“디지털 트윈, 제조업 혁신 촉진한다”...짐 텅 매스웍스 부사장
데이터 기반 운영 최적화 중요성 강조
테크니컬 컴퓨팅 소프트웨어 분야 선도 개발업체 매스웍스가 자사만의 강점을 앞세워 제조업종의 디지털 트윈(Digital Twins) 지원에 나선다. 물리/데이터 기반 모델링과 강력한 연산 툴을 기반으로 실시간에 가까운 예측 분석도 문제없다는 설명이다. 매스웍스가 제안하는 효과적인 디지털 트윈 구현 방법은 무엇인지 짐 텅(Jim Tung) 매스웍스 본사 부사장을 만나 이야기를 들어봤다.
지능정보사회로 대변되는 4차 산업혁명 시대로 접어들면서 기업들은 그들의 비즈니스를 디지털 혁신(Digital Transformation)하고자 노력하고 있다. 특히 제조 기업들은 단순히 제품을 생산해 판매하는 것 외에도 제품과 관련된 서비스를 통해 수익을 낼 수 있게 되면서 디지털 혁신 방안에 대해 고민하고 있다.
이 같은 제조 기업들을 위해 추천되는 것이 디지털 트윈(Digital Twin) 전략이다. 디지털 트윈은 현실의 기계장치 등 대상을 가상공간에 동일하게 구현하는 것을 말한다. 이후 데이터를 기반으로 시뮬레이션을 진행해 현실의 기계장치가 어떻게 변할지를 미리 예측해볼 수도 있다.
짐 텅 매스웍스 부사장은 “디지털 트윈을 통한 예측 분석으로 미래에 발생할 수 있는 장애 요소 등을 사전에 확인할 수 있다”며 “이를 토대로 자산 성능 관리나 예측 정비, 운영 최적화 등을 도모할 수 있다”고 강조했다.
실시간 대응·장기적인 대비 가능
산업 분야를 막론하고 기업들이 겪는 가장 큰 어려움 중 하나는 적시에 결정을 내리지 못한다는 점이다. 만약 갑자기 기계장치에 장애가 발생해 생산라인이 중단된다면 빠른 대응이 필요할 것이며, 반대로 전 세계에 퍼져있는 제품들에 대해 일관적인 서비스를 제공하려면 오랜 시간 최적화 과정을 거쳐야 한다. 이때도 디지털 트윈이 요긴하게 활용될 수 있으며, 매스웍스는 임베디드 시스템 형태로 대응이 가능한 제품들을 내놓고 있다.
매스웍스는 크게 두 가지 방안으로 기업들의 디지털 트윈 구현을 돕고 있다. 우선 시스템 혹은 기계장치에서 많은 데이터가 발생할 경우 데이터 기반 모델링을 방식을 제공한다. 다량의 데이터를 다뤄야 하는 만큼 머신러닝이 이용된다. 또한 기계장치에 대한 지식이 있을 경우 물리적인 모델링도 지원 가능하다.
이처럼 매스웍스는 두 가지 방안에 대한 접근을 모두 제공하고 있으며, 하둡(Hadoop) 또는 스파크(Spark)와 같은 시스템과의 통합도 지원함으로써 다양한 환경에서의 분석이 가능하도록 한다.
데이터 활용 방안 고민해야
디지털 트윈은 산업 전반에서 많은 이들이 관심을 갖고 있는 주제다. 특히 제조업을 비롯한 산업용 사물인터넷(IIoT) 분야에서는 제각각 목표를 달성하기 위해 디지털 트윈에 대한 고민을 하고 있다.
그러나 생각보다 디지털 트윈을 달성하기는 쉽지 않다. 어떤 데이터를 얼마나 자주 수집해야 하는지, 그리고 수집된 데이터를 토대로 무엇을 해야 할지를 정하는 것조차 쉽지 않기 때문이다.
짐 텅 부사장은 “디지털 트윈을 생각하기에 앞서 얻고자 하는 가치를 미리 생각해야 한다. 다양한 유형의 결정이 가능하며, 그것에 따라 얻을 수 있는 가치가 달라진다”며 “조급함을 갖기보다는 장기적인 여정으로 생각하고 조직 내 다양한 구성원들 간 협력 여부도 고려하면서 데이터를 갖고 무엇을 할 것인지를 고민해야 한다”고 조언했다.