CIO들 디지털 트윈 도입 확대, 구현 과제는 여전

디지털 트윈의 온전한 약속을 실현하려면 조직 전체 생태계에 걸친 시스템과 데이터 통합이 필요할 수 있습니다.

가트너 최근 설문에 응답한 CIO 10명 중 6명 가까이가 실제 및 잠재적 물리적 자산, 프로세스, 사람, 장소, 시스템, 디바이스를 복제하는 디지털 트윈을 지원하기 위해 조직을 이미 갖추거나 준비 중입니다. 최소 21%가 이미 어떤 형태의 디지털 트윈을 배포했으며, 다른 38%는 디지털 트윈 배포를 위한 1~3년 계획 단계에 있습니다.

산업별 디지털 트윈 구현 사례

딜로이트 팀이 산업 전반에서 디지털 트윈이 구현되는 잠재적 방식들을 식별했습니다:

• 자동차 및 항공기 제조업체: "전체 제조 가치 사슬 최적화와 신제품 혁신을 위한 필수 도구." 항공기 엔진의 경우 "수천 또는 수만 개의 센서가 초당 테라바이트 데이터 생성. 디지털 트윈, 머신러닝, 예측 모델과 결합해 제조업체는 조종사 연료 소비 최적화, 유지보수 사전 예방, 차량단 비용 관리 지원 권장사항 제공."
• 에너지: "현장 서비스 운영자가 실시간으로 시추 작업을 안내하는 디지털 모델 구축에 사용하는 막대한 양의 홀 데이터 수집 및 분석."
• 의료: "심혈관 연구자들이 임상 진단, 교육, 훈련을 위한 인간 심장의 고정밀 디지털 트윈 생성."
• 스마트 시티: "싱가포르가 도시 계획, 유지보수, 재난 대비 프로젝트에 자사의 상세 가상 모델 사용."

디지털 트윈 구현의 3대 과제

정확한 디지털 트윈 구축은 하룻밤 사이 일이 아닙니다. 딜로이트 팀은 디지털 트윈 구현의 세 가지 과제 영역을 지적합니다:

• 나쁜 데이터: "디지털 트윈을 구동하는 AI와 머신러닝 알고리즘은 대량의 데이터가 필요합니다." 무소멜리와 공동 저자들은 경고합니다. "많은 경우 생산 현장 센서 데이터가 손실되거나 손상되었거나 처음부터 일관되게 수집되지 않았을 수 있습니다." 딜로이트 보고서는 "지금 필요한 인프라와 데이터 관리 접근법을 개발하기 위한 조치를 취하면 혜택 실현 시간을 단축할 수 있습니다."라고 조언합니다.
• 프로세스 측정: "디지털 트윈 시뮬레이션이 새로운 프로세스, 시스템, 디바이스를 위해 생성되는 경우에도, 프로세스를 완벽하게 계측하는 건 항상 가능하지 않습니다." 딜로이트 팀은 경고합니다. "조직은 대리 수단을 찾아야 합니다. 예를 들어 타이어에 센서를 심는 대신 차량의 계측과 센서에 의존하거나, 감지 가능한 것들에 의존하는 식입니다."
• 적절한 센서 균형 결정: "센서 비용이 떨어지는데, 센서를 몇 개나 둬야 충분할까?" 연구자들은 묻습니다. "비용/편익 분석 균형이 중요합니다. 대부분의 유스케이스는 프로세스 내 주요 입력, 출력, 단계를 감지하기 위해 전략적으로 배치된 적당한 수의 센서만 필요합니다."

장애물이 있지만, 딜로이트 연구자들은 디지털 트윈이 기업에 가져다주는 전례 없는 잠재적 이점의 지지자들입니다. "물리적 세계의 완벽한 디지털 복사본은 당신이 가상으로 협업하고, 센서 데이터를 흡수해 조건을 빠르게 시뮬레이션하고, 뭐-if 시나리오를 명확히 이해하고, 결과를 더 정확히 예측하고, 물리적 세계를 조작하는 지시를 출력하게 할 것입니다." 그건 탐구할 가치가 있는 가치 제안입니다.