글 Jeremy Cook
디지털 트윈 개념은 "사물"을 제시하는 새로운 방법이지만 어떤 원리일까요? 또한 엔지니어링에서 어떻게 완벽한 디지털 트윈이라는 미래로 성장할 수 있을까요?
1980년대 중반 이전에 공학을 전공했다면 실제 인쇄된 종이에 2차원 기술도를 제작하고 해석하는 방법을 배웠을 것입니다. 1990년대와 2000년대 초반까지 동일한 2D 기술도는 2D CAD 프로그램으로 제작되었으며 가장 대표적인 제품은 AutoCAD였습니다. 이는 초안 공정의 속도를 높였지만 디지털 디자인의 진정한 혁신은 SolidWorks와 Pro Engineer라는 3D CAD 소프트웨어의 확대와 함께 올 것입니다.
솔리드 모델링은 상당한 도약으로 엔지니어들은 더욱 정확하게 사물의 수치를 제시하고 최종 요소 분석과 같은 시뮬레이션을 수행할 수 있었습니다. 또한 CNC 장비와의 통합도 발전시켜 결국 3D 프린팅으로 이어졌습니다. 현재 디지털 트윈 기술의 통합은 엔지니어의 작업 방식과 설계 최적화를 더욱 혁신할 준비가 되었습니다.
엔지니어링의 디지털 트윈 기술
디지털 트윈은 정보의 컨테이너로 이상적으로는 관련된 모든 현재 및 과거 데이터를 실제 또는 이론적으로 파악합니다. 데이터는 제조 과정에서 파악되며 IoT 기술을 사용해 사물의 상태를 추가로 모니터링하여 특정 디지털 트윈(예: 디지털 트윈 인스턴스)을 적절히 업데이트합니다.
자체적으로 시뮬레이션을 진행하지는 않더라도 디지털 트윈 데이터를 시뮬레이션에서 사용할 수 있습니다. 사물의 순간적인 특징(또는 과거의 특징조차) 가상 외부 입력으로 시뮬레이션 환경에 투입하고 테스트해 반응을 파악할 수 있습니다. 엔지니어는 물리적인 제작 전 잠정적으로는 AI의 지원을 통해 디자인을 설계, 테스트, 미세 조정할 수 있습니다.
디지털 트윈, AR 및 메타버스
디자인이 현장에 투입되면 IoT 피드백은 동작 방식과 관련한 정보를 확보하는 데 사용될 수 있습니다. 이 데이터는 잠재적으로 다른 트윈 인스턴스의 데이터와 결합해 실제 피드백을 기준으로 디자인을 더욱 개선할 수 있습니다. 이는 또한 지정된 일정이 아닌 사물의 상태를 기준으로 수행하는 현실적인 예측 유지 관리에 도움이 됩니다. 이를 통해 불필요한 유지 관리를 수행할 필요가 없으며 장비 고장에 대응한 대응 유지 관리의 대부분을 줄일 수 있습니다.
디지털 트윈 데이터의 활용은 메타버스 개념과 가상 현실(VR), 증강 현실(AR), 확장 현실(XR)에 각각 적절하게 확대될 수 있습니다. 설계 단계에서 동료와 함께 메타버스를 통해 현장에 투입되어 사물이나 시나리오를 시각화하고 개선하는 것을 상상해 보십시오. 가상의 사물이 물리적으로 제작되어 현장에 놓이면 기술자들은 AR 헤드셋을 활용해 장비에서 실행 중인 코드를 덮어 쓰고, 온도 데이터, 매뉴얼 등을 작성해 비유적… 또는 말 그대로 렌치를 돌려 사양에 맞출 수 있을 것입니다.
디지털 트윈 기술과 미래 엔지니어링 교육
디지털 트윈, AI, AR, 메타버스 같은 개념이 도입되며 엔지니어들이 사라지거나 현재 당연하게 여겨지는 기초 물리, 화학, 수학 교육이 외면된다고 생각할 사람도 있을지 모릅니다. 이곳에서 설명하는 개념은 기술자들이 더욱 확장된 역할을 담당하도록 하지만 엔지니어들 역시 디지털 트윈과 디지털 트윈에서 사물을 제시하는 원리 및 동작을 이해할 필요가 있습니다. 이는 적절한 입력을 적용하고 어떤 결과가 실제 결과와 동일한지 이해하도록 할 것입니다.
기초적인 공학 지식은 여전히 중요하며 컴퓨터가 지금의 일상적인 계산을 천문학적인 범위로 수행하더라도 협업 메타버스 환경에서 이러한 지식을 적용할 수 있을 것입니다.
