| 박찬석의 물류時論(121) / 디지털 트윈의 이해와 물류산업의 적용(2/2) | |||
 
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디지털 트윈의 이해와 물류산업의 적용(2/2) ②디지털 트윈과 물류산업 디지털 트윈 기술 발전 전망과 5대 핵심 기술 ■ 디지털 트윈 기술 발전 전망 현실세계 모사가 초고도화/초정밀화 방향으로 진화하면서 사람의 눈에 보이지 않는 비가시(Invisible) 영역에 대한 지능형 객체 식별화와 시각화 기술이 주요해질 것으로 예상된다. 또한 디지털 트윈 관제 대상 물리객체 모니터링, 객체 간 관계분석 및 지능형 관제에서의 오류 최소화, 현실-가상 세계 간 오차 최소화를 위해 데이터 자동보정 기술 및 지능형 네트워크 모니터링 고도화가 중요해질 전망이다.
디지털 트윈을 기반으로 가상세계에서 다양한 모의를 수행하여 현실세계의 문제해결 방안을 도출하고, 모의실험 시나리오를 자동으로 생성하는 현실 세계 문제 예측 및 최적화 기술이 고도화될 것으로 보인다. 디지털 트윈 간 상호작용과 실시간 자율협력을 위한 디지털 연합(Federation) 핵심기술은 디지털 트윈 모형 간의 연합적 협업을 위한 동적 객체들의 분류, 식별 및 관리를 위한 운영, 다양한 페러레이터(요소)들의 기능 등에 대한 메타데이터 관리, 트윈 간 지능화와 상호 신뢰성 등의 핵심기술 등이 발전할 것으로 예견된다.
향후 다중 디지털 트윈의 동일한 물리객체 공유에 필요한 통합 모델링과 유효 데이터 관리 등 객체 최적화가 핵심 이슈로 떠오를 전망이며, 복합문제 해결을 위한 디지털 트윈 객체들의 식별, 연합, 협업 운영에 대한 상호운용성 확립, 디지털 트윈의 물리객체와 가상객체 간의 상태 동기화와 디지털 트윈 쌍들 간의 상태 동기화를 지원하는 디지털 쓰레드 통신 프레임워크 표준 확보를 위한 노력이 필요할 것이다.1) ■ 디지털 트윈 5대 핵심 기술 디지털 트윈의 핵심은 ‘데이터’이다. 현실세계의 현상을 모사하기 위한 ‘IoT, Big Data’, 행위(본질)을 모사하기 위한 ‘AI, Simulation’, 형상을 모사하기 위한 ‘3D(VR/AR/MR)’가 핵심 기술이다.
디지털 트윈의 정책 동향 ■ 디지털 트윈 국내 정책동향 한국판 뉴딜의 10대 대표과제 및 한국판 뉴딜 2.0 ‘디지털 초혁신 프로젝트 과제’에 포함된 ‘디지털 트윈’의 체계적 발전 계획 필요에 따라 『디지털 트윈 활성화 전략』 이 관계부처합동으로 2021년 9월 6일 발표되었다.
최근 디지털 트윈 관련 기업·전문가들은 지난 수년간 디지털 트윈 구축 우수 사례로 소개되어온 국가 주도, 해외기업(佛 Dassault)기술로 구축한 폐쇄형 플랫폼인 ‘버추얼 싱가포르’의 한계를 지적하고 있다. 따라서 국내 기업 요소기술을 토대로 플레이어 기업들이 스스로 트윈 구축에 참여하고, 보다 폭넓은 분야에서 활용할 수 있도록 돕는 민간 주도형 생태계’를 조성해 나갈 계획을 가지고 있다.
■ 디지털 트윈 해외 정책동향 글로벌 주요국들은 자국의 현실과 강점을 기반으로, 새로운 성장동력과 일자리 창출을 위한 디지털 트윈 관련 정책들을 추진하고 있다.
디지털 트윈과 물류산업 ■ 디지털 트윈이 물류 혁신하는 5가지 방법 디지털 트윈은 다양한 산업분야에서 활용되고 있으며, 특히 스마트 팩토리 분야(제조공장, 물류센터 등)에서 향후 가장 큰 수혜가 예상되는 분야이다. 독일 DHL(2019)은 『물류산업 내 디지털 트윈(Digital Twins in Logistics)』 동향 보고서에서 디지털 트윈은 물리적 자산을 더 잘 이해하고 관리하기 위해 디지털 가상 모델을 활용하는 것으로, 물류 운영에 큰 변화를 가져올 잠재력을 가진 기술이라고 언급하였다. 데이터 기반 의사결정으로 업무 간소화를 이루어 전통적인 물류산업의 공급 사슬 구조를 변화시킬 것이라 전망하고 있다. 공급망 디지털 트윈을 통해 사용자는 시스템의 일부인 프로세스 및 모든 관련 비즈니스 정보의 거울을 만들 수 있으며, 실시간 디지털 인식은 향후 운영 중단을 최소화하는 동시에 개선하는데 도움이 된다. 다음은 DHL이 제시한 ‘디지털 트위닝이 물류를 혁신하는 5가지 방법(5 Ways Digital Twinning Will Revolutionize Logistics)’이다.2) 1) 포장재 성능 예측(Predict the Performance of Packaging Materials) 일회용 포장은 오랫동안 환경에 골칫거리였으며 식품 포장이 주요 원인 중 하나였다. 그러나 디지털 트위닝은 곧 전 세계적으로 오염과의 싸움에서 흐름을 바꿀 수 있다. 재료 디지털 트윈을 사용하면 제품 포장을 디지털 공간에서 개념화한 다음 배포하기 전에 결함을 테스트할 수 있다. 많은 기업들이 환경에 대한 부담을 줄이기 위해 지속 가능한 재료를 사용하는 방향으로 나아가고 있으며, 디지털 트위닝은 재료의 타당성을 결정하는데 점점 더 중심적인 역할을 하고 있다. 예를 들어 스웨덴 가구 회사 IKEA는 분해하는데 수세기가 걸리는 스티로폼 포장재를 훨씬 더 빠른 속도로 분해되는 생분해성 버섯 기반 소재로 교체했다. 또한 재료 디지털 트윈은 재사용 가능한 컨테이너 함대의 손상을 모니터링하고, 향후 배송을 위해 수정해야 할 설계 결함이 있는지 확인할 수 있다.
2) 선적 보호 강화(Enhance Shipment Protection) 디지털 트윈은 우리가 알고 있는 전달 방식을 변경하도록 설정되어 있다. 제품과 패키징 데이터를 결합함으로써 회사는 첫 번째 배송이 시작되기 전에도 다양한 패키징 조건이 특정 제품에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알아낼 수 있으며, 이를 통해 공급업체는 최적의 포장을 통해 제품 손상을 최소화할 수 있다. 디지털 트윈은 지속적으로 데이터를 수집하여 더 많은 가치를 추가하므로, 생산에서 배송까지 잠재적인 약점을 식별하는데 도움이 된다. 배송 디지털 트윈의 데이터는 실제 배송이 진행되는 동안 여러 데이터 포인트를 전송하는 센서에 의해 수집된다. 최근 6개월까지의 데이터를 검색할 수 있으므로 반복되는 추세를 파악할 수 있다. 이를 통해 분석가는 공급망의 성능에 대한 아이디어를 얻을 수 있으므로, 향후 운영을 보호하고 강화할 수 있다. 3) 설계 및 성능 최적화를 통한 물류 인프라 지원(Support Logistics Infrastructure By Optimizing Design And Performance) 공간, 자재 등 창고 건축에 대한 정보가 수집되면 기업은 디지털 트윈으로 테스트를 실행하여 필요에 맞는 인프라를 더 잘 설계할 수 있으며, 실시간 운영 데이터는 인력 및 자동화 시스템을 모니터링하여 생산성을 향상시킬 수 있다. 물류 인프라가 디지털 트윈을 채택하는 가장 중요한 인센티브는 지속적인 성능 개선에 대한 약속일 것이다. 예를 들어 기업은 시설의 정확한 4D 모델과 결합된 데이터 저장소를 사용하여 운영 문제를 신속하게 식별할 수 있으며, 또한 회사는 실제 변경을 구현하기 전에 레이아웃 변경 또는 새 장비 및 새 프로세스 도입의 잠재적 영향을 평가하기 위해 디지털 트윈으로 시뮬레이션을 생성할 수 있다. 4) 주요 글로벌 허브의 운영 관리 통합(Intergrate Operations Management at Major Global Hubs) 화물 공항 및 컨테이너 항구와 같은 주요 물류 허브의 시설 관리는 복잡한 경우가 많으며, 불완전한 시스템이나 사람의 실수로 인해 수렁에 빠질 수 있다. 예를 들어 네덜란드의 로테르담 항은 항구가 시나리오를 테스트하고 운영 효율성을 개선하는 방법을 더 잘 이해하는데 도움이 되는 디지털 트윈을 만들기 위해 IBM과 협력하고 있다. 복제본은 100% 정확도로 선박 이동, 인프라, 날씨, 지리 및 수심 데이터를 추적한다. 사물인터넷(IoT) 기술을 통해 항구는 수위를 기반으로 선박이 항구에 도착하고 출발하는 최적의 시간을 예측하고 최대 화물을 선적할 수 있다. 성공할 경우 디지털화 이니셔티브는 현재 시간당 약 80,000달러(70,317유로)의 비용이 드는 항구에서의 정박 시간을 단축할 것으로 예상된다. 이러한 경우 디지털 트윈을 사용하면 물리적 테스트가 필요하지 않고 효율적으로 운영을 통합하는데 집중할 수 있다.  5) 동적 배송 네트워크 만들기(Create a Dynamic Delivery Network) 배송이 이루어지면 디지털 트윈은 여정의 전체 네트워크에 대한 세부 정보를 갖게 된다. 디지털 트윈 모델에는 사용자가 실시간 상황을 평가하는데 도움이 되는 포괄적인 지리적 데이터가 포함된다. 위성 및 항공 사진의 발전으로 디지털 트윈이 지원하는 내비게이션이 곧 표준이 될 것이다. 도로 네트워크의 디지털 트윈에는 교통 상황, 도로 레이아웃, 건설 등의 정보가 포함되며, 수요 패턴 및 이동 시간과 같은 기타 데이터는 유통 경로 및 재고 보관 위치를 계획하는 데 유용하게 활용될 수 있다. ■ 유통/물류 디지털 트윈 발전 전망 다양하고 복잡한 물류 자원(화물, 운송 차량, 운송 용기, 구분설비, 물류센터 환경)의 대규모 객체 모델링을 통해 물류 환경 운영 최적화를 위한 물량 예측, 구분설비 진단 등 빅데이터 및 AI 기반으로 물류 운영데이터를 실시간으로 분석 및 예측기술로 진화할 수 있다. 디지털 트윈은 향후 물류를 구성하는 차량, 장비 등 물류 자원의 디지털 데이터화와 시공간 상호 동기화를 통해 운영현황 모니터링과 최적화, 상태를 추적하고, 감시 및 진단 기능을 제공할 것으로 전망되며, 물류 네트워크 상의 처리 능력을 분석하고, 운영전략에 대한 분석 평가, 실 물류환경에서 수집된 데이터를 기반으로 가상에서 정밀하게 시뮬레이션을 통해 최적의 운영전략을 도출할 수 있을 것이다. 디지털 트윈을 통해 물류 구성요소 간 연합적 협업을 위한 객체 식별 및 관리체계로 발전할 것으로 보이며, 센서 데이터로부터 수집되는 물류 자원 정보의 형식오류 및 의미오류 탐지와 보정 기술이 중요해질 것으로 보인다. 물류창고 및 물류센터 분야, 물류 인프라 분야, 선적 분야, 패키징 분야 등 디양한 물류 환경에 디지털 트윈기술이 요구되고 있으며, 데이터 기반 의사결정을 통해 전통적인 물류산업의 공급사슬 구조를 변화시킬 것으로 전망하고 있다.
디지털 트윈의 문제점과 한계 디지털 트윈은 물리적 개체와 시스템의 실시간 모니터링, 분석 및 시뮬레이션을 가능하게 하여 광범위한 산업분야에 혁명을 일으킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다. 그러나 디지털 트윈이 성공하려면 몇 가지 문제점과 과제를 해결하여야 한다. ① 보안 문제 : 디지털 트윈에는 독점 디자인 정보 또는 개인 건강 데이터와 같은 민감한 데이터가 포함되는 경우가 많으며, 실제 제품의 정보를 수집하고 저장하기 때문에 보안 문제가 발생할 수 있다. 해커가 디지털 트윈 데이터에 접근하여 제품 설계 정보를 유출시키거나 제품을 조작할 수 있으므로, 사이버 위협으로부터 보호되어야 한다. ② 데이터 처리 문제 : 디지털 트윈을 구현하는 데 있어서 가장 큰 과제 중 하나는 센서 및 기타 장치에서 생성되는 방대한 데이터를 관리하는 것이다. 또한 대량의 데이터를 처리해야 하기 때문에 데이터 처리 문제가 발생할 수 있다. 디지털 트윈의 데이터 처리 시스템이 충분히 강력하지 않으면 데이터 처리 속도가 늦어져서 실시간으로 제품 상태를 모니터링하는 것이 어려울 수 있다. ③ 초기 비용 문제 : 디지털 트윈을 구축하려면 초기 비용이 많이 들어간다. 디지털 트윈 모델링을 위한 소프트웨어와 하드웨어를 구매해야 하며, 인력 및 업그레이드와 관련된 추가 비용이 많이 들기 때문에 중소기업이나 스타트업에서는 도입하기 어려울 수 있다. ④ 상호 운용성 문제 : 디지털 트윈에는 다양한 센서 및 장치와 같은 여러 소스의 데이터가 필요한 경우가 많다. 이러한 데이터 소스가 서로 통신하고 단일 시스템에 통합되어야 한다. 이를 위해서는 서로 다른 장치와 시스템간의 상호 운용성이 필요하다. ⑤ 데이터 불일치 문제 : 디지털 트윈은 실제 제품의 데이터를 수집하고 모델링하기 때문에 실제 제품과 디지털 트윈 모델 사이의 데이터 불일치 문제가 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 디지털 트윈 모델링을 효율적으로 수행해야 한다. ⑥ 규제 문제 : 의료 및 금융과 같은 민감한 데이터를 포함하는 디지털 트윈에는 규제 및 규정 준수 요구 사항이 적용될 수 있다. 이로 인해 디지털 트윈의 개발 및 구현에 복잡성과 비용이 추가될 수 있다. ⑦ 전문성과 인력 문제 : 디지털 트윈을 구축하려면 전문가적인 능력이 필요하다. 하지만 이러한 전문가들은 적은 수에 불과하기 때문에 구인이 어려울 수 있다. 또한 전문가들의 연봉도 높은 편이기 때문에 구축비용이 증가할 수 있다. ⑧ 윤리적 및 사회적 영향 : 디지털 트윈의 사용은 프라이버시, 자율성 및 형평성 문제와 같은 윤리적 및 사회적 문제를 제기한다. 예를 들어 의료분야에서는 환자에 대한 프라이버시에 대한 우려를 제기할 수 있고, 교통 분야에서는 소외된 지역 사회에 미치는 영향에 대한 우려를 제기할 수 있다. 주1. 디지털 트윈기술 K 로드맵, 정보통신기획평가원, 2021. 12, p22~24.내용 부분 수정 인용 주2. https://lot.dhl.com/5-ways-digital-twinning-will-revolutionize-logistics/ -참고문헌 및 자료- 1. 디지털 트윈 발전 전망, KAIST, 김탁곤, 2022. 2. 4 2. 디지털 트윈 기반 스마트제조혁신. 포스코ICT, 2022.6. 24 3. 디지털 트윈 기술 K-로드맵, 정보통신기획평가원, 2021.12. 4. 디지털 트윈 활성화 전략(정부합동), 2021년 9월 5. 디지털 트윈 기술 보고서, 지능화융합연구소, 2021.01.05 6. ‘디지털 트윈 기술보고서’, 한국전자통신연구원 지능화융합연구소,January, 2021. 7. csi-ltr6-resources-digital-twins-in-logistics-dhl-trend-report, 2019 8. www.ibm.com/kr-ko/topics/what-is-a-digital-twin 9. https://lot.dhl.com/5-ways-digital-twinning-will-revo lutionize-logistics/  박찬석은 미래물류컨설팅의 대표로 재직 중이며, 물류/SCM 분야 컨설팅과 한국생산성본부, 한국통합물류협회 및 기업체 대상의 물류/SCM전문 강사로 출강 중에 있다. 이 밖에 삼성경제연구소 사이버 포럼인 ‘SCM 연구회’의 대표 시샵을 맡고 있으며, 네이버 블로그 “박찬석의 물류/SCM 바로보기(http://blog.naver.com/neologis)”를 운영하고 있다. 前. 물류단지 실수요 검증위원(국토교통부) 現. 서울특별시, 인천광역시, 충청남도 물류단지 실수요 검증위원 現. 종합물류기업 인증 평가위원(교통연구원) 現. 교통영향평가 심의위원(행정중심복합도시건설청) 現. 유통/물류 실무위원(대한상공회의소) 現. 스마트 물류위원회 자문위원(통합물류협회) 現. 한국 SCM학회, 산업계 부회장 現. 한국녹색물류학회 이사 現. 한국생산성본부, 물류혁신 전문위원 주요 컨설팅 분야는 물류센터 및 물류단지 개발(물류단지 실수요 검 증), 물류Cost, 물류/SCM 전략, 물류센터 기본 설계 및 운영 최적화, 물 류보안과 제3자 물류 및 국제물류 분야이다 * E-Mail: mincho79@emapl.com H.p: 010-4533-8307 <저작권자 ⓒ 월간 물류매거진(www.ulogistics.co.kr) 무단전재 및 재배포금지> |
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