디지털 트윈 기술은 개발, 생산 및 운영 단계에서 물리적 객체에 IoT 센서를 장착하여 작동합니다. 이러한 센서는 대상과 관련 기능에 대한 신뢰할 수 있는 데이터를 생성하도록 설계되었습니다. 이 데이터는 별도의 처리 도구에 실시간으로 전달되어 매우 정확한 디지털 모델을 만드는 데 사용됩니다.

디지털 트윈 기술의 예는 다음과 같습니다.

• 교통 공학
  전체 도로 체계에 대한 디지털 트윈을 생성할 수 있습니다. 도시 기획자는 도로를 매핑하고 실시간으로 교통 데이터를 분석하여 도시의 교통 흐름, 병목 현상이 발생하는 위치, 교통 혼잡을 완화하기 위해 필요한 조정 등에 대해 보다 포괄적인 시각을 얻을 수 있습니다.
• 통신
  통신 회사는 디지털 트윈 솔루션을 적용하여 네트워크 사용자의 움직임과 이들이 현재 실행 중인 애플리케이션을 기반으로 네트워크를 매핑하고 최적화할 수 있습니다.
• 부동산
  디지털 트윈은 부동산 회사에서 건물 에코시스템을 가상으로 표현하는 데 널리 사용됩니다. 이를 통해 의사 결정권자는 관리 시스템 데이터, 보안 시스템 데이터, HVAC 시스템 데이터,내부 및 외부 평면도, 세입자 상호작용 데이터 등 건물의 실시간 속성을 볼 수 있습니다.
• 에너지 생산
  에너지 수요가 증가함에 따라 에너지 부문에서는 디지털 트윈 기술을 사용하여 풍력 발전 터빈의 효율성을 개선하고 있습니다. 부착된 센서를 통해 터빈의 디지털 트윈에 실시간 성능 데이터가 제공되면, 이를 바탕으로 엔지니어가 에너지 출력을 최적화하는 데 필요한 부분을 개선하고 조정할 수 있습니다.
• 헬스케어
  무생물체뿐 아니라 생물체에 대해서도 디지털 트윈을 생성할 수 있습니다. 웨어러블 센서가 의료진에게 환자의 건강에 대한 심층 정보를 제공하고, 의료진은 이를 바탕으로 실제 환자를 치료하기 전에 치료법과 수술을 시뮬레이션할 수 있습니다.

물론 디지털 트윈 기술은 이러한 예에 국한되지 않습니다. 데이터 수집을 위해 가상 환경에 표현되는 모든 시스템은 자신의 디지털 트윈과 함께 작동합니다.

디지털 트윈을 사용하면 조직이 실시간으로 실제 데이터를 수집할 수 있으므로 그에 따른 많은 고유한 이점을 누릴 수 있습니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

연구 개발(R&D) 향상

R&D도 디지털 트윈을 사용하여 혜택을 얻습니다. 회사는 성능 테스트를 하기 위해 프로토타입 제작이 완성될 때까지 기다릴 필요 없이 정확한 디지털 트윈 데이터를 적용하여 실용적인 통찰력을 얻고 제품이 생산 단계에 들어가기 전에 중요한 변경과 개선 사항을 적용할 수 있습니다.

효율성 향상

제조 프로세스도 디지털 트윈 솔루션을 활용하기에 적합한 분야입니다. 회사는 생산 시스템을 추적하고, 실제 환경에 변경 사항을 적용하기 전 효율성 개선을 위해 활용 가능한 조치의 결과를 조사할 수 있습니다. 디지털 트윈은 신뢰할 수 있는 증거를 바탕으로 모든 개선 사항을 적용하고 시스템 개선에 도움이 되는 방식으로 변경 사항을 적용하도록 합니다.

성능 최적화

단일 구성요소를 참조하든, 프로세스 전체를 참조하든, 디지털 트윈은 덜 구체적인 의사 결정 프로세스로 인해 문제가 발생할 수 있는 영역에 신뢰할 수 있는 데이터 통찰력을 제공합니다. 이렇게 하면 비효율성을 제거하고 성능을 향상시킬 수 있습니다.

정보에 기반한 예측

실시간 IoT 센서 데이터와 고급 수학 모델링을 통해 의사 결정권자는 동향을 파악하고 문제가 될 수 있는 부분을 미리 파악하는 데 필요한 모든 정보를 얻을 수 있습니다. AI와 머신 러닝 기술은 디지털 트윈을 통해 가능해진 예측 권장 사항을 한층 더 개선할 수 있습니다.

시장 출시 기간 단축

디지털 트윈은 아이디어를 실현하는 데 필요한 시간을 크게 단축할 수 있습니다. 즉, 제품뿐 아니라 생산 및 배포와 관련된 기타 자산과 프로세스에 대한 개발 시간을 단축하고 시장 출시를 앞당길 수 있습니다.

앞에서 언급했듯이 디지털 트윈은 크기가 작고 구체적인 것부터 크고 포괄적인 것까지 다양합니다. 다양한 과학 분야에서는 디지털 트윈 솔루션을 적용하여 미시적 대상(예: 인간 세포)과 거시적 대상(예: 가시적 우주의 대규모 구조)의 행동 모델을 만들기도 했습니다. 한편, 기업은 디지털 트윈 작업을 다음과 같은 4가지 확대 수준으로 분류하는 경향이 있습니다.

• 구성요소
  단일 작동 구성요소는 디지털 트윈의 가장 기본적인 단위입니다. 보다 세부적으로 접근하기 위해 구성요소를 여러 부분으로 더 세분화할 수 있습니다.
• 자산
  디지털 트윈이 2개 이상의 구성요소로 구성된 경우 자산으로 분류됩니다. 자산 트윈은 개별 구성요소와 구성요소 간의 상호작용을 바탕으로 성능 데이터를 복구합니다.
• 시스템
  시스템 트윈은 작동하는 시스템을 만들기 위해 함께 작동하는 2개 이상의 자산으로 구성됩니다.
• 프로세스
  마지막으로 프로세스 트윈은 전체 프로세스를 생성하기 위해 여러 시스템의 상호작용에 중점을 둡니다.

디지털 트윈과 시뮬레이션이라는 용어는 서로 바꿔서 사용되는 경우가 많습니다.그리고 여러 면에서 이 둘은 매우 유사합니다.디지털 트윈과 시뮬레이션은 실제 데이터를 사용하여 디지털 환경에 객체를 복제합니다.그러나 디지털 모델의 범위에 이 둘의 차이점이 있습니다.

대부분의 시뮬레이션은 단 하나의 특정 프로세스만 연구하도록 설계되었습니다. 또한 수집 시점에 할당된 값을 유지하는 지연 데이터에 의존하는 경향이 있습니다.

디지털 트윈은 훨씬 더 많은 일을 할 수 있습니다. 디지털 트윈은 조직이 다양한 시뮬레이션을 실행하여 다양한 프로세스를 테스트하고 연구할 수 있는 실제로 작동하는 디지털 환경을 만듭니다. 이 모든 것에는 현재 일어나고 있는 일을 명확히 보여주는 실시간 데이터가 반영됩니다. 이 데이터는 실시간 정확성을 보장하기 위해 디지털 트윈으로 이동하고, 처리 시스템에서 생성된 모든 통찰력이 대상을 최적화하기 위해 다시 전송됩니다.

간단히 말해, 시뮬레이션은 시스템 내에서 변경된 것이 주는 영향을 엿볼 수 있습니다. 디지털 트윈은 더 나아가 여러 시스템 또는 프로세스에서 현재 일어나고 있는 일과 변수가 변경되는지에 따라 미래에 발생할 가능성이 있는 일에 대한 상세한 통찰력을 제공합니다.

디지털 트윈은 언제 유용할까요? 이 질문에 개괄적으로 대답하자면 "조직이 구성요소, 자산, 시스템 또는 프로세스에 대한 실시간 통찰력을 원할 때마다"입니다. 그러나 보다 구체적으로, 디지털 트윈은 다음과 같은 특정 시점에 적용할 때 가장 유용합니다.

제품 개발 도중

실제 제품을 생성하거나 시스템을 구축하기 전에 완제품에 통합해야 하는 설계, 분석, 프로세스와 관련된 데이터를 나타내는 디지털 트윈 프로토타입(DTP)을 제작할 수 있습니다. 조직은 DTP를 사용하여 매개변수 및 작동 조건을 테스트하고 수정하여 개발 중인 제품과 시스템을 보다 정확하게 파악하고 본격적인 생산에 들어가기 전에 설계를 유익하게 변경합니다.

배포 후

제품을 릴리스하거나 특정 시스템 또는 프로세스를 배포한 후에도 디지털 트윈은 데이터 수집과 분석에서 중요한 역할을 합니다. 디지털 트윈 인스턴스(digital twin instance, DTI)는 전체 수명주기에서 객체 또는 엔터티에 대한 정확한 정보를 조직에 제공하고, 디지털 트윈 집계(digital twin aggregate, DTA)는 DTI 그룹을 결합하여 다양한 조건에서의 기능을 결정하고, 새로운 작동 매개변수를 테스트하며, 더 나아가 보다 포괄적인 가시성을 제공합니다.

예상치 및 지연 데이터를 바탕으로 하는 명확하고 간단한 시뮬레이션은 여러 이점을 제공하지만 제품과 기업은 순수한 가상 환경에서 존재하지 않습니다.. 조직이 실제로 어떻게 운영되고 개선할 부분이 어디인지 파악하려면 조직은 일관성을 갖춘 포괄적인 최신의 실제 정보가 필요합니다.

실제 데이터라는 측면을 강조한 결과 많은 분야와 산업을 포괄하는 고유하고 가치 있는 솔루션이 탄생했습니다. 이러한 솔루션에는 다음이 포함됩니다.

• 간편한 커스터마이제이션을 위한 제품의 다양한 디지털 버전 생성
• 경주용 자동차의 효율성 향상
• 풍력 터빈의 피로 시험과 내부식성
• 여러 분야의 디지털 트윈 데이터를 간편하게 공유
• 제품 제조 및 비즈니스 프로세스 개선
• 제조 성과 지표를 추적하기 위한 프로세스 최적화
• 제품 수명주기 연장
• 자동차 제조 분야에서 물리적 프로토타입의 필요성 감소
• 제품, 성능 및 유통 데이터를 통한 고객 경험 향상
• 병원의 워크플로우, 직원 배치 및 절차 개선

• 제조:제조 프로세스 최적화, 다운타임 감소, 제품 품질 향상 등의 이점이 모두 디지털 트윈을 통해 가능해집니다. 예를 들어 디지털 트윈은 생산 라인의 동작을 시뮬레이션하여 병목 현상을 파악하고 워크플로우를 최적화합니다.
• 헬스케어:디지털 트윈은 MRI 등의 기계나 백신/의약품 배송을 모니터링하여 잠재적인 문제를 파악하거나 성능을 보다 정확하게 측정할 수 있습니다. 이 기술은 또한 의료진과 연구원이 질병의 진행을 보다 정확하게 이해하고 표적 치료법을 개발하는 데 도움이 되도록 인체의 기관에 대한 맞춤형 시뮬레이션을 생성하는 데 사용되기도 합니다.
• 건설:시뮬레이션과 최적화를 통해 디지털 트윈은 비용을 절감하고 안전성을 개선하며 낭비를 최소화할 수 있습니다.
• 에너지:디지털 트윈을 통해 에너지 생산 및 분배 시스템을 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 디지털 트윈은 비효율성을 파악하고 성능을 개선하기 위해 발전소의 동작을 시뮬레이션합니다.
• 운송:디지털 트윈을 활용하여 교통 흐름과 물류를 최적화할 수 있습니다. 예를 들어 디지털 트윈은 선적항의 동작을 시뮬레이션하여 병목 현상을 파악하고 워크플로우를 최적화합니다.
• 공급망:회사는 시스템의 작동 방식에 대한 통찰력을 얻고 잠재적인 개선 영역을 파악하여 재고 관리를 최적화하고, 폐기물을 줄이며, 품질 관리를 개선할 수 있습니다. 예를 들어 제조 공장의 디지털 트윈은 다양한 시나리오를 시뮬레이션하고 생산 프로세스의 병목 현상을 파악하는 데 사용됩니다.
• 소매업:소매 환경에서 디지털 트윈 기술은 실제 매장의 가상 복제본을 생성하여 고객이 가상 환경에서 제품을 보고 구매할 수 있도록 하는 동시에 직원이 매장 레이아웃과 제품 배치를 변경하기 전에 다양한 가능성을 테스트해 볼 수 있도록 합니다.

이 목록에는 디지털 트윈 기술의 가능한 사용 사례 중 일부만 포함되어 있습니다. 디지털 트윈을 통해 조직은 완전한 디지털 환경에서 객체 및 프로세스의 매개변수를 생성, 분석, 조정할 수 있으므로 가장 복잡한 문제도 기존 방식보다 빠르고 쉽게 저렴한 비용으로 렌더링하고 해결할 수 있습니다.

데이터는 항상 비즈니스 의사 결정에서 중요한 역할을 해왔습니다. 디지털 트윈 솔루션이 널리 보급되면서 실제 데이터를 캡처하고 분석하는 문제가 해결되고 있습니다. 하지만 기술을 이미 사용할 수 있더라도 비즈니즈에 맞게 디지털 트윈을 만드는 데 적합한 도구와 자원을 찾는 것은 어려울 수 있습니다.

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