가상 설계가 항공기 인테리어 혁신 주도

보잉 787 드림라이너 승객이 음료와 간식을 즐길 때, 그 간식은 항공기 인테리어 제조사 잼코(Jamco Corporation)가 만든 갤리(기내식 주방)에서 나옵니다.

보잉, 에어버스 등에 갤리, 화장실, 좌석을 공급하며 성공을 거둔 잼코는 320만 개의 CAD 데이터 세트 통합 관리 필요에 직면했습니다. 그 많은 데이터에도 불구하고 몇 가지 기본 질문에 답할 수 없었습니다. 왜 제품이 그렇게 설계되었나? 과거 다른 부품에서 CAD를 변경해 같은 설계 결함을 제거한 경험이 있는데 왜 자꾸 그 결함을 넣나? 비용 절감을 위해 필수 요소를 삭제했다가 나중에 다시 추가해야 하는 이유는 뭔가? 해결책은 아라스 이노베이터(Aras Innovator)라는 로우코드 제품 혁신 플랫폼 기반의 디지털 스레드(Digital Thread) 구축이었습니다. 이 플랫폼은 일본, 프랑스, 미국의 잼코 설계자와 엔지니어가 설계 이력을 검색하고 관련 정보를 활용해 왜 그렇게 설계되었는지 이해하고 과거 오류 반복을 막을 수 있게 해줍니다.

"검색 결과를 납품물과 각종 규정을 포함한 우리 정보와 연결함으로써, 설계자는 언제든 모든 공정을 완료까지 검색해 엔지니어 간 기술 계승에 의존하지 않고 아라스 이노베이터에서 적절한 정보에 도달할 수 있습니다."라고 사례 연구에서 히로시 사쿠라이는 말했습니다. 사쿠라이는 잼코 항공기 인테리어 및 컴포넌트 그룹 엔지니어링·기술 부문 부장입니다.

아라스의 플랫폼과 애플리케이션은 제조사가 디지털 스레드를 만드는 데 사용할 수 있는 많은 도구 중 하나입니다. 디지털 스레드는 이상적으로 제품 수명주기 전체와 관련된 데이터로 구성됩니다. 디지털 스레드는 CAD 데이터로 시작하는 로그나 기록이며, 기계 PLC 정보, 유지보수 내역, 센서 데이터, 에너지 사용량 등을 포함할 수 있습니다.

이 회사와 다른 회사들은 디지털 트윈(Digital Twin)을 만드는 도구도 갖추고 있습니다. 디지털 트윈은 물리적 자산과 연결된 가상 모델로, 현실 세계에 영향을 주지 않고 변경 방법을 이해하고 영향도를 가늠하는 데 쓰입니다. 이러한 자산에는 사람, 공정, 워크플로, 단일 기계 또는 공장 전체 같은 시스템이 포함될 수 있습니다. 다른 용도 중 안전 기획과 설계 단계에서의 부품 오류 방지에도 디지털 트윈이 도움이 됩니다.

일반적으로 디지털 트윈과 스레드 구축 도구에는 제조업에서 이미 친숙한 CAD, PLM, IoT 애플리케이션이 포함됩니다.

이노베이터는 오픈소스이며, 그 애플리케이션과 타 벤더 애플리케이션은 보통 유료 구독형 SaaS(Software-as-a-Service) 패러다임으로 제공됩니다. 기타 변형으로는 기성품 vs 커스텀, 사용 편의성, 유연성, 커스텀 애플리케이션 지원, 로우코드 앱 포함 여부, 디지털 트윈 요소 표현 모델, 번들/알라카르테 애플리케이션 등이 있습니다.

하지만 다양한 제공업체가 대체로 동의하는 것은 디지털 트윈, 디지털 스레드, 또는 둘 다를 구축함으로써 얻을 수 있는 보상입니다.

디지털 트윈이 제안 상자를 풍부하게

잼코의 경험은 설계 단계에서 이력과 맥락을 제공하고 반복 오류를 제거하며, 더 높은 효율과 개선된 품질을 추구하는 디지털 스레드의 유용성을 보여주었습니다.

또 다른 용도는 유지보수라고 PTC 디지털 트랜스포메이션 솔루션 수석부사장 크레이그 멜로즈는 말했습니다.

"증강현실(AR)로 유지보수 이해와 경험을 제공할 수 있습니다. '이걸 먼저 분해하고, 둘째 이 항목을 확인하고, 셋째 저 항목을 검사하세요.' 만약 항목 교체가 필요하면 교체/재설치 방법, 올바르게 완료됐는지 확인 방법, 장비 재조립 및 올바르게 완료돼 재가동 준비됐는지 검증 방법 등을 제공할 수 있습니다. '전원 끄고 장비 잠금' 같은 안전 항목도 AR로 모두 전달할 수 있습니다."

디지털 트윈도 고유한 이점을 제공합니다.

"이익이 투자보다 훨씬 큽니다."라고 240억 달러 글로벌 계약 제조사 플렉스(Flex Ltd.) 디지털 트윈 담당 엔지니어링 디렉터 조하이어 메크리는 말했습니다. "예를 들어 공장 바닥에 발도 들이지 전에 공정, 건물 전체를 완전히 최적화할 수 있습니다. 물건을 옮기고, 제품을 바꾸고, 새 기계를 넣고, 인원이나 자재를 추가/제거하고, 그 모든 걸 소프트웨어에서 시도해 볼 수 있습니다.

"물리적 제조 공정에 시행착오로 시간과 노력을 쏟아 재정적 영향을 주는 게 엄청납니다. 디지털 트윈으로 그걸 할 수 있다는 건 엄청난 일입니다."

디지털 트윈이 생성되면 모니터링, 최적화, 분석을 시작할 수 있습니다. 각 단계마다 고유한 이점이 있습니다.

"디지털 트윈으로 공정을 분석하면 매우 강력한데, 공정을 설명할 뿐만 아니라 '여기 개선 필요 영역이 있습니다' 같은 걸 알려주기 때문입니다."라고 메크리는 말했습니다. "병목일 필요 없습니다. '여기에 빈 공간이 있으니 활용 가능할 것'일 수도 있고, '비부가가치 작업을 공정에서 뺄 수 있다'일 수도 있습니다."

핵심은 디지털 트윈이 하드웨어와 소프트웨어로 물리적 모델과 연결된다는 점입니다. 이는 클로즈드 루프로 인해 더 높은 혜택으로 이어질 수 있습니다.

"물리 시스템에서 무언가 일어나면 디지털 모델이 물리 시스템 변화를 인지하고, 자신을 조정해 물리 시스템을 반영하고, 그 변화를 기반으로 스스로 최적화하고, 그 최적화를 물리 시스템에 전달해야 합니다."라고 메크리는 말했습니다.

병목이 있으면 디지털 트윈이 해결책을 제시할 수 있다고 오클랜드 대학 산업시스템공학 조교수 알리 아흐마드 말리크는 말했습니다.

"예를 들어 조립 셀에서 하루 1,000개 생산이 목표인데 특정 시간에 디지털 트윈이 평가해 현재 속도론 목표 달성이 불가능하다고 알려줍니다."라고 그는 말했습니다. "잠재적 문제를 하루 끝까지 알려줄 뿐만 아니라 시뮬레이션 기회가 있고 지능적이기 때문에 해결책도 줍니다. 과거 사건 정보가 있습니다. 로봇 추가나 로봇 속도 증가가 제안될 수 있습니다. 데이터 연결성이 있고 디지털 트윈이 과거 사건과 학습으로 계속 지능화될 때만 가능합니다. 그래서 머신 러닝 차원이 활성화되어야 합니다."

로봇/코봇 디지털 트윈 경험이 있는 말리크는 트윈이 조립 공정 밸런싱에도 도움이 된다고 말했습니다. 조립 셀에서는 인간과 로봇이 협업해 주어진 시간 내 조립을 완성하도록 작업이 할당되어 어떤 운영자도 놀지 않게 합니다. 디지털 트윈 전에는 항상 수작업으로 했습니다.

"디지털 트윈이 로봇 속도를 지속 평가해 공정을 계속 밸런싱하고 적절한 소스에 작업을 할당합니다."라고 그는 말했습니다. "이 모든 수작업 공정 밸런싱이 디지털 트윈으로 갑니다. 고혼합 소량 생산이라면 이 디지털 트윈이 크게 도움이 됩니다."

제조 라인이나 셀을 가상으로 신속하게 추가, 삭제, 수정해 시장 변화에 반응하고 시뮬레이션으로 테스트해 결과에 따라 수용/거부할 수 있어 공장이 시장 변동에 더 빨리 대응할 수 있습니다. 규제 산업에서는 물리적 적격성 평가 전 디지털 사전 적격성 평가 이야기도 나옵니다.

멜로즈는 시뮬레이션으로 테스트된 빠르고 가상적인 변경이 공장 생산을 원활하게 유지한다고 말했습니다.

예를 들어, 멜로즈는 "가상 공장에 기계 10대가 있습니다. 부품이 너무 무거워 작업자가 기계 안팎으로 교체하기 힘들어 공장 주인이 리프트 어시스트를 추가하려 합니다."라고 말했습니다. "생산을 방해하지 않고 오프라인에서 컴퓨터로 모든 걸 테스트해 잘 작동하는지 확인할 수 있습니다. 주말에 설치·테스트하고 월요일에 켜서 새 항목 추가된 채로 생산을 재개할 수 있습니다."

무엇보다 디지털 트윈은 스마트 기계에서 흘러나오는 센서 데이터에 맥락과 프레임워크를 제공한다고 아라스 CTO 롭 맥어비니는 말했습니다.

"두 대의 다른 비행기에 두 대의 다른 엔진이 장착돼 각각 엔진 작동 피드백을 준다고 생각해 보세요."라고 그는 말했습니다. "그 피드백은 가치 있지만, 어느 비행기에 장착됐는지, 그 비행기가 어디를 날고 있는지, 그 비행기 정비 이력이 어떤지 알면 훨씬 더 가치 있습니다. 그런 것들이 센서에서 돌아오는 데이터 분석에 모두 중요합니다. 그래서 디지털 트윈이 저에겐 가장 가치 있는 지점입니다."

스레드·트윈 앱, CAD처럼 더 편해져야

맥어비니가 가장 큰 도전으로 보는 건 서로 다른 시스템에서 온 단절된 데이터입니다.

"다른 포맷의 데이터가 다른 부서의 다른 개인들에 의해 사용되며 서로 소통하지 않습니다."라고 그는 말했습니다. "데이터 제공이 요구되면 상대방 필요에 맞게 수동으로 가공해야 합니다."

이질적인 시스템 자체가 나쁘진 않습니다. 연결되지 않은 이질적 시스템이 문제입니다.

"기술적 관점에서 [소통 안 함]이 아닙니다. 의미론적 관점에서 [소통 안 함]입니다."라고 맥어비니는 말했습니다. "PLM에 BOM이 있고 ERP에 BOM이 있는데 매핑이 없습니다. 중간에 앉아 '아, 저 시스템의 저 필드가 이 시스템의 저 필드와 같네'라고 말하는 사람이 없습니다. 동기화가 필요합니다. 지금은 개념적 연결조차 없고 물리적 연결은 말할 것도 없습니다."

말리크는 맥어비니가 묘사한 단절된 데이터 상황을 다양한 CAD 소프트웨어 벤더 데이터 상황과 비교했습니다.

"예를 들어 오토캐드 데이터는 [과거] 솔리드웍스로 내보내기/가져오기 안 됐지만, 지금은 CAD 간 데이터 내보내기/가져오기가 매우 정상이고 표준 포맷이 있습니다."라고 말리크는 말했습니다. "같은 일을 이 차원에서도 해야 합니다. CAD 데이터뿐만 아니라 동적 데이터, 물리 시스템에서 얻는 정보도요. 지금은 한 회사 플랫폼에 제한됩니다."

벤더와 사용자 모두 디지털 트윈 활용 시 첫째로 목표를 정하고 물리 시스템의 어느 부분을 모델링할지 결정하는 게 가장 중요하다고 동의합니다.

공장 주인은 단순히 플랜트 시각화를 원할 수 있다고 메크리는 말했습니다. "내 자재는 어디에? 사람들이 시간을 어디에 쓰나? 고밀도 구역은? 라인 이슈는 어디?" 같은 질문에 답하기 위해서입니다.

"그런 유형의 과제를 시각화하기 시작하면 두 번째 요소, 즉 '그 문제를 어떻게 해결하나, 어떻게 최적화하나, 어떻게 없애나?'로 들어갈 수 있습니다."라고 그는 말했습니다.

멜로즈도 올바른 목표 선택이 핵심이라고 동의했습니다.

"기업은 당연히 위험 회피적이지만, 위험 회피하다 가치가 낮은 유스케이스를 선택하고, 가치를 확신 못 해 가격 기준이 아닌 영향 기준이 아닌 기술로 잘못 선택할 수 있습니다."라고 PTC 멜로즈는 말했습니다. "파일럿 퓨리개토리(pilot purgatory)에 빠질 수 있습니다."

일부 벤더는 커스터마이징을 권장하지 않지만, 적어도 한 회사는 허용할 뿐 아니라 장려합니다.

"고객으로서 해당 애플리케이션을 추가 역량으로 증강하고, 적절하다고 보면 새 애플리케이션을 구축할 자유가 있습니다. 아라스는 아라스 구독자가 애플리케이션을 그대로 쓰거나, 적절히 증강하거나, 적절히 새롭게 구축할 수 있게 합니다."라고 맥어비니는 말했습니다. "그럼 고객이 만든 모든 변경 사항이 기술 발전에 맞춰 앞으로 나아가게 하는 게 우리 일입니다.

"아라스가 새로운 역량과 최신 컴퓨트 스택과 작동하는 플랫폼 새 버전을 지속 출시함에 따라, 오늘 구축한 모든 것이 내년에도 작동함을 구독의 일부로 보장합니다."

메크리의 디지털 트윈 생성 경험에서, 트윈과 현실 간 불일치 발생 시 린 제조 원칙에 의존한다고 했습니다. 차이가 생긴 모든 가능성을 나열하는 건 불가능하다고 했습니다.

"몇 가지 가능성은 있습니다. 내가 잘못 모델링했거나, 사용자 오류거나, 데이터 소스가 다르거나 데이터 소스 자체에 문제가 있을 수 있습니다."라고 메크리는 말했습니다. "우리가 보통 판단하는 방법은 겐바(現場)의 힘, 즉 일이 이루어지는 현장에 가는 린 제조 기법을 쓰는 것입니다. 물리적 현장에 가 공정에 몰입해 RCA(근본 원인 분석)를 수행해 불일치 원인을 찾고 그걸 해결합니다."

메크리와 업계 전체가 고전하는 한 영역은 디지털 트윈의 소재, 기계, 기타 요소를 모델링할 기성 콘텐츠가 충분치 않다는 점입니다. 소프트웨어에 모델이 없으면 사용자가 직접 만들어야 해 시간이 많이 든다고 했습니다.

말리크는 사용자가 디지털 트윈을 만들려면 여러 제품이 필요할 수 있다고 말했습니다. "한 툴로 물리 시스템에 있는 요소 설계가 가능하고, 다른 툴로 물리 시스템의 역학/운동학 정의가 가능하고, 또 다른 소프트웨어로 물리 시스템 데이터를 디지털 시스템에 통합할 수 있습니다. 네댓 가지 소프트웨어 조합으로 디지털 트윈을 완성할 수 있습니다."

디지털 툴 벤더 중 저명한 곳들은 디지털 트윈 구축 종합 툴셋을 갖췄지만, 중소기업은 감당 못 하거나 다룰 기술자가 없다고 말리크는 말했습니다. 대형 벤더 사이에서도 다양한 애플리케이션이 데이터를 매끄럽게 주고받지 못할 수 있습니다.

"하지만 한 환경에서 더 많은 기능을 가진 소프트웨어를 찾으면, 예를 들어 비주얼 컴포넌츠(Visual Components)는 연속 시뮬레이션, 데이터 연결, 이산 사건 시뮬레이션, 확률적 분석을 단일 환경에서 제공합니다."라고 그는 말했습니다. "내 이해로는 세네 가지 소프트웨어가 필요 없으므로 매우 좋은 기능입니다."