집 가능한 버전으로, 건축 자산의 시각적 복제본이다. 사용자는 포함하려는 정보의 종류와 추출하려는 데이터의 종류를 지정한다.
2단계: 정보형 트윈
정보형 트윈(Informative Twin)에는 운영 및 감각 데이터의 추가 계층이 있어, 정의된 데이터를 캡처 및 집계하고 데이터를 확인하여 시스템이 함께 작동하는지 확인한다.
3단계: 예측형 트윈
예측형 트윈(Predictive Twin)은 운영 데이터를 사용하여 통찰력을 얻을 수 있다. (오일 교환시기를 알려주는 자동차를 생각해보라.)
4단계: 종합형 트윈
종합형 트윈(Comprehensive Twin)은 미래 시나리오를 시뮬레이션하고 ‘가정’의 상황을 고려한다.
5단계: 자율형 트윈
자율형 트윈(Autonomous Twin)은 사용자를 대신하여 학습하고 행동할 수 있다.
디지털 트윈은 점점 더 AI와 머신 러닝을 통합하면서 소프트웨어 기능 확장을 통해 개념적 도구에서 지능형의 자율형 도구로 진화할 것이다.
2022년 메타버스는 중대한 기로에 서 있다. 시장은 메타버스 활용성에 기대를 걸고 있고 디지털 트윈은 메타버스 활용성을 증명할 수 있는 가장 근접한 영역이다.
아직까지는 제조기업 등 특정 영역에서 더 많이 관심을 받고 있지만, 디지털 트윈은 기업 운영 전반에 걸쳐 큰 파급효과를 불러올 것이다.
디지털 트윈의 성장을 통해 가상세계와 현실세계와의 연결의 확장으로 보다 현실적인 메타버스의 활용 확대를 기대해본다.
참고자료
위키백과 :
https://ko.wikipedia.org/wiki/메타버스
https://ko.wikipedia.org/wiki/다중_우주론
https://ko.wikipedia.org/wiki/디지털트윈
네이버지식백과 - https://terms.naver.com/entry.naver?docId=6226822&cid=43667&categoryId=43667
학술문화연구소 - https://m.blog.naver.com/acacullab/221440523103
전자신문 - https://www.etnews.com/20220126000076
기술과 혁신 웹진 - http://webzine.koita.or.kr/202009-culture/%EA%B0%80%EC%83%81-%EC%84%B8%EA%B3%84%EC%9D%98-%EB%98%90-%EB%8B%A4%EB%A5%B8-%ED%98%84%EC%8B%A4-%EB%94%94%EC%A7%80%ED%84%B8-%ED%8A%B8%EC%9C%88
정책주간지 공감 - https://post.naver.com/viewer/postView.nhn?volumeNo=31046981&memberNo=25324157
테크월드뉴스 - https://www.epnc.co.kr/news/articleView.html?idxno=90787
현대 자동차 그룹 뉴스룸 - https://www.hyundai.co.kr/news/CONT0000000000005240
