디지털 트윈이란?

디지털 트윈은 물리적 물체를 정확하게 반영하도록 설계된 시스템 또는 물체를 가상으로 표현한 것입니다. 물체의 라이프스타일 전반에 걸쳐 실시간 데이터에서 업데이트되며 시뮬레이션, 머신 러닝 및 추론을 사용하여 의사 결정을 돕습니다.

디지털 트윈은 어떻게 작동하나요?

연구 대상(예: 풍력 터빈)에는 중요한 기능 영역과 관련된 다양한 센서가 장착되어 있습니다. 이러한 센서는 에너지 출력, 온도, 기상 조건 등 물리적 객체의 성능의 다양한 측면에 대한 데이터를 생성합니다. 처리 시스템은 이 정보를 수신하여 디지털 사본에 적극적으로 적용합니다.

관련 데이터가 제공된 후 디지털 모델을 활용하여 다양한 시뮬레이션을 수행하고 성능 문제를 분석하며 잠재적인 개선 사항을 생성할 수 있습니다. 궁극적인 목표는 원래의 물리적 개체를 개선하는 데 사용할 수 있는 귀중한 지식을 얻는 것입니다.

디지털 트윈과 시뮬레이션 비교

시뮬레이션과 디지털 트윈은 모두 디지털 모델을 활용하여 시스템의 다양한 프로세스를 복제하지만 디지털 트윈은 실제로 가상 환경이므로 연구하기에 훨씬 더 풍부한 자료를 제공합니다. 디지털 트윈과 시뮬레이션의 차이는 대체로 규모의 문제입니다. 시뮬레이션은 일반적으로 하나의 특정 프로세스를 연구하지만 디지털 트윈은 여러 프로세스를 연구하는 데 유용한 시뮬레이션을 여러 개 실행할 수 있습니다.

차이점은 거기서 끝나지 않습니다. 예를 들어, 시뮬레이션은 일반적으로 실시간 데이터의 이점을 누리지 못합니다. 그러나 디지털 트윈은 물체 센서가 시스템 프로세서에 관련 데이터를 제공하고, 프로세서가 생성한 인사이트가 원래 소스 물체와 다시 공유될 때 발생하는 양방향 정보 흐름을 중심으로 설계되었습니다.

디지털 트윈은 가상 환경에 수반되는 추가적인 컴퓨팅 성능과 함께, 광범위한 영역과 관련하여 더 우수하고 지속적으로 업데이트되는 데이터를 보유함으로써 표준 시뮬레이션보다 훨씬 더 유리한 지점에서 더 많은 문제를 연구할 수 있으며 제품 및 프로세스를 개선할 수 있는 궁극적인 잠재력이 더 큽니다.

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디지털 트윈의 유형

디지털 트윈에는 제품 확대 수준에 따라 다양한 유형이 있습니다. 이러한 디지털 트윈에서 가장 큰 차이점은 적용 영역입니다. 시스템 또는 프로세스 내에 다양한 유형의 디지털 트윈이 공존하는 것이 일반적입니다. 디지털 트윈의 유형을 살펴보고 차이점과 적용 방법을 알아보세요.

구성요소 트윈 또는 부품 트윈

구성요소 트윈은 디지털 트윈의 기본 단위로, 작동하는 구성요소의 가장 작은 예입니다. 부품 트윈은 거의 동일하지만 약간 덜 중요한 구성요소와 관련된 트윈입니다.

자산 트윈

두 개 이상의 구성요소가 함께 작동할 때 이를 자산이라고 합니다. 자산 트윈을 사용하면 이러한 구성요소의 상호 작용을 연구하여 처리한 다음 실행 가능한 인사이트로 전환할 수 있는 풍부한 성능 데이터를 생성할 수 있습니다.

시스템 또는 유닛 트윈

다음 단계의 확대는 시스템 또는 유닛 트윈으로, 서로 다른 자산이 어떻게 결합하여 전체 기능을 수행하는 시스템을 형성하는지 확인할 수 있습니다. 시스템 트윈은 에셋의 상호 작용에 대한 가시성을 제공하고 성능 향상을 제안할 수 있습니다.

프로세스 트윈

거시적 확대 수준인 프로세스 트윈은 시스템이 어떻게 함께 작동하여 전체 생산 시설을 만드는지 보여줍니다. 이러한 시스템이 모두 최대 효율로 작동하도록 동기화되어 있을까요? 아니면 한 시스템의 지연이 다른 시스템에 영향을 미칠까요? 프로세스 트윈은 궁극적으로 전체 효율성에 영향을 미치는 정확한 타이밍 체계를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.

디지털 트윈 기술의 역사

디지털 트윈 기술에 대한 아이디어는 1991년 데이비드 겔렌터(David Gelernter)가 출간한 미러 월드(Mirror Worlds)와 함께 처음 제기되었습니다. 그러나 마이클 그리브스(Michael Grieves) 박사(당시 미시간대학교 교수)는 2002년 디지털 트윈 개념을 제조업에 처음 적용하고 디지털 트윈 소프트웨어 개념을 공식적으로 발표한 것으로 알려져 있습니다. 결국 2010년에 NASA의 존 비커스(John Vickers)가 '디지털 트윈'이라는 새로운 용어를 도입했습니다.

그러나 물리적 물체를 연구하는 수단으로 디지털 트윈을 사용한다는 핵심 아이디어는 실제로 훨씬 더 일찍 확인할 수 있습니다. 사실, NASA는 1960년대 우주 탐사 임무 중에 디지털 트윈 기술의 사용을 개척했다고 말할 수 있으며, 당시 각 항해 우주선은 비행 승무원으로 근무하는 NASA 직원이 연구 및 시뮬레이션 목적으로 사용하는 지상 버전으로 정확하게 복제되었습니다.

디지털 트윈의 장점과 이점

더 뛰어난 R&D
디지털 트윈을 사용하면 가능한 성능 결과에 대해 풍부한 데이터를 생성하여 제품을 보다 효과적으로 연구하고 설계할 수 있습니다. 이러한 정보는 기업이 생산을 시작하기 전에 필요한 제품 개선에 도움이 되는 인사이트로 이어질 수 있습니다.

효율성 향상
신제품의 생산에 들어간 후에도 디지털 트윈은 전체 제조 프로세스에서 최고의 효율성을 달성하고 유지할 수 있도록 생산 시스템을 미러링하고 모니터링하는 데 도움이 될 수 있습니다.

제품 수명 종료
디지털 트윈은 제조업체가 제품 수명 주기가 끝나고 재활용 또는 기타 조치를 통해 최종 처리를 진행해야 하는 제품을 어떻게 처리할지 결정하는 데도 도움이 될 수 있습니다. 디지털 트윈을 사용하여 어떤 제품 자재를 수거할 수 있는지 결정할 수 있습니다.

디지털 트윈 시장 및 산업

디지털 트윈은 제공하는 기능으로도 높이 평가되지만 모든 제조업체나 제작되는 모든 제품에 대해 디지털 트윈을 반드시 사용하는 것은 아닙니다. 모든 물체가 디지털 트윈에 필요한 강렬하고 규칙적인 센서 데이터 흐름이 필요할 만큼 복잡하지는 않습니다. 또한 재정적 관점에서도 디지털 트윈 생성에 상당한 리소스를 투자할 가치가 없습니다. (디지털 트윈은 물리적 물체의 정확한 복제본이므로 제작 비용이 많이 들 수 있습니다.)

아니면, 다음과 같이 다양한 유형의 프로젝트에서 디지털 모델을 사용하여 특히 이점을 얻을 수 있습니다.

물리적으로 큰 프로젝트: 건물, 교량 및 기타 복잡한 구조물은 엄격한 엔지니어링 규칙이 적용됩니다.
기계적으로 복잡한 프로젝트: 제트 터빈, 자동차 및 항공기. 디지털 트윈은 복잡한 기계와 거대한 엔진 내에서 효율성을 개선하는 데 도움이 될 수 있습니다.
전력 장비: 여기에는 전력을 생산하고 전송하는 메커니즘이 모두 포함됩니다.
제조 프로젝트: 디지털 트윈은 기계 시스템이 함께 작동하는 산업 환경에서 볼 수 있듯, 프로세스 효율성을 간소화하는 데 탁월합니다.

따라서 디지털 트윈으로 가장 큰 성공을 거두는 산업은 다음과 같은 대규모 제품 또는 프로젝트와 관련된 산업입니다.

엔지니어링(시스템)
자동차 제조
항공기 생산
철도 차량 설계
건물 건설
제조
전력 유틸리티

디지털 트윈 시장: 성장을 위한 준비

디지털 트윈 시장이 급속히 확장되고 있습니다. 즉, 디지털 트윈은 이미 많은 산업에서 사용되고 있지만, 디지털 트윈에 대한 수요는 당분간 계속 증가할 것임을 의미합니다. 2022년 글로벌 디지털 트윈 시장은 2027년까지 735억 달러 규모에 이를 것으로 예상됩니다.¹

디지털 트윈으로 제조 효율성 향상

엔드투엔드 디지털 트윈을 사용하면 소유자와 운영자가 장비의 가동 중지 시간을 줄이는 동시에 생산성을 높일 수 있습니다. IBM과 Siemens에서 개발한 Service Lifecycle Management 솔루션에 대해 알아보세요.

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애플리케이션

디지털 트윈은 이미 다음과 같은 애플리케이션에서 광범위하게 사용되고 있습니다.

발전 장비

제트 엔진, 기관차 엔진 및 발전 터빈을 포함한 대형 엔진은 특히 정기적으로 필요한 유지보수를 진행할 시간 프레임을 설정하는 데 도움이 되는 디지털 트윈을 사용하여 매우 큰 이점을 얻을 수 있습니다.

구조물과 그 시스템

대형 건물이나 해양 시추 플랫폼과 같은 대형 물리적 구조물은 특히 설계 과정에서 디지털 트윈을 통해 개선할 수 있습니다. HVAC 시스템과 같이 구조물 내에서 작동하는 시스템을 설계하는 데에도 유용합니다.

제조 운영

디지털 트윈은 제품의 전체 라이프사이클을 반영하기 위한 것이기 때문에 디지털 트윈이 제조의 모든 단계에서 보편화되어 설계에서 완제품, 그리고 그 사이의 모든 단계에 이르기까지 제품을 안내하는 것은 놀라운 일이 아닙니다.

의료 서비스

디지털 트윈을 사용하여 제품을 프로파일링할 수 있는 것처럼, 의료 서비스를 받는 환자도 디지털 트윈으로 프로파일링할 수 있습니다. 동일한 유형의 센서 생성 데이터 시스템을 사용하여 다양한 건강 지표를 추적하고 주요 인사이트를 생성할 수 있습니다.

자동차 산업

자동차는 다양한 유형의 복잡하고 상호 작용하는 시스템이기 때문에, 디지털 트윈이 자동차 설계에 광범위하게 사용되어 차량 성능을 개선하고 생산과 관련된 효율성을 높일 수 있습니다.

도시 계획

디지털 트윈은 3D 및 4D 공간 데이터를 실시간으로 보여주고 증강 현실 시스템을 구축 환경에 통합할 수 있어, 도시 계획 활동에 참여하는 토목 기술자 및 기타 인력이 디지털 트윈을 사용해 상당한 도움을 받을 수 있습니다.

디지털 트윈의 미래

기존 운영 모델에 근본적인 변화가 일어나고 있습니다. 디지털 재창조는 운영 모델을 파괴적인 방식으로 변화시키는 자산 집약적 산업에서 일어나고 있으며, 자산, 장비, 시설 및 프로세스에 대한 통합된 물리적 및 디지털 관점을 필요로 합니다. 디지털 트윈은 이러한 재편에서 핵심적인 부분입니다.

점점 더 많은 인지 능력이 디지털 트윈 사용에 지속적으로 투입되고 있기 때문에 디지털 트윈의 미래는 거의 무한합니다. 따라서 디지털 트윈은 끊임없이 새로운 기술과 기능을 학습하고 있으며, 이는 제품을 개선하고 프로세스를 더 효율적으로 만드는 데 필요한 인사이트를 계속 생성할 수 있음을 의미합니다.

디지털 트윈을 통한 자산 운영 혁신을 다룬 이 기사에서는 변화가 업계에 어떤 영향을 미치는지 알아볼 수 있습니다.

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