최첨단 기술을 통해 성장을 촉진하고 혁신을 촉진해야 한다는 압력이 거세지는 가운데 제조 산업은 정보 기술(IT)과 운영 기술(OT)을 통합해야 하는 복잡한 과제에 직면해 있다. 특히 생성AI 같은 기술과 디지털 트윈의 이러한 통합은 IT 리더들에게 뚜렷한 과제를 제시한다.

조직이 이러한 기술을 활용하도록 지원하기 위해 인포테크 리서치 그룹(Info-Tech Research Group)은 최신 ‘디지털 트윈의 생성AI(Generative AI in Digital Twins)’ 연구 보고서를 공개했다.

보고서는, 디지털 트윈이 예측 유지 관리를 혁신하고 프로세스를 간소화할 수 있는 잠재력으로 오랫동안 인식되어 왔다고 전제하면서, 생성AI와 결합하면 제조 산업의 가능성이 기하급수적으로 확장된다고 설명했다. 그러나 전 세계 많은 제조업체들은 인더스트리 4.0의 과제와 팬데믹 시대의 공급망 중단의 잔재를 해결하기 위해 노력하고 있다. 생성AI와 디지털 트윈의 융합은 현재 제조 프로세스를 최적화할 뿐만 아니라 설계, 시뮬레이션 및 실시간 예측 분석을 가능하게 해준다.

인포테크의 연구는 새로운 기술을 기존 시스템과 통합하는 데 따른 호환성과 제조 부문이 직면한 몇 가지 과제를 제시한다. 제조업과 AI 등의 첨단기술 모두에 정통한 숙련된 전문 인력이 부족하다는 점도 그 중 하나다. 더욱이 제조 운영 내 의사결정 프로세스의 무결성을 보장하기 위해서는 생성AI에 대한 포괄적인 이해와 윤리적 사용이 절실히 필요하다.

생성AI를 디지털 트윈과 통합함으로써 제조업체들은 반응적 운영 모드에서 사전 예방적 운영 모드로 전환할 수 있다. 이러한 변화는 경쟁이 치열하고 끊임없이 변화하는 글로벌 시장에서 더 큰 효율성, 지속가능성, 탄력성을 달성하는 데 도움이 될 수 있다.

인포테크의 연구에 따르면 코그니티브 트윈(cognitive twin)은 현대 적응형 인지 제조 시스템(ACMS) 패러다임에서 중요한 역할을 한다. ACMS는 인더스트리 4.0 같은 다른 현대 제조 패러다임과 다르며 주로 인간, IT, OT 간의 지능적인 협업에 중점을 둔다.

제조업에서 생성AI와 디지털 트윈 등의 IT 기술을 활용하면 전략적 이점이 있다.

• 향상된 분석: 시스템의 향후 상태를 예측하고 잠재적인 문제나 실패를 식별한다.

• 최적화된 성능: 시스템 및 프로세스 성능을 최적화하고 개선한다.

• 향상된 의사결정: 혁신적인 디자인과 솔루션을 만들어 새로운 제품과 서비스를 만든다.

• 향상된 탄력성: 공급망 가시성을 향상하고 잠재적인 중단을 예측한다.

• 향상된 모델링: 복잡한 시스템의 정확한 시뮬레이션을 생성해 새로운 개념을 신속하게 개발하고 테스트한다.

• 위험 관리: 다양한 위험 시나리오를 평가하고 시뮬레이션해 사전 위험 관리가 가능하다.

• 신속한 변화: 디지털 트윈이 환경 변화에 실시간으로 적응할 수 있도록 지원한다.

• 지속가능성 및 폐기물 감소: 폐기물과 에너지 소비를 줄여 더욱 지속가능한 운영을 실현한다.

인포테크는 AI가 향후 10년 동안 제조 분야에서 중요한 역할을 수행할 것이며 자동화의 영향을 능가할 수 있다고 강조한다. AI 투자를 우선시하는 조직들은 제품과 역량을 크게 확장하여 시장 입지를 높이고 수익을 늘리며 고객 만족도를 향상시킬 수 있다. 이러한 전략적 움직임은 경쟁력을 유지하는 데 중요하며 혁신적인 결과를 위해 AI를 활용하려는 조직들에게 명확한 방향을 제시한다.