Part 1. 디지털 트윈이란?
초기의 자동차 디자이너는 나무와 점토를 이용해 자신의 머릿속에 있는 자동차의 외형을 형상화시켰다. 그리고 이런 모델을 만들면서 실제 작업과정에서 생길 수 있는 문제를 사전에 수정했다. 이처럼 수세기 동안 사람들은 복잡한 문제를 해결하는데 모델링 기법을 사용했다.

디지털 트랜스포메이션 시대인 오늘날에는 사물인터넷(IoT), 빅 데이터, 인공 지능, 클라우드 컴퓨팅 같은 디지털 기술을 이용한 디지털 트윈(Digital Twin)이 그 역할을 대신하고 있다.

가상의 디지털 세계에 물리적 세계를 재현하는 기술
디지털 트윈은 물리적 세계와 동일한 ‘디지털 쌍둥이’를 만드는 것으로, 실제 물리적인 물체 및 시스템을 가상의 디지털 세계에 고스란히 재현하는 것을 의미한다. 여러 사물의 성능을 최적화시키기 위해 첨단 디지털 기술을 이용해 가상공간에서 다양한 시뮬레이션을 하도록 하는 기술이라고 이해하면 된다.

디지털 트윈 기술의 개념은 미 항공우주국(NASA)이 지상에서 우주에서의 문제를 반영하고 진단하기 위해 초기 우주 캡슐의 실물 모형을 완전한 디지털 시뮬레이션으로 대체하면서 시작됐다. 이후 2014년 GE가 디지털 트윈 기술을 이용해 엔진 제조 서비스 모델을 사업화하면서 산업계에서 주목받기 시작했다.

IT컨설팅 전문 업체 가트너는 2017년부터 올해까지 3년 연속 이 디지털 트윈을 전략적 기술 트렌드 전망에서 톱 10기술의 하나로 선정해 중요성을 강조하고 있다. 가트너는 향후 3~5년 이내에 수십 억 개의 사물이 물리적인 객체 또는 시스템의 동적 소프트웨어 모델인 디지털 트윈으로 표현될 것이라고 예상하고 있다.

디지털 트윈 기술은 계속 확대되어 지금은 빌딩이나 공장, 도시 등 거대한 실체까지도 재현의 대상이 되고 있다. 뿐만 아니라 사람이나 프로세스도 디지털 트윈으로 재현할 수 있다는 의견이 나올 만큼 그 개념 자체도 계속 확장되고 있다. 

물리적 세계와 디지털 세계를 하나로 관리… 새로운 비즈니스 기회 창출
디지털 트윈의 등장은 물리적 세계와 디지털 세계를 하나로 관리 할 수 있는 전환점을 예고하는 것이다. 디지털 트윈은 현재 △자동차 설계 △생산 현장 로봇 점검 △항공기 엔진 성능 확인 △공장 설비 준비 등에서 가장 뛰어난 도구로 활용되고 있다. 생산 품질 향상은 물론 운영비와 개발 기간을 줄일 수 있으며, 실시간 통제까지 가능해 제조 분야에서 혁명을 일으켰다는 평가를 받고 있다.

특히 엔지니어링, 제조, 자동차 및 에너지 산업이 주도하는 디지털 트윈은 회사가 자산을 보다 효과적으로 설계, 시각화, 모니터링, 관리 및 유지 관리 할 수 있도록 도우며 이미 새로운 가치를 창출하고 있다. 또한 고급 서비스 제공 및 운영 데이터로부터 귀중한 통찰력을 얻어내고 이를 통해 새로운 비즈니스 기회까지 열고 있다.

디지털트윈이 이처럼 주목 받게 된 것은 △센서를 기반으로 하는 사물인터넷 △데이터를 먹고 자라는 인공지능 △데이터를 받아들이고 배분하는 클라우드 △제조 분야의 혁명을 이끄는 3D 프린터 등과 밀접한 관계를 맺고 융합했기 때문이다.

제조부터 의료, 물류산업까지 빠르게 확산 중
디지털 트윈은 현재는 주로 제조 분야를 중심으로 적용되고 있다. 하지만 증강현실(AR)과 가상현실(VR) 기술의 발전, 머신러닝을 포함한 인공지능 기술의 발전에 힘입어 점차 다양한 산업으로 활용 범위가 확대되고 있다. 항공 엔진 산업에서는 GE와 롤스로이스를 중심으로 디지털 트윈 기반의 엔진 제조 서비스 모델이 사업화되고 있다. 대표적 굴뚝산업인 철강에서도 디지털 용광로(Digital Furnace) 같은 디지털 트윈 사업이 경쟁적으로 추진되고 있다.

자동차 산업의 경우는 기본적인 제조 현장(공장) 효율화 및 생산 장비 관리 최적화 외에도, 자율주행 기술의 완성도를 향상시키기 위해 디지털 트윈 기술이 활용되고 있다. 디지털 기술을 통해 자동차를 가상공간에 구성하고, 자동차의 특성을 입력하여 자동차가 실제 공간에서 주행하는 것처럼 가상공간에서도 움직임을 구현하는 것이다.

에너지 분야에서는 디지털 트윈이 발전 시설 계획의 최적화, 운용 및 관리의 효율화, 소비 최적화에 활용되고 있다. 이외에도 스마트 시티 구현과 건강관리 및 의료 분야에서도 쓰이고 있다. 물류 분야에서는 디지털 트윈을 물류 운영 현황 모니터링 및 최적화에 활용하고 있다. 컨테이너 터미널의 운영 현황 및 장비·차량 상태 모니터링, 물류 창고 내부 상황의 실시간 관제 등이 디지털 트윈 기술로 가능하다. 두바이 항만이 컨테이너 터미널에서 터미널의 각종 주요 정보를 3D로 실시간 관제하여 운영 효율화를 꾀하고 있는 것이 대표적인 사례다.

한편, 맥킨지에 따르면 디지털 트윈으로 항공·발전 분야에서 연료효율을 1% 증가시키면 연간 6조~8조 원, 에너지 설비 가동시간을 1% 증가시키면 연간 5조~7조 원의 비용 절감 효과를 얻을 수 있다고 한다.

Part 2. 디지털 트윈이 물류 산업에 미치는 영향은?
그렇다면 디지털 트윈은 기존의 물류 공급망을 어떻게 변화시킬까?

이 질문에 대한 고민과 해답을 DHL이 내놓았다. DHL은 올해 7월 발표한 <Digital Twins in Logistics> 보고서에서 “디지털 트윈은 물류 산업에 이미 적용되고 있는 IoT의 이점을 더욱 확대시킬 것이며, 또한 개별 자산 및 선적에서 전체 글로벌 공급 네트워크에 이르는 공급망의 계획, 설계, 운영 및 최적화에 대한 심층적인 통찰력을 제공할 것”이라고 전망했다.

디지털 트윈은 아직 물류 분야에서 널리 응용되지는 않았지만 많은 핵심 기술은 이미 사용되고 있다. 물류 부문에서 센서를 활용하여 화물을 추적하고 최근에는 취급 장비까지 추적하고 있는 사례가 바로 그것이다.

오늘날 물류 업계는 점점 개방형 API(응용프로그래밍인터페이스) 전략을 수용하고, 클라우드 기반의 IT 시스템으로 운영 체계를 버전 업 하고 있다. 이 과정에서 물류 기업은 머신 러닝 및 고급 분석 기술을 적용하여 공급망을 최적화하고, 선적 및 운영 데이터에서 새로운 통찰력을 얻고 있다. 물류 전문가는 창고 피킹 및 차량 적재와 같은 작업을 위해 증강 및 가상현실 응용 프로그램을 구현하기도 한다. 이러한 작업의 데이터는 디지털 트윈 생성에 매우 적합하다.

그러나 다른 여러 가지 기술을 완전한 디지털 트윈으로 구현, 통합하는 것은 복잡하고 도전적인 노력이다. 특히 비용에 민감한 기업 입장에선 투자를 꺼릴 수밖에 없는 것이 현실이기도 하다. 그렇다면 물류 분야에 적용 가능한 디지털 트윈 사례는 어떤 것들이 있을까? DHL의 보고서를 통해 살펴보자.

포장 및 컨테이너 분야의 디지털 트윈
물류 네트워크를 통해 이동하는 압도적 대다수의 제품들은 특정 형태의 보호용 인클로저를 이용한다. 업계에서는 전용 또는 재사용 컨테이너와 함께 다량의 일회용 포장재를 사용한다. 패키징 및 컨테이너를 설계, 모니터링 및 관리하는 과정에선 많은 문제가 발생한다. 예를 들어, 전자상거래의 성장은 포장의 다양성을 증가시키는데 이로 인해 상당한 낭비가 발생하고 운영 효율성이 떨어지는 문제가 생기고 있다.

이때 재료 디지털 트윈을 적용하면 더 강력하고 가벼우면서도 환경 친화적인 포장 재료를 개발할 수 있다. 지속 가능성을 개선하기 위해 물류 회사는 퇴비화가 가능한 플라스틱이라든지 재활용률이 높은 재료를 포함한 다양한 신소재의 적용을 모색할 수 있다. 실제로 가구 기업인 IKEA는 플라스틱 폼을 버섯에서 자란 생물학적 대안으로 대체하고 있다. 재료 디지털 트윈은 물류 기업이 새로운 재료의 성능을 이해하고 예측하는 데 도움을 줄 뿐 아니라 운송 중에 발생하는 온도, 진동 및 충격 하중 등에 어떻게 반응할지까지도 모델링 할 수 있다.

디지털 트윈은 물류 플레이어가 컨테이너 차량을 보다 효율적으로 관리하는 데도 도움을 줄 수 있다. 재사용 가능한 용기를 추적하는 것은 어려운 일이다. 물류 기업은 컨테이너를 마지막 목적지에서 다음 목적지로 이동시키는 것뿐만 아니라 미래의 적재물을 손상 시키거나 직원 또는 기타 자산에 위험을 초래할 수 있는 손상 및 오염 상태도 점검해야한다. 독일의 스타트 업 Metrilus가 개발한 새로운 3D 사진 기술을 이용한 디지털 트윈은 컨테이너의 상세한 모델을 신속하게 생성하여 찌그러짐 및 균열과 같은 잠재적 문제를 자동으로 식별 할 수 있다. 이 정보를 컨테이너 이동과 관련된 과거 데이터와 결합하면 특정 자산의 사용, 수리 또는 폐기시기에 대한 결정을 알려주는 디지털 트윈을 만들 수 있다.

또한, 컨테이너 전체에 걸쳐 이러한 데이터를 집계하면 소유자가 차량 크기 및 분배에 대한 최적의 결정을 내릴 수 있고, 컨테이너 설계의 결함을 발견할 뿐만 아니라 공급 시 특정 지점에서 발생하는 거친 취급과 같은 근본적인 문제를 미리 식별해 낼 수도 있다.

선적 분야의 디지털 트윈
다음 단계는 패키지 또는 컨테이너의 내용을 디지털 트윈에 통합하는 것이다. 제품 및 포장 데이터를 결합하면 포장 선택 및 컨테이너 포장 전략을 자동화하여 제품 보호를 최적화하는 것은 물론 효율성을 향상시킬 수도 있다.

의약품이나 섬세한 전자 부품의 배송에는 온도, 충격 및 진동 등을 모니터링 하는 센서를 사용하는 게 이미 관행이다. 최신 버전의 센서는 선적 진행 중에도 지속적인 데이터 전송을 통해 점점 더 많은 데이터 포인트를 제공하고 있다.

선적 디지털 트윈은 이러한 센서가 수집한 데이터의 저장소 역할을 한다. 디지털 트윈 기술을 통해 이 데이터를 새로운 방식으로 사용할 수도 있다. 예를 들어, 포장의 단열 및 충격 흡수 특성을 포함하는 모델은 외부 센서가 수집한 데이터로 제품 내부의 상태를 추정할 수 있다.

창고 및 유통 센터 분야의 디지털 트윈
디지털 트윈은 창고, 유통 센터 같은 물류 인프라의 설계, 운영 및 최적화에 큰 영향을 줄 수 있다. 이 디지털 트윈은 시설 자체의 3D 모델과 연결된 창고 플랫폼에서 수집한 IoT 데이터와 모든 품목의 크기, 수량, 위치 및 수요 특성을 포함하는 재고 및 운영 데이터와 결합할 수 있다.

창고 디지털 트윈은 새로운 시설의 설계 및 레이아웃을 지원하기 때문에 회사가 공간 활용을 최적화하고 제품, 인력 및 자재 취급 장비의 움직임을 시뮬레이션 할 수 있도록 돕는다. 디지털 트윈은 창고 작업 중에도 창고에 널리 보급돼 쓰이고 있는 다양한 자동화 기술에서 수집한 데이터로 지속적으로 업데이트를 한다. 여기에는 드론 기반 재고 계산 시스템, 자동 안내 차량, 상품 대인 선택 시스템, 자동 저장 및 검색 장비가 포함된다. 또한 디지털 트윈은 센서 데이터, 시뮬레이션 및 모니터링 기술을 사용하여 필요한 처리량 수준을 유지하면서 에너지 소비를 줄일 수도 있어 자동화 시스템의 성능을 더욱 최적화 할 수 있다.

종합적인 3D 시설 데이터를 사용하여 창고 직원의 생산성을 향상시킬 수도 있다. 예를 들어, 현재 DHL Supply Chain에서 이미 사용하고 있는 Google Glass Enterprise Edition 또는 Microsoft HoloLens와 같은 웨어러블 장치를 사용하여 가상현실 교육 도구 또는 증강현실 선택 시스템을 배포 할 수 있다. 창고 및 유사 시설에서 디지털 트윈을 사용할 경우 가장 큰 효과는 지속적인 성능 개선을 할 수 있다는 점이다.

재고, 장비 및 인력의 이동에 대한 포괄적인 데이터를 이용하면 복잡한 통로에서의 혼잡 상황 때문에 발생하는 직원의 낮은 생산성 또는 피킹 오류 등을 제거하는 데 도움이 될 수 있다. 현장에서 변경하기 전에 디지털 트윈을 사용한 시뮬레이션을 통해 시설 관리자는 레이아웃 변경 또는 새로운 장비 및 새로운 프로세스의 도입으로 인한 잠재적 영향을 테스트하고 평가할 수 있다.

전자상거래로 인해 발생할 수 있는 대량의 물품 변경 및 재고 혼합 같은 환경에서도 디지털 트윈은 동적 운영 최적화를 지원할 수 있다. 현재 또는 예측된 수요에 맞게 재고 위치, 인력 수준 및 장비 할당을 지속적으로 조정할 수 있다.

물류 인프라 분야의 디지털 트윈
제품의 흐름은 선박, 트럭, 항공기, 주문 및 정보 시스템, 무엇보다도 사람을 포함한 여러 요소의 오케스트레이션에 달려 있다. 이런 복잡하고 다중적인 이해관계가 얽힌 환경은 화물 공항 및 컨테이너 항구와 같은 주요 글로벌 물류 허브에서 가장 명확하게 볼 수 있다.

오늘날 이러한 시설에서는 정보 교환을 위한 불완전한 시스템으로 인해 운영 문제가 악화되고 있으며, 많은 관계자들은 오류 및 지연이 발생할 수 있는 오프라인 프로세스에 의존하고 있다.

싱가포르에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 디지털 트윈 기술을 사용하는 프로젝트가 진행 중이다. 싱가포르 항만청은 싱가포르 국립 대학교를 포함한 컨소시엄 파트너와 협력하여 컨테이너 운송을 위한 새로운 메가 허브의 디지털 트윈을 개발하고 있다. 싱가포르 프로젝트는 설계 단계에서부터 디지털 트윈 접근법을 이용하고 있다. 컨소시엄은 잠재적인 레이아웃을 신속하게 생성하기 위해 디지털 모델을 사용하고 있으며 시뮬레이션 시스템을 사용하여 다양한 운영 시나리오를 평가하고 있다. 싱가포르 항만청은 디지털 트윈이 새로운 시설의 관리를 최적화하는 데 도움이 되기를 희망하고 있다. 예를 들어, 시뮬레이션을 사용하면 적재 및 하역 작업에 필요한 자산, 공간 및 인력을 고려하여 주어진 크기의 선박에 대한 최적의 접안 위치를 선택할 수 있다.

싱가포르는 대규모 물류 인프라에 디지털 트윈을 적용하는 것에 대담한 비전을 가지고 있지만, 이러한 이니셔티브의 궁극적인 성공은 관련된 모든 이해 관계자의 의지와 기술적 능력에 달려 있다.

글로벌 물류 네트워크 분야의 디지털 트윈
물류에서 궁극적인 디지털 트윈은 물류 자산뿐만 아니라 해상, 철도, 고속도로, 거리 및 고객, 가정과 직장을 포함한 전체 네트워크를 대상으로 하는 것이다.

지리정보시스템(GIS) 기술은 위성 및 항공사진의 발전과 디지털 매핑 기술의 발달로 매우 빠르게 발전하고 있다. 물류 서비스 제공 업체는 이미 GIS 데이터를 광범위하게 사용하여 배송 경로를 계획하고 있다. 기상 조건, 항만, 공항 및 국경 교차로에서의 지연 상황 등을 기반으로 도착 시간을 예측한다. 디지털 트윈 네트워크는 공급자가 고객 위치, 수요 패턴 및 이동 시간에 대한 풍부한 데이터를 사용하여 유통 경로 및 재고 보관 위치를 계획함으로써 기존의 물류 네트워크를 최적화하는 데 도움이 된다. 디지털 트윈 기술은 물류를 포함한 거의 모든 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 가지고 있다.

디지털 트윈이 널리 사용될수록 가치 사슬의 모든 단계에서 그 영향이 나타날 것이다. 하지만 물류 산업의 공급망은 이질적이고 단편적이기 때문에 디지털 트윈이 완전하기 구현되려면 몇 년은 더 걸릴 것이다. 디지털 트윈이 해당 회사의 공급망 전략과 서비스 요구 사항에 어떤 영향을 미칠지는 이제 막 연구 단계에 들어간 셈이다. 실제 영향도 아직 나타났다고는 할 수 없다.

물론 가까운 시일 내에 디지털 트윈의 사용이 기하급수적으로 증가하여 운영 자산과 전체 공급망을 엔드 투 엔드로 연결할 것으로 예상된다. 이는 모든 산업 부문에서 생산성 증대, 낭비 감소, 새로운 비즈니스 모델 활성화, 무엇보다도 새로운 수준의 고객 경험 제공 등 다양한 기회를 제공 할 것이다.

물류 서비스 제공 업체는 디지털 트윈 혁명에서 중요한 역할을 하게 될 것이다. 디지털 트윈의 전체 가치를 제공하는 것은 물류 전문가에게 달려 있다. 가치 사슬의 모든 플레이어들 간의 긴밀한 협력은 디지털 트윈의 잠재력을 최대한 활용하는 데 필수적이다. 따라서 디지털 트윈 개념의 개발 및 구현에 물류 전문가의 초기 참여가 포함되어야 한다.

잠재력 실현 위해서는 관련 업체 간의 긴밀한 협조가 필수
DHL은 디지털 트윈의 시장 규모가 매년 38% 이상 확대되어 오는 2025년에는 260억 달러를 상회할 것으로 예상하면서, 디지털 트윈이 인공지능·사물인터넷·클라우드 컴퓨팅 등과 결합돼 기업 자산을 추적, 감시 및 진단할 수 있는 최고의 기술이라고 평가했다. 또한 디지털 트윈이 데이터를 중심으로 한 의사결정, 업무 간소화 및 새로운 비즈니스 모델 구축을 지원하면서 전통적 공급 사슬을 변화시킬 것으로 예상했다.

DHL은 디지털 트윈이 물류 기업에게 △효율적 배송, △물류 운영 생산성 제고, △맞춤형 원격 서비스 실시, △고객 서비스 개선, △하자 발생 방지, △유휴작업시간 최소화를 통한 설비종합효율(Overall Equipment Effectiveness, OEE) 개선, △장비 라인 신뢰성 제고 등의 장점을 제공할 것이라고 밝혔다. 예를 들어 개별 컨테이너의 IoT 센서가 손상 혹은 하자 부분을 각 위치별로 모니터링한 뒤 데이터를 수집해 디지털 트윈의 컨테이너 네트워크로 전송하면 이들 데이터에 대한 기계학습이 진행되면서 컨테이너들이 효율적으로 배치된다.

물류 업체들이 현장에서 장애 조건 데이터를 수집해 결과를 예측하는 작업은 쉽지 않다. 하지만 디지털 트윈을 통해 의도적으로 결함이 있는 상황을 구현해 컴퓨터 시뮬레이션하면 많은 시간과 비용을 투입하지 않고도 결과를 예측할 수 있다. 디지털 트윈은 복제가 가능해 실제 세계와 변경된 디지털 트윈 사이에 여러 디지털 버전을 만들 수 있어 각종 문제에 대한 다양한 해법을 도출하는 데도 이용할 수 있다.

글로벌 물류 업계에서는 4차 산업혁명 기반의 신기술을 접목해 물류 설비 운영 전반에 걸친 경쟁력을 강화하기 위한 전략의 일환으로 디지털 트윈에 주목하고 있다. 4차 산업혁명의 핵심 어젠다 중 하나인 디지털 트윈은 물류 업체들에게 생산성 제고, 품질 향상, 불량 감소, 설비운영비 감축 등의 효과를 가져다 줘 경쟁력을 높여 줄 것으로 예상된다. 디지털 트윈은 기술 신뢰성이 높아지고 비용은 낮아질수록 보다 많은 물류 업체가 복잡한 자산 관리 및 운영의 효율성을 높이기 위해 적극 사용할 것으로 예측된다.

그러나 DHL은 아직까지는 관련 기술이 완벽하게 디지털 트윈과 통합 및 구현되지는 못하고 있어, 디지털 트윈의 모든 잠재력 실현을 위해서는 관련 업체들 사이의 긴밀한 협조가 필수라고 지적한다.