자산관리셸(AAS), ‘코-아바타’ 등도 접목, 시행착오 최소화, 최적화된 작업
특히 클라우드 엔지니어링과 접목, 오류 수정과 피드백 원활
[중소기업투데이 조민혁 기자] AI, 빅데이터, 3D, 시뮬레이션, IoT, 로보틱스, 스마트센서, 심지어 VR․XR 등을 망라하며, 디지털트윈은 그 개념과 적용 범위를 확장하며 스마트팩토리 등 산업 전반의 진화를 견인하고 있다.
최근엔 클라우드 엔지니어링이 보편화되면서, 이를 기반으로 한 다양한 변화가 가속화되고 있다. KB금융지주경영연구소는 특히 “자산관리셸(AAS)과 ‘코 아바타’ 등에 의해 오류나 시행착오를 최소화하고, 효율을 극대화하고 있다”면서 구체적 사례를 적시하기도 해 눈길을 끈다.
KB금융지주경영연구소가 최근 펴낸 ‘브리프’에서 언급한 ‘자산관리셸(AAS)’은 디지털 트윈 개념과 적용 범위를 확장, 산업 전반의 진화를 견인하는 요소 중 하나로 꼽힌 사례다.
이는 디지털 플랫폼 내에서 표준화된 디지털 트윈을 통해, 부서 간, 업체 간 데이터공유 과정의 불필요한 혼선을 줄이고 효율성을 기하는 것이다.
즉, “AAS는 물리적 자산(Asset)을 디지털 자산으로 표현하기 위해 구현된 정보 및 기능들을 관리 하기 위해 고안된 일종의 프로파일”이란 개념이다. 그 과정에서 이해관계자 간에 제품이나 자산 데이터를 교환할 경우, 업체별산업별로 상이한 표현 방식을 하나로 통일한 ‘표준화된 디지털 트윈’이란 의미도 갖는다.
종전엔 새 장비를 도입하는 과정에선 메이커별로 상이한 매뉴얼을 읽고, 그 성능가 특성을 파악하는데 많은 시간과 인력이 소요된다. 이에 관련 정보가 제대로 공유되지 않아 불필요한 혼선이 발생하고, 생산성도 떨어지며 피드백이 제대로 이루어지지 않는 경우가 보통이다.
이에 “모든 공정이 플랫폼상에 표준화된 디지털 트윈으로 구현되면, 특정 공정의 변화가 전체 생산 공정에 미치는 영향을 파악할 수 있고, 변화된 상황을 전 부서가 즉시 공유하고 피드백을 할 수 있다”는 설명이다.
즉, 표준화된 디지털 트윈을 통해 ‘데이터 사일로(Data Silo, 칸막이)’를 극복하고 사용자 간에 원활한 데이터 공유를 유도하여 산업 발전을 견인할 수 있다.
클라우드, 디지털트윈 변화 가속화
클라우드 엔지니어링 기술 발전도 디지털트윈의 변화를 가속화하는 요인이 되고 있다. 즉 제조사가 디지털 트윈을 활용하여 디지털 플랫폼에 초기 단계의 제품 설계를 업로드하면, 개별 엔지니어들이 담당 부분을 구체화하여 설계한다. 그 후 다시 디지털 트윈으로 플랫폼에 올리면 제조사가 최종적으로 각 부분을 결합해 설계를 완료한다.
이는 기존 디지털 트윈 시스템에서도 해결하기 어려웠던 애로점이었다. 그러나 클라우드 엔 지니어링을 통해 “플랫폼에서 디지털 트윈을 통해 주문 처리는 물론, 엔지니어들과 계약을 체결할 수도 있다”는 설명이다. 또 물리적 제약에서 벗어나 전 세계 숙련된 엔지니어들과 협업이 가능해져 제품 품질과 작업 속도를 높일 수 있게 된 것이다.
또 종전에는 공정상 오류나 수정 사항이 발생할 경우 전 공정에 소급 적용하는 데 막대한 시간과 비용이 소요되었다. 그러나 클라우드 엔지니어링이 작동할 경우는 해당 부분 담당 엔지니어와 즉시 피드백을 할 수 있고, 오류를 탐색, 수정하는 비용을 최소화할 수 있다.
정보유출 가능성도 크게 줄인다. 즉, 클라우드 엔지니어링 하에선 개별 엔지니어들은 전체 설계에서 자신의 업무나 정보만 알고 있기 때문에 지식재산 보호가 가능하다. 또 플랫폼 보안 체계를 구축, 강화함으로써 정보 유출을 방지할 수 있다.
특히 현장 전문가들은 “기존 제조업 공급망은 다수의 이해관계자가 존재하고 이해관계자 간 복잡한 하도급 관계가 형성되어 원활한 의사소통이 어려웠다”면서 “그러나 클라우드 엔지니어링에서는 담당 엔지니어가 하도급과 관계없이 직접 설계, 제조를 병렬 처리하기 때문에 공정 시간을 크게 단축시킬 수 있다”고 장점을 꼽는다.
현실 재현한 ‘코-아바타’
이른바 ‘코-아바타(Co-avatar)’도 디지털 트윈의 진화 현상 중 하나다. 즉, 디지털 트윈으로 구현된 업무 공간에서 아바타를 통해 현실과 동일한 업무를 수행하여 공간 문제 해결을 시도하는 것이다.
기존의 디지털 트윈은 실제 작업자의 신체 특성과 다수 작업자 간 상호작용을 반영할 수 없다. 그래서 “공간 활용의 최적화가 불가능하다”는 지적이다. 그러나 ‘코-아바타’에선 다수 작업자 각자가 디지털 트윈으로 가상 공간에 본인과 신체 조건이 동일한 아바타를 만든다. 이를 통해 현실 세계와 동일한 업무를 수행함으로써 작업 공간에서 실시간 상호작용을 할 수 있다. 특히 “사물, 환경, 본인 또는 타 사용자의 신체 및 동선까지 고려하여 효율적 공간 작업이 가능하다”는 것이다.
한편 KB금융경영연구소는 디지털트윈이 빠르게 적용, 진화하는 분야로 ‘인체 디지털 트윈’을 꼽기도 한다. 즉, 디지털 트윈을 의료 분야로 확장, 개인별로 전신을 모델링하여 맞춤형 의료 서비스를 제공한다.
실제로 한국과학기술기획평가원에 따르면 최근 10년간 의료 관련 데이터가 15배 증가하고 딥러닝 기술이 빠르게 발전하면서 의료 분야에 디지털 트윈 적용을 위한 기틀이 마련되었다. 디지털 트윈 덕분에 이전에는 불투명했던 인간 면역체계 간 연결을 시각적으로 확인할 수 있게된 것이다. 특히 장기 이식자나 암환자가 면역질환과 같은 면역 의존성 질환 치료 프로세스를 혁신하고 임상 시뮬레이션을 통해 부작용이 적은 신약을 개발할 수 있게 됐다.