디지털 트윈(Digital Twin)을 통해 데이터의 디지털 세계와 물리적 세계와 융합하려는 기업이 늘고 있다. 디지털 트윈은 두 영역 사이의
이 물리적 운영의 가상 클론은 테스트 시간이나 비용이 너무 많이 소요되는 시나리오를 시뮬레이션 하는 데 도움이 될 수 있다. 또 조직이 운영을 모니터링하고 예측 유지보수를 수행하며 자본 구매 결정을 위한 인사이트를 제공할 수 있다. 결과적으로 장기적인 비즈니스 계획을 수립하고 새로운 발명을 확인하며 프로세스를 개선하는 데 도움이 될 수 있다.
2022년 6월에 공개한 전망에서 M&M(Markets and Markets)은 글로벌 디지털 트윈 시장이 2022년의 69억 달러에서 2027년까지 735억 달러로 성장할 것으로 예상된다고 밝혔다(같은 기간 동안 60.6%의 CAGR).
오늘날 조직들이 디지털 트윈을 효과적으로 활용하는 방법에 대한 5가지 예를 살펴본다.
NTT 인디카, 팬들을 운전석으로
인디애나폴리스 500(Indianapolis 500)을 포함하여 5개의 레이스로 구성된 NTT 인디카 시리즈는 디지털 트윈, 데이터 분석, AI 역량의 조합을 활용해 팬들에게 추월 접전, 피트 예측 등 레이스에 관한 심층적인 실시간 인사이트를 제공하고 있다.
파트너 기업 NTT는 시리즈의 모든 차량의 디지털 트윈을 생성한다. 역사적 데이터가 기초를 제공하며, 각 차량에는 디지털 트윈을 위해 각 레이스 중 수백 만 개의 데이터 포인트를 수집하는 140개 이상의 센서가 부착되어 있다. 데이터로는 속도부터 오일 압력, 타이어 마모, G포스 등이 있다.
NTT는 디지털 트윈 데이터에 대해 AI와 예측 분석을 사용하여 팬들에게 레이스 전략과 전망, 가로막기 및 포지션 싸움, 피트스톱 성과 영향, 연료 레벨과 타이어 마모의 영향 등 이전에는 레이스팀 엔지니어들에게만 제공되었던 인사이트를 제공하고 있다.
인디카는 양방향 인디카 앱과 소셜 미디어 채널을 통해 팬들에게 인사이트를 제공한다. 또한 NBC의 중계팀에 인사이트를 전달한다.
인디카의 마케팅 부사장 SJ 루트케는 “열렬한 팬들이 사랑하는 스포츠 또는 드라이버 또는 팀에 더욱 가까워질 수 있는 기회가 있다. 여기에서 데이터와 분석이 활약한다. 우리는 90분 레이스 동안 수백만 개의 데이터 포인트를 수집하고 팬들이 상황을 이해할 수 있도록 돕기 위해 팀과 협력하고 있다”라고 말했다.
지난 3년 동안 NTT 인디카는 레이스 주말에 앱의 소통 및 체류 시간이 2배나 증가했다고 루트케가 전했다.
▲ 이해관계자와 긴밀한 관계를 수립하라. 먀케팅 부사장인 그녀는 CIO 레베카 루즈링크가 긴밀히 협력하고 있다. 그녀는 IT가 그녀의 팀의 불편사항을 이해하고 단순히 IT가 최선이라 생각하는 솔루션을 제공하는 대신에 그들의 요구를 충족시키기 위해 진심으로 노력하고 있기 때문에 그들의 관계가 공고하다고 말했다.
루트케는 “우리의 팀들은 주기적으로 만나고 있으며, 우리는 달성하고자 하는 것에 대한 로드맵이 있다”라고 말했다.
롤스로이스(Rolls-Royce), 제트 엔진 효율성 개선
다국적 우주항공 및 방산 기업 롤스로이스는 생산품인 엔진을 모니터링하기 위해 디지털 트윈 기술을 배치했다. 해당 기업은 각 엔진의 비행 방식, 비행하고 있는 조건, 조종사가 제어하는 행동을 모니터링할 수 있다.
롤스로이스의 CIDO 스튜어트 휴이는 “우리는 설명서에 따른 수명이 아니라 엔진의 실제 수명을 최적화하기 위해 유지보수 체계를 개발하고 있다. 각 엔진을 개별적인 엔진으로써 취급하는 진정으로 가변적인 서비스이다”라고 말했다.
해당 기업은 예전에도 고객들에게 엔진 모니터링을 서비스로써 제공했다. 하지만 디지털 트윈 역량을 통해 롤스로이스는 엔진별로 맞춤형 서비스를 제공할 수 있었다. 이를 통해 해당 기업은 일부 엔진의 유지보수 간격을 최대 50%까지 연장하여 부품 재고를 극적으로 줄일 수 있었다. 또한 이 기술을 통해 롤스로이스는 엔진의 효율성을 개선하여 현재까지 2,200만 톤의 탄소를 줄일 수 있었다.
▲ 고객을 파악하라. 디지털 트윈의 힘을 활용하는 방법과 이유를 아는 것은 기술 자체를 이해하는 것만큼 중요하다. 휴이는 이 서비스가 롤스로이스와 고객들에게 명확한 이점을 제공하기 때문에 성공적이었다고 말했다.
그는 “고객의 이점은 명확하다. 엔진이 작동하는 시간이 늘어나 더 많이 활용할 수 있다는 점이다. 우리의 이점은 실제로 유지보수를 수행하는 방식을 최적화할 수 있다는 점이다”라고 말했다.
마스(Mars), 디지털 트윈을 통한 공급망 최적화
식품 제조 및 유통, 애완동물 관리 기업인 마스는 비즈니스를 지원하기 위해 제조 공급망에 대한 디지털 트윈을 개발했다. 해당 기업은 마이크로소프트 애저 클라우드와 AI를 활용하여 제조 시설에서 생산 기계들이 생성하는 데이터를 처리 및 분석하고 있다.
마스의 CDO 샌딥 대들라니는 “디지털이야말로 엄청난 비즈니스 가속 요소라고 생각한다. 우리는 디지털을 목적으로 디지털을 실현하지 않는다”라고 말했다.
마스는 액센츄어(Accenture)의 디지털 제조 및 운영 컨설턴트의 도움을 받아 애저 디지털 트윈 IoT 서비스를 활용해 160개 제조 시설에서 운영을 고도화하고 있다. 해당 기업은 예측 유지보수를 통한 기계 업타임 개선과 기계 패키지 불일치 제품 수량과 관련된 폐기물을 줄이는 등 능력 및 공정 관리를 개선하기 위한 소프트웨어 시뮬레이션을 개발하고 있다. 디지털 트윈 구조를 사용하여 마스는 영업 부문에서 재사용할 수 있는 가상 ‘사용 사례 앱 스토어’를 생성할 수 있다.
앞으로 이 기업은 제품에 영향을 미치는 기후 및 기타 상황적 고려사항을 처리하기 위해 디지털 트윈 데이터를 사용하여 제품 생산부터 소비자까지 공급망의 가시성을 개선할 계획이다.
▲ 실험하고 실패를 받아들이라. 마스는 직원들이 합리적인 경우 각종 이머징 테크놀로지를 활용하여 문제를 해결하는 것을 고려하도록 촉구하고 있다. 이는 실험을 포용하고 직원들이 실패로부터 배워 미래의 성공에 적용할 수 있도록 기업 문화를 변경하려는 대대적인 노력의 일환이다. 지난 12월, 해당 기업은 다양한 영업 부문에 배치된 200개의 AI 사용 사례를 기념하기 위해 가상 AI 축제를 열었다.
TIAA, 고객 서비스 복잡성 감소
TIAA(Teachers Insurance & Annuity Association of America-College Retirement Equities Fund)는 교사 직업군을 위한 퇴직기금 관리 서비스 기업이다. 새로운 기관 고객의 온보딩 복잡성을 감소시키기 위해 이 비영리 금융 서비스 제공기업은 그래프 데이터베이스에 기반한 디지털 트윈을 사용하고 있다.
TIAA의 상무이사 겸 퇴직 서비스 기술 책임자 알렉스 페코라로는 “TIAA에는 IRS의 각종 규정에 대응하는 매우 복잡한 은퇴 상품이 있다. 이 구성을 위해 상당한 비즈니스 지식이 필요하며, 우리는 팀 전체를 이를 중심으로 구성되어 있다”라고 말했다.
TIAA의 아웃소싱 서비스는 600개 이상의 기능으로 구성되어 있으며, 이를 통해 1조개 이상의 고객 구성을 생성할 수 있다. 디지털 트윈 기술 배치에 앞서 TIAA의 특수팀이 수동으로 기술 구성을 생성하고 고객이 바라는 운영 모델과 비교하여 테스트했다. 그 결과, TIAA의 동료들은 전문지식에 따라 매우 “파편화 되었기 때문에” 동료들이 특정 유형의 상품만 처리할 수 있었다. 또한 이로 인해 운영 확장이 어려워졌다.
이 문제를 해결하기 위해 페코라로의 팀은 600개 이상의 기능을 표현하는 그래프 데이터베이스로 구성된 디지털 트윈과 함께 복잡한 그룹화 로직을 표현하기 위해 사용되는 컨트롤 노드를 개발했다. 데이터 노드는 기능을 구현하기 위해 필요한 데이터 필드를 표현하며, 관계 링크는 의존성, 인증, 제외를 보여준다.
데이터베이스 덕분에 고객 온보딩을 위해 필요한 시간과 전문지식의 양이 감소했다.
▲ 관점을 바꾸라. 페코라로는 프로젝트의 열쇠가 이를 기술 구성 문제로 보는 대신에 제품 도입 접근방식으로 취하는 것이었다.
페코라로는 “팀의 한 구성원이 구성에서 고객이 하는 일과 그들이 구매하는 상품으로 관심을 돌리는 것에 대한 아이디어를 떠올렸다. 그 관점 변화가 핵심이었다. 돌이켜 생각해 보면 확실해 보일 수도 있지만 이 모든 세부사항을 알게 되면 나무만 보고 숲을 보지 못할 수 있다”라고 말했다.
베이어 크롭 사이언스(Bayer Crop Science), 가상 공장으로 전략 재구성
베이어 크롭 사이언스는 북미의 9개 옥수수 종자 제조 현장 각각을 위해 ‘가상 공장’을 설립하기 위해 디지털 트윈을 활용했다. 종자는 베이어의 밭에서 수확하고 처리 및 포장을 위해 9개 현장을 거친 후 농부에게 유통된다.
베이어 크롭 사이언스의 데이터 사이언스 책임 COE 나빈 싱글라는 “이제 우리는 비즈니스 프로세스를 재구성할 수 있다. 우리는 이런 머신러닝 알고리즘 또는 시뮬레이션의 적용을 통해 결정을 재해석할 수 있다”라고 말했다.
베이어는 9개 현장 각각을 위한 장비, 프로세스 및 제품 흐름 특성, BOM(Bill of Materials), 운영 규칙의 동적 디지털 표현을 생성하여 해당 기업이 각각에 대해 ‘WI(What-If)’ 분석을 수행할 수 있다.
해당 상업화팀은 새로운 종자 처리 제품 또는 새로운 가격 전략을 도입하면서 해당 기업은 가상 공장을 활용하여 파악 사이트가 이런 새로운 전략을 제공하기 위해 운영을 조정할 준비가 되었는지 평가할 수 있다.
또한 가상 공장을 활용하여 자본 구매 결정을 내리고 장기 비즈니스 계획을 수립하며 새로운 발명을 확인하고 프로세스를 개선할 수 있다. 베이어는 이제 9개 제조 현장에서 10개월치의 운영을 2분으로 압축하여 SKU 혼합, 장비 역량, 고정 주문 디자인, 네트워크 최적화에 관한 복잡한 질문에 답할 수 있다.
▲ 비즈니스 영역을 파악하라. 싱글라에 따르면 베이어의 성공 열쇠는 슈리칸트 자루구밀리가 주도한 디지털 트윈을 구축하는 결정 사이언스 팀이 가상 시스템들을 연결하고 운영을 이해하기 위해 많은 시간을 제조 현장에서 보내며 이해관계자들의 지원을 확보한 것이다.
싱글라는 “데이터 사이언티스트들이 비즈니스 영역을 이해하도록 하는 것이 매우 중요했으며, 여기에서 슈리칸트가 큰 역할을 했다. 그와 그의 팀은 이런 종자 제조 현장에서 수 주 동안 머물면서 운영을 파악하고 미묘한 차이를 파악하여 경영진과 대화할 때 머신 러닝 말투가 아니라 경영진의 언어로 대화할 수 있었다”라고 말했다.
dl-ciokorea@foundryco.com
