‘산업지식IN’은 급변하는 산업 현장의 실무자들이 겪는 실제적인 질문에 최고 전문가들이 직접 심층적인 답변을 제공하는 특별 기획 콘텐츠입니다. 각 주제별로 진행된 온라인 세미나(웨비나) 현장에서 발표자와 참관객이 실시간으로 주고받은 핵심 질의응답을 엄선해 독자들에게 전달합니다. 이는 독자들이 당면한 문제에 대한 깊이 있는 통찰을 얻고, 실질적인 해결 방안을 모색하는 데 큰 도움이 될 것입니다. 이 콘텐츠는 복잡한 이론보다 실제 사례와 구체적인 해법을 제시해, 제조 현장의 디지털 전환(DX)과 혁신을 위한 로드맵 구축을 지원합니다.
산업 현장의 디지털 전환이 가속화되면서 제조 공정의 정밀성과 유연성, 자율성 확보가 핵심 과제로 부상하고 있습니다. 특히 복잡한 설비 구성과 빠른 생산 속도를 동시에 요구하는 자동차·전자·기계 부문에서는 설계부터 시운전, 운영까지 전 공정의 오류를 사전에 예측하고 최적화할 수 있는 시뮬레이션 기반 시스템에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 물리적 설비의 한계를 극복하고 품질과 생산성을 동시에 확보하기 위한 수단으로 디지털 트윈과 가상시운전 기술이 빠르게 확산되고 있습니다.
이러한 흐름에 대응해 캐디언스시스템, 현대오토에버, 원프레딕트는 각사의 전문 기술을 중심으로 제조 혁신을 주제로 한 웨비나를 개최했습니다. 캐디언스시스템은 지멘스 기반의 통합 가상시운전 솔루션을 통해 설비의 실제 제어기와 소프트웨어 모델을 연계하는 방식을 소개하며 공정 최적화와 사전 검증의 효율성을 강조했습니다. 특히 OPC-UA 기반 데이터 연동, NX-MCD를 활용한 병목 분석 등 실제 적용 사례를 공유하며 설계-운영-피드백의 순환 구조에서 시뮬레이션이 갖는 역할을 조명했습니다.
현대오토에버는 버추얼 팩토리와 SDF(Software Defined Factory)를 중심으로 자율 제조 전략을 소개했습니다. 구축 초기 단계부터 실시간 데이터 연계와 3D 디지털 자산 기반의 통합 시뮬레이션 체계를 설명하며 디지털 트윈을 활용한 설비 배치 검토, 생산 예측, 물류 경로 최적화 등의 구현 사례를 통해 실제 기업 현장에서의 적용성과 효과를 강조했습니다. 이어서 원프레딕트는 산업 AI 기반 예측 유지보수 솔루션인 '가디원 PDX'를 소개하며 도메인 지식 기반의 이상 탐지 모델과 CMMS 연계 방식, MLOps 기반 재학습 구조 등을 통해 설비 운영의 안정성과 비용 절감 효과를 구체적으로 제시했습니다.
Q & A
Q1. 통합 가상시운전을 도입하면 수치모델과 실제 머신, 라인 간의 협업 및 데이터 연동이 어떻게 이루어지나요?
A1. 통합 가상시운전은 OPC-UA 기반 통신 방식을 통해 수치 모델과 실제 설비 간 데이터를 실시간으로 연동합니다. 이를 통해 설비의 실제 동작 데이터를 시뮬레이션에 반영하고 가상 환경에서의 테스트 결과를 다시 현장에 적용할 수 있습니다. 이 양방향 연동은 장비 간 상호 작용과 공정 흐름의 오류를 사전에 검증하는 데 효과적입니다. 또한 실현장 조건과 가까운 테스트 환경을 구성함으로써 프로젝트의 품질과 안정성을 높입니다.
Q2. 가상시운전의 도입이 실제 현장 시운전과 비교했을 때 프로젝트 비용 절감이나 시간 단축에 어떤 이점을 제공하나요?
A2. 가상시운전은 실제 장비 가동 없이도 시운전 절차를 사전에 수행할 수 있어 비용과 시간 절감 효과가 큽니다. 특히 설비 연동, 공정 흐름, 이상 시나리오를 가상 환경에서 반복 검증할 수 있어 오류 수정과 재작업으로 인한 비용 손실을 최소화할 수 있습니다. 또한 프로젝트 일정 지연 위험을 낮추고 인력 투입 시점도 조정할 수 있어 전체 일정 계획에 유연성을 확보합니다. 초기 설계부터 시운전까지 일관된 품질관리가 가능해진다는 점도 주요 장점입니다.
Q3. 디지털 트윈 기술 도입 시 가장 먼저 고려해야 할 기술적 과제는 무엇인가요?
A3.디지털 트윈 구축의 첫 단계에서는 데이터 수집과 통합이 가장 큰 기술적 과제로 꼽힙니다. 설비의 다양한 센서, 통신 인터페이스, 제어 시스템에서 나오는 데이터를 정확히 정형화하고 연결하는 작업이 핵심입니다. 이 외에도 실설비와 동일한 수준의 3D 자산 확보와 속성 정보 정의가 중요하며 이를 기반으로 유의미한 시뮬레이션이 가능해집니다. 결국 데이터 정확성과 모델링 정합성이 전체 시스템의 신뢰도를 좌우하게 됩니다.
Q4. 디지털 트윈과 실제 제조 환경 간의 차이를 줄이기 위한 방안은 무엇인가요?
A4. 디지털 트윈과 현실 간의 격차를 줄이기 위해서는 실시간 데이터 반영과 정기적 모델 업데이트가 필요합니다. 이를 위해 설비에서 생성되는 운영 데이터와 제어 신호를 지속적으로 수집하고 시뮬레이션 모델에 반영해 현실을 정밀하게 추종해야 합니다. 또한 시뮬레이션 결과와 실제 결과 간의 오차를 주기적으로 비교 분석해 모델을 보정해야 합니다. 이 같은 반복적 피드백 루프가 디지털 트윈의 정확성과 신뢰성을 유지하는 핵심입니다.
Q5. 디지털 자산 관리 측면에서 디지털 트윈의 중요성은 어떻게 작용하나요?
A5. 디지털 트윈은 수많은 설비와 자산 정보를 디지털화해 활용하는 만큼, 자산 관리의 체계성 확보가 매우 중요합니다. 실제 운영 중인 설비의 위치, 상태, 변경 이력 등이 3D 모델과 연결되어 있어야 시뮬레이션의 유효성이 유지됩니다. 이를 위해 디지털 자산 플랫폼을 통해 속성 정보, 가동 이력, 유지보수 내역 등을 통합 관리하고, 실시간 관제 시스템과 연동할 수 있어야 합니다. 이는 향후 고도화된 시뮬레이션과 예측 기능 구현을 위한 기반이 됩니다.
Q6. 가상시운전을 통한 공정 최적화가 가능한가요? 예를 들어 공정 속도에 따른 최적 효율을 도출할 수 있나요?
A6. 가상시운전 솔루션을 활용하면 생산 라인의 공정 속도, 에너지 효율, 자원 활용도 등을 기반으로 최적의 운영 조건을 도출할 수 있습니다. 예를 들어 Plant Simulation에서는 에너지 분석 기능을 통해 장비 가동 시간 대비 에너지 소비량을 정량적으로 확인할 수 있습니다. 또한 수치해석 기반의 로직을 적용하면 장비의 감가속, 토크 변화 등 물리적 조건에 따른 세부 최적화를 구현할 수 있습니다. 이를 통해 생산성과 에너지 효율을 동시에 개선할 수 있습니다.
Q7. 디지털 트윈을 활용한 예측 유지보수는 어떻게 이루어지나요?
A7. 디지털 트윈은 설비의 실제 데이터를 수집·분석해 고장 징후를 조기에 감지하는 예측 유지보수 기반으로 활용됩니다. 설비에서 수집한 진동, 전류, 온도 등의 데이터를 디지털 트윈 모델과 비교 분석하여 이상 패턴을 탐지합니다. 이 과정에서 머신러닝이나 통계 모델이 활용되며 과거 고장 사례와 비교해 예지 정확도를 높입니다. 이 방식은 설비의 무계획 정지를 방지하고 유지보수 주기를 최적화하는 데 효과적입니다.
Q8. 디지털 트윈 구축 시 3D 모델링 정보는 어떤 방식으로 확보되나요?
A8. 현재 대부분의 디지털 트윈 구축 프로젝트에서는 외부 3D 모델링 툴(예: Maya, Blender)을 통해 형상을 직접 제작합니다. 제작된 형상은 FBX 등의 포맷으로 변환해 시스템에 적용하며 이후 내부 디지털 자산 플랫폼을 통해 일관성 있게 관리합니다. CAD 정보를 직접 추출해 속성까지 연계하는 방식은 현재 연구·검토 단계에 있으며 사용자 편의성 향상을 위한 개발이 병행되고 있습니다. 3D 자산 확보는 전체 트윈 정확도에 직결되므로 매우 중요한 단계입니다.
Q9. 디지털 트윈 기술은 자율 제조 운영에 어떤 영향을 미치나요?
A9. 디지털 트윈은 자율 제조의 기반 기술로 시뮬레이션을 통해 공정 전반의 운영 시나리오를 사전 검증하고 최적의 운영 전략을 도출할 수 있습니다. 특히 자율주행 물류 로봇이나 자동 설비 간의 충돌, 병목, 비효율 구간을 시뮬레이션으로 파악하고 개선할 수 있어 실질적인 자율화 수준을 높입니다. 나아가 실시간 데이터와 연동된 예측 분석 기능은 운영 의사결정의 자동화를 가능하게 합니다. 이처럼 디지털 트윈은 자율 제조의 전 단계에 걸쳐 필수적인 역할을 수행합니다.
Q10. 수치모델 기반 가상시운전이 기존 시뮬레이션 방식과 비교해 갖는 장점은 무엇인가요?
A10. 수치모델 기반 가상시운전은 실제 물리 조건을 수치로 정량화해 반영하기 때문에 시뮬레이션 결과의 정밀도와 신뢰도가 높습니다. 기존 시뮬레이션이 공정 흐름이나 순서를 가볍게 확인하는 수준이라면 수치모델은 가속도, 토크, 반력 등 물리 변수까지 고려합니다. 이를 통해 동작 속도 분석, 병목 구간 예측, 에너지 최적화 등 다양한 고급 기능이 가능해집니다. 특히 복잡한 라인이나 고속 자동화 설비에서는 수치 기반 모델링의 가치가 크게 발휘됩니다.
이번 웨비나에서는 기업의 혁신을 위한 다양한 질문과 고민들에 대한 생생한 질의응답이 오갔는데요. 아직 해소되지 않은 궁금증이나, 더 깊이 논의하고 싶은 부분이 있다면, 주저하지 말고 하단 댓글창에 질문을 남기기 바랍니다. 해당 분야 전문가가 직접 나서서, 질문에 대해 자세하고 명쾌한 답변을 제공합니다. 또한 이번 웨비나에서 다뤄진 발표 자료를 받고 싶다면, 댓글창에 메일 주소를 남겨주세요.
헬로티 구서경 기자 |
