산업용 메타버스: 차세대 산업혁명 이끌 4대 신흥 트렌드

산업용 메타버스가 제조업체가 이미 겪고 있는 디지털 트랜스포메이션을 보완할 수 있을까요?

우리는 메타버스 이야기를 이미 지겹게 들었을지 모르지만, 블룸버그 인텔리전스(Bloomberg Intelligence) 예측대로 향후 몇 년간 투자와 가치는 계속 성장할 것입니다. 2024년까지 최대 8,000억 달러 가치에 달할 수 있습니다. 이는 페이스북(Facebook)이 최근 '메타버스' 용어와 B2C(기업-소비자) 공간에서의 차세대 구현에 대한 소유권을 주장하려는 시도를 고려하면 반가운 소식일 것입니다.

하지만 산업용 메타버스에는 완전히 다른 현실이 도래하고 있습니다. 이는 본질적으로 물리적인 프로세스에 디지털 퍼스트 경험을 가져오는 것을 목표로 합니다. 이는 디지털 트랜스포메이션과 '인더스트리 4.0'을 완전히 새로운 수준으로 끌어올립니다. IoT로 기계를 온라인으로 가져오거나 원격 예측 유지보수 자산 모니터링을 돕는 디지털 플랫폼을 구축하는 대신, 산업용 메타버스는 물리적 운영으로 변환될 수 있는 디지털 경험에서 시작합니다.

많은 제조업체가 공장 바닥이나 석유 시추선의 디지털 병렬물을 엔지니어링해서 얻을 수 있는 가치에 대해 회의적인 것은 이해할 수 있습니다. 산업용 메타버스가 그들이 이미 겪고 있는 디지털 트랜스포메이션을 보완할 수 있을까요, 아니면 제조업에서 또 다른 거대한 변화에 대비해야 할까요?

쿠키를 활성화하면 향후 기사에서 양식을 다시 채울 필요가 없습니다. 참고: 메타버스 떠들썩하지만 현실은 요원

인력 교육을 위한 메타버스

산업용 메타버스에서 기업은 신입사원을 그들이 결국 일하게 될 공장 바닥의 디지털 복제본에서 교육합니다. 제조업체는 교육을 어렵게 만드는 많은 제약에서 해방됩니다. 훈련생들을 한곳에 동시에 모으거나 잠재적으로 적대적인 환경을 다루는 것 같은. 신입사원은 집에서도 팀 단위로 학습할 수 있으며, 실시간 운영을 방해하거나 미션 크리티컬 인재를 산만하게 하지 않고 문제 해결과 복잡한 작업에 임할 수 있습니다.

가상 환경은 예외적 상황, 예측 불가능한 이벤트, 열악한 조건에 대한 교육에서도 강점이 있습니다. 교육 프로그램은 악천후나 장비 고장 같은 무작위성을 포함하도록 설계될 수 있으며, 여전히 강사가 곁에서 훈련생을 이끌어 반응 능력을 심화시키면서 위험을 제거합니다. 이는 항공사 조종사들이 장비 고장 같은 최악 시나리오를 시뮬레이터로 훈련하는 것과 유사합니다. 기업이 실제 장비에서 안전하게 재현할 수 없는 것들입니다.

교육은 산업용 메타버스 내에서 조기 채택의 가장 유력한 후보로 보입니다. 공장과 운영 전반의 디지털 트랜스포메이션 프로세스를 먼저 완료하지 않아도 제조업체에 즉각적 영향을 주기 때문입니다.

증강현실(AR)

산업용 메타버스에서 볼 법한 완전한 가상현실(VR)과 달리, 증강현실(AR)은 마이크로소프트 홀로렌즈(HoloLens) 같은 기술을 활용해 물리적 공간 위에 정보를 표시합니다. 일부 제조업체는 이미 AR을 교육 목적으로 사용하고 기술자들에게 운영에 대한 '헤드업(heads-up)' 정보를 제공합니다.

예를 들어, 복잡한 유지보수 절차를 수행하는 유지보수 직원은 AR 헤드셋을 통해 각 단계가 장비 위에 시각화되고 매핑된 것을 볼 수 있습니다. 딱 맞는 타이밍에 전달되는 더 많은 맥락 정보는 오류 위험을 줄이고 프로세스를 가속화합니다. 더 이상 동료가 고함을 지르며 지시하는 것을 듣거나 매뉴얼과 기계를 오갈 필요가 없습니다. 가상 비서가 프로토콜을 단계별로 안내할 수도 있습니다.

산업용 메타버스의 도움 여부와 관계없이 AR은 여기에 남을 것입니다. 실시간 데이터 분석이나 포괄적인 표준 운영 절차에서 인사이트로 물리적 제조 경험을 향상시키는 새로운 방법을 제공하는 수많은 신생 기술 스타트업들이 있습니다.

디지털 트윈과 메타버스

제조업체 운영의 모든 객체(단일 제품, 기계, 전체 플랜트)는 충분한 모델링과 실시간 데이터로 가상화될 수 있습니다. 물리적 객체의 가상 표현과 그 상태에 대한 지속적인 새 정보 스트림을 생성함으로써 디지털 트윈은 제조업체에게 무언가가 지금 어떻게 수행되고 있는지 보고, 미래에 어떻게 수행될지 시뮬레이션하거나 예측하는 전례 없는 능력을 줍니다.

엔지니어들이 원격 장비 트러블슈팅을 하고, 실제 데이터 기반 시뮬레이션을 실행하며(단순 가정 조건이 아닌), 잠재적 품질 결함을 스크랩이나 재작업 발생 전 식별하고, 경쟁사 제품과 차별화하며, 임원이나 플랜트 관리자에게 조감도와 세부 뷰 모두에서 운영 상태에 대한 전례 없는 가시성을 제공합니다.

디지털 트윈 개념은 약 20년 전부터 존재했지만, 산업용 메타버스의 부상으로 새 생명을 얻어야 합니다. 예를 들어 디지털 트윈은 실제 데이터로 정적인 VR 교육 세션을 강화해 더 '실전 같은' 경험을 줄 수 있습니다.

지속적 시뮬레이션

산업용 메타버스는 실시간 데이터로 구동됩니다. 제조업체가 지난 세 가지 유스케이스 중 하나를 구현한다면, 현재 분석 방법을 모르는 스트리밍 데이터가 더 많이 생길 것입니다. 지속적 시뮬레이션이 들어옵니다. 이는 디지털 트윈과 인간-기계 인터페이스의 실시간 데이터를 끌어와 생산에 대해 지속적으로 '만약 ~하면 어떨까' 질문을 던집니다.

팀이 결코 생각하지 못했던 시나리오의 지속적 시뮬레이션 덕분에 비상 계획이나 대체 프로세스를 생성하거나, 새로운 입력과 구성으로 안정적인 시스템을 지속적으로 최적화할 수 있다고 상상해 보십시오. 이러한 시뮬레이션은 완전히 자동화되거나 특정 실제 조건에 의해 트리거되어 수동적으로 개선을 찾거나 특정 목표나 KPI를 향해 적극적으로 추진할 수 있습니다.

지속적 시뮬레이션은 디지털 트랜스포메이션, 실시간 분석, 예측 AI/ML을 연결할 잠재력을 가지며, 지속적 개선 문화가 강한 제조업체에게는 기술적 요건을 갖춘 후 필수품처럼 느껴질 것입니다.

이 트렌드들과 함께 산업용 메타버스는 이제 막 시작된 것 같습니다. 고객 경험, 공급망 투명성, 재해 복구 계획, 레거시 제품을 까다로운 청중에게 피칭하는 새 방식 발견 등에서 승리를 거둘 수 있습니다. 초기에 투자하고 실질적 가치를 주는 트렌드(과대광고가 아닌)를 따르는 이들에게는 오늘의 프로세스에서 작은 최적화를 통해 내일의 거대한 변화를 추구하는 이점의 우위가 있습니다.