요즘 제조업 관련 세미나나 컨퍼런스에 가면 빠지지 않는 키워드가 있습니다.

바로 '디지털 트윈'입니다. 숙련공 퇴직, 원자재 변동, 납기 압박까지 '감'으로 돌리던 공정을 데이터로 잡아보자는 흐름이 커지면서 디지털 트윈에 대한 관심도 높아지고 있습니다.

오늘은 실제 현장 경험을 바탕으로 중소 제조기업이 따라갈 수 있는 디지털 트윈 도입 방법을 단계별로 정리해 드리겠습니다.

1. 디지털 트윈이란

디지털 트윈(Digital Twin)은 말 그대로 '디지털 쌍둥이'입니다.

현실에 있는 설비, 공정, 공장을 데이터 기반으로 가상 환경에 똑같이 만들어 놓습니다.

실제 설비에서 나오는 온도, 진동, 압력, 가동 시간 같은 데이터를 실시간으로 연동해서 가상의 쌍둥이가 현실과 똑같이 움직이도록 만드는 것이죠.

2. 제조업에서 디지털 트윈이 실제로 쓰이는 방식

첫째, 설비 고장을 사전에 예측하는 데 씁니다.

설비에 달린 센서 데이터를 가상 환경에서 계속 분석하면서 '이 설비가 앞으로 2주 안에 고장 날 확률이 높다'는 식으로 알려주는 것인데요. 비계획 정지가 잦은 공장이라면 이 부분만으로도 가동률에 큰 차이가 생기죠.

둘째, 공정 조건을 가상에서 먼저 테스트합니다.

신소재를 적용하거나 공정 조건을 바꿔야 할 때 실제 라인에서 바로 테스트하면 불량 리스크가 높아집니다. 디지털 트윈 환경에서 먼저 시뮬레이션을 돌려보고 적합한 조건을 찾은 뒤에 현장에 적용하면 시행착오를 줄일 수 있습니다.

셋째, 품질 불량 원인을 추적하는 데 활용됩니다.

불량이 발생했을 때 그 시점에 설비 상태가 어땠는지, 원자재 투입 조건이 어땠는지를 가상 환경에서 되돌려 보면서 원인을 분석할 수 있게 됩니다. 현장에서 감으로 원인을 찾던 방식보다 훨씬 정밀하고 빠르죠.

3. 디지털 트윈 도입 방법

3-1) 디지털 트윈 도입 목적 정하기

디지털 트윈 도입 방법을 검색하는 분들께서는 대부분 기술부터 알아보려고 하시는데요. 그보다는 '왜 도입하려는 것인지' 목적부터 먼저 정하는 것이 중요합니다.

현장에서 효과가 좋았던 목적 설정 예시를 알려 드릴게요.

사출 공정의 불량률을 현재 12%에서 5% 이하로 줄이고 싶다
설비 3대의 예지보전 체계를 만들어 비계획 정지를 50% 줄이고 싶다

이렇게 구체적인 숫자와 범위가 있어야 ROI가 높아집니다.

3-2) 우리 회사 데이터 진단

목적이 정해졌으면 다음은 '우리 회사에 디지털 트윈을 만들 재료가 있는가'를 확인해야 합니다. 여기서 말하는 재료가 바로 데이터입니다.

설비 데이터가 실시간으로 수집되고 있는가?

PLC나 센서 값이 어딘가에 저장되고 있는가?

작업 지시서, 품질 검사 기록이 디지털화되어 있는가?

많은 중소 제조기업들이 이 단계에서 벽을 만납니다.

데이터가 엑셀에 흩어져 있거나 수기로 작성된 문서가 캐비닛에 쌓여 있고 설비가 오래돼서 데이터 추출 자체가 안 되는 경우가 꽤 많기 때문입니다.

3-3) 디지털 트윈 파일럿 설비 1대부터 도입

다음으로 정말 중요한 부분!

전체가 아닌 가장 작은 범위부터 시작하는 것입니다.

현실적인 디지털 트윈 도입 방법은 공장 전체가 아니라 설비 1~2대, 혹은 특정 공정 하나를 대상으로 파일럿을 먼저 돌려보는 겁니다. 파일럿 규모에 따라 다르지만 설비 1~2대 기준으로 시작하면 금액을 많이 낮춰서 천만원 대에서 디지털 트윈 시작을 확실하게 만들 수 있습니다.

이 때 파일럿의 목적을 아래와 같이 가져가면 좋습니다.

첫째, 실제 효과를 숫자로 검증하는 것

둘째, 내부 구성원들이 디지털 트윈이 뭔지 체감하게 만드는 것

이 두 가지가 확보되어야 경영진 보고에서도, 추가 예산 확보에서도 설득력이 생깁니다.

“실제로 A 자동차 부품사의 경우 사출 설비 2대를 대상으로 6개월간 파일럿을 진행해 불량률을 12%에서 5%로 줄였으며, 이 성과가 내부 보고서로 올라가면서 전 공정 확대가 결정되었습니다.”

3-4) 제조 데이터 구조화

파일럿에서 가능성을 확인했다면 이제 본격적으로 데이터를 정비할 차례입니다.

이 단계에서 산재된 데이터를 AI가 활용할 수 있는 형태로 구조화하는 것이 중요한데요. 현장에 쌓인 작업 지시서, 설비 매뉴얼, 품질 검사 기록 같은 비정형 문서들을 정리하지 않으면 디지털 트윈의 정확도가 떨어질 수밖에 없습니다.

유링파워는 이러한 기업 내부에 산재된 문서를 AI가 활용 가능한 데이터셋으로 변환해줍니다.

디지털 트윈 도입 방법, 핵심은 결국 '데이터 준비'

정리하면 디지털 트윈 도입 방법의 핵심은 거창한 기술 도입이 아니라 우리 회사의 현실에 맞는 목적 설정과 데이터 준비에 있습니다.

목적 → 데이터 진단 → 파일럿 → 데이터 구조화 → 확산

실제로 도입을 시도한 기업 중 절반 이상이 데이터 준비 단계에서 막히는데요.

이 부분에서 데이터 구조화 전문 파트너의 도움을 받으면 시행착오를 크게 줄일 수 있습니다.

디지털 트윈 도입을 검토하고 계신다면 먼저 우리 회사 데이터가 어떤 상태인지부터 시작해 보시기 바랍니다.

디지털 트윈 무엇부터 준비해야 할까