디지털 트윈, 제조업 인재 격차 해소의 열쇠

비즈니스 운영의 가상 표현을 만드는 디지털 트윈 개념은 수십 년 전부터 다양한 형태로 존재해 왔지만, 최근 몇 년간 엄청난 변화를 겪었습니다.

과거에는 스프레드시트에 데이터를 입력하고 다양한 시나리오의 잠재적 결과를 확인하는 방식으로 디지털 트윈을 만들었습니다. 인공지능과 가상현실의 발전 덕분에 디지털 트윈 기술은 전 세계 어디서나 접근할 수 있는 끝없는 데이터 스트림을 기반으로 더 빠르고 정확한 예측을 제공하며 발전했습니다. 이는 본질적으로 제조 기업을 위한 '메타버스'를 만드는 것입니다.

직접 데이터 피드를 활용하고 머신러닝을 적용함으로써 디지털 트윈 기술은 제조 공장이 실시간으로 데이터를 활용해 더 똑똑하고 효율적으로 변모할 수 있게 합니다. 제조 공정의 격차를 식별하고, 유지보수 시점이나 결함 발생 문제를 점점 더 정확하게 예측하며 정보를 수집합니다. 이러한 문제를 조기에 또는 발생 전에 관리함으로써 가동 중단 시간과 생산성 손실을 방지합니다.

제조 부문이 숙련 노동력 부족에 시달리는 가운데, 디지털 트윈 기술은 자원 제약에도 불구하고 리더들이 생산적이고 안전한 공장 현장을 유지하도록 돕고 있습니다.

린(Lean) 운영 지원

숙련된 제조 인력이 은퇴하고 이를 대체할 숙련 노동자가 부족한 상황에서, 미국 산업 부문은 수년간 기술 부족에 시달려 왔습니다. 코로나19 팬데믹으로 촉발된 '대퇴사(Great Resignation)' 현상은 이 문제를 더욱 가중시켰습니다.

제조업체가 신규 인재 유치, 온보딩, 교육에 어려움을 겪는 가운데, 디지털 트윈 기술은 많은 제조업체에 생명줄 역할을 하고 있습니다. 기업들은 이를 활용해 다양한 장비 설정을 테스트하여 가장 생산적인 옵션을 찾고 가동 중단을 예방합니다. 또한 자동화를 통해 많은 제조 공장이 가용 인력 감소에도 불구하고 생산을 지속할 수 있게 되었습니다. 단일 머신 오퍼레이터가 여러 기계를 자율적으로 운영할 수 있으며, 디지털 트윈이 데이터를 분석하여 다양한 입력과 공정이 생산성에 미치는 영향을 파악합니다.

디지털 트윈 기술은 팀이 최적의 설계와 자재를 결정하기 위해 제품의 여러 반복 버전을 개발하는 프로토타이핑 단계에서 특히 유용합니다. 디지털 트윈은 프로토타이핑 프로세스를 간소화하여 출시 기간을 단축하고 비용을 절감합니다. 디지털 트윈 프로토타입은 물리적 속성, 특성, 작동 매개변수, 자재 명세서(BOM), 부품 번호 등 정보를 포함하는 디지털 렌더링으로, 설계 팀이 여러 가능한 반복 작업에 자재와 생산 시간을 들이지 않고도 실제 환경에서 다양한 모델이 어떻게 수행될지 확인할 수 있게 합니다. 디지털 프로토타입을 사용하면 프로세스 초기에 제품을 구축할 수 있고, 가상현실을 사용한 시뮬레이션을 실행할 수 있습니다. 물리적 기계가 제작되기 전에 설계를 개선하기 위해 빠르게 변경할 수 있습니다.

전통적인 출시 기간이 2~3회의 프로토타이핑 사이클을 필요로 한다면, 초기~중기 단계에서 디지털 트윈을 사용하면 프로토타이핑 사이클 하나를 통째로 없앨 수 있어 시간, 자원, 비용을 절감합니다.

작업 환경 최적화

주어진 시간에 몇 명의 직원이 근무하는지, 그들의 숙련도와 장비 요구사항을 고려하여 디지털 트윈은 특정 직원을 다른 영역으로 이동했을 때 생산성이 어떻게 영향을 받을지 시뮬레이션할 수 있습니다. 워크플로우를 균형 있게 조정하고, 어떤 작업자와 장비 조합이 가장 생산적일지 예측합니다.

디지털 트윈은 장비 연식, 사용 자재, 유지보수 기록 및 기타 데이터 포인트 등의 요소를 기반으로 고장을 예측할 수도 있어, 작업자가 불필요한 가동 중단을 피하기 위해 예방 유지보수 우선순위를 정할 수 있게 합니다.

장비 고장 발생 시, 디지털 트윈은 가상 트러블슈팅을 가능하게 하여 직원이 고장 원인과 가능한 해결책을 조사할 수 있게 합니다. 이는 문제를 수동으로 진단하고 해결책을 찾는 데 들이는 불필요한 시간과 노동을 줄여줍니다. 리더는 모든 잠재적 장비 문제를 일일이 확인하는 대신, 문제를 해결할 적절한 전문가의 도움을 바로 요청할 수 있습니다. 디지털 트윈이 고성능 컴퓨터에서 실행되기 때문에 분석과 시뮬레이션이 수시간 또는 수일이 아닌 몇 분 만에 완료될 수 있습니다.

구현 단계

최고 경영진이 디지털 트윈 기술의 잠재적 이점에 동의하면, 제조 리더들은 구현 프로세스를 진행할 수 있습니다. 새로운 기술이 도입될 때 다음 핵심 단계를 따르는 것이 중요합니다.

• 목표 수립. 디지털 트윈 생성의 기술적 프로세스를 시작하기 전에, 디지털 트윈이 수행할 역할을 정의하세요. 어떤 비즈니스 문제를 해결하기 위한 것인가? 장비 모니터링을 통한 고장 보고? 고장 예측 및 예방 유지보수 권장? 다양한 활동이 생산성에 미치는 영향을 보는 시뮬레이션 실행? 디지털 트윈 데이터는 조직이 해결해야 할 문제(예: 예방 유지보수 예측)를 돕는 동시에, 더 많은 데이터가 수집됨에 따라 디지털 트윈 데이터가 더 똑똑해지면서 다른 개선 영역도 가리킬 수 있습니다. 무엇을 모니터링할지도 문제입니다. 단일 기계나 생산 라인용 디지털 트윈이 필요한가, 아니면 전체 공장을 아우르는 더 큰 것이 필요한가? 공장의 모든 측면을 모니터링하고 싶을 수 있지만, 투자 수익률(ROI)이 가장 큰 영역에 집중하세요. 디지털 트윈은 나중에 언제든 확장할 수 있습니다.
• 적합한 소프트웨어 선정. 제조업체에게 디지털 트윈 크리에이터 선택은 작업장의 다른 도구를 고르는 것과 같습니다. 애플리케이션, 목표, 이를 달성하기 위해 필요한 것을 고려하세요. 장비 운영 효율성 모니터링만 계획한다면 제한된 디지털 트윈으로 충분하지만, 시뮬레이션을 실행하려면 더 고급 기술이 필요합니다.
• CAD 모델 및 데이터 가져오기. 여기서부터 본격적으로 형태가 갖춰집니다. 컴퓨터 지원 설계(CAD) 모델과 기타 데이터 스트림을 소프트웨어에 가져오면 디지털 트윈을 구축할 수 있습니다. 디지털 트윈의 복잡도(모니터링 대 시뮬레이션, 단일 기계 대 전체 운영 공장)에 따라 정확한 가상 표현을 만드는 데 필요한 데이터는 크게 달라집니다. 일반적으로 최상의 결과를 위해 가능한 많은 데이터 스트림을 내보낼 것으로 예상하세요.
• 보안 연결 생성. 디지털 트윈은 시스템 간 지속적인 데이터 전송을 필요로 하므로, 메인 제조 공장을 해킹이나 기타 간섭으로부터 보호하기 위해 안전한 네트워크가 필수적입니다. 디지털 트윈 플랫폼 선택 시 위험을 최소화하기 위한 보안 조치가 무엇인지 문의하세요.
• 확장성 계획. 단일 기계나 라인용 디지털 트윈으로 작게 시작하더라도, 필요한 컴퓨팅 파워는 작업장의 표준 시스템을 넘어설 가능성이 높습니다. 도구와 플랫폼을 고려할 때 확장성을 계획하고, 클라우드 기술을 활용하여 나중에 다른 기계 라인을 추가하기로 결정하더라도 성장의 여지를 확보하세요.

디지털 트윈 구축은 제조업체가 작업장 생산성과 안전성을 개선하는 데 도움이 되지만, 성공을 보장하기 위해 몇 가지 조건이 충족되어야 합니다. 정확한 데이터에 대한 접근 제공이 필수적이며, 안전한 네트워크 보장도 마찬가지입니다. 기술적 사양을 넘어, 리더는 모든 직원이 프로세스에 동참할 수 있도록 충분한 교육, 커뮤니케이션, 인센티브를 제공해야 합니다. 효과적인 변화 관리가 성공적인 구현의 열쇠입니다. 공급업체는 디지털 트윈의 이점을 보여주면서 직원이 플랫폼을 사용하는 방법을 교육해야 합니다. 정확도가 항상 100%는 아니며, 특히 초기에는 더욱 그렇습니다. 하지만 80~90% 수준만 되어도 디지털 트윈은 결과를 쉽게 개선할 수 있으며, 더 많은 데이터를 수신하고 분석함에 따라 지속적으로 향상될 것입니다.

이 분야의 경험 많은 파트너와 협력하는 것도 제조업체가 가치를 실현하는 데 도움이 됩니다. 특정 공장이 어떻게 설정되어 있는지, 어떤 유형의 장비가 사용되는지, 업계 고유의 과제가 무엇인지 이해하는 디지털 트윈 공급업체는 회사의 필요와 목표를 충족하는 디지털 트윈을 더 잘 만들 수 있을 것입니다.

CV 라마찬드란은 디지털 전환 및 운영 개선 전문가이며, 비그네시 라메시는 PA Consulting의 디지털 헬스 전문가입니다.