제조 디지털 트윈 도입 기업의 핵심 인사이트와 정부 지원 요구
디지털 트윈, 기술 도입을 넘어 ‘현장 적용 단계’로
최근 스마트제조혁신협회가 발표한 설문조사 결과에 따르면, 국내 제조기업들이 디지털 트윈 기술 도입에서 명확한 목적을 갖고 다양한 활용을 시도하는 가운데, 정부의 R&D 지원과 실증 테스트베드 제공을 강하게 요구하는 것으로 나타났다. 이는 디지털 현장 전환을 추진하는 공급사 및 제조기업에게 중요한 시장 신호로 해석된다.
디지털 트윈 도입 목적과 활용
조사 결과에서 디지털 트윈을 도입한 기업들은 다음과 같은 목표를 중점에 두고 있다:
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품질 향상: 제조 공정에서 발생하는 변동과 결함을 실시간 데이터 기반으로 감지하고 개선점을 도출하는 데 디지털 트윈 활용 비중이 높다.
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실시간 모니터링: 센서 및 설비 데이터를 연계해 현장 상황을 실시간 파악, 대응 효율을 증가시키는 기능이 중요하다.
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생산성 개선: 시뮬레이션과 예측 분석을 통해 공정 병목 해소 및 생산성 향상을 기대한다.
디지털 트윈을 도입한 기업 중 다수는 이미 실시간 데이터 연동과 시뮬레이션 기반 의사결정, AI 예측 분석 연계 등을 수행하고 있으며, 부서 간 협업 및 데이터 기반 의사결정 지원에도 긍정적 효과를 보고 있다.
주요 도입 애로사항
도입 과정에서 기업들이 공통적으로 경험한 장애 요인은 다음과 같다:
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비용 부담: 초기 구축과 운영 비용이 높은 수준으로 진입 장벽으로 작용한다.
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현장 적용 난이도: 현장 상황과 디지털 모델 간의 실질적인 연계 및 데이터 정합성 확보가 쉽지 않다.
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전문 역량 부족: 디지털 트윈 구축 및 운영을 위한 전문인력과 기술 역량이 충분치 않다.
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ROI 불확실성: 투자 대비 기대 효과를 분명하게 산정하기 어려운 경우도 많아 중소 제조기업의 적용을 주저하게 만든다.
정부 지원과 정책 수요
조사 응답 기업들은 정부 차원의 지원 방식에 대한 요구로 다음 항목을 가장 많이 선택했다:
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정부 R&D 연계: 디지털 트윈 기술을 산업 현장에 적용할 수 있는 연구 개발 과제와 연결해주기를 원한다.
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실증 테스트베드 제공: 다양한 환경에서 테스트할 수 있는 시설과 공통 데이터 플랫폼에 대한 접근을 희망한다.
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자금 지원 또한 높은 우선순위로 나타났다.
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정부가 구축한 공통 플랫폼 활용 의향 역시 80% 이상 기업에서 높게 나타나 디지털 생태계의 공유 기반 마련이 필요함을 시사한다.
이는 디지털 트윈 기술이 단순한 솔루션으로 끝나는 것이 아니라, 기업-정책-공급 생태계가 함께 작동할 수 있는 인프라 지원과 협업 모델이 중요함을 보여주는 지표다.
실전적 활용 관점 시사점
공급사 및 제조기업의 입장에서 본 활용 전략 포인트는 다음과 같다:
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표준모델 수립 및 재사용 가능성 확보
자체 개발된 디지털 트윈 모델의 재사용성과 확장성을 높일 수 있는 표준 연동 가이드라인을 마련해 적용 범위를 확대해야 한다. -
AI 연계 및 예측 분석 강화
디지털 트윈 데이터를 기반으로 한 AI 분석 모델 적용 수준이 높은 기업이 보다 많은 활용 가치를 확보하고 있음이 확인되고 있어, AI 연계 전략이 미래 활용의 핵심 축이 된다. -
정부 지원 프로그램과의 적극적 연계
정부 R&D 과제 및 실증 테스트베드 활용을 통해 초기 구축 비용 부담과 현장 적용 난이도를 극복할 수 있는 기회를 확보할 수 있다. 이는 민관 공동 실증형 프로젝트로 이어질 경우 산업계 전반의 신뢰도와 활용 사례 축적에도 긍정적 영향을 준다.
결론
제조 디지털 트윈 기술은 품질, 생산성, 실시간 모니터링 등 제조 운영 전반의 혁신을 가능하게 하는 핵심 기술로 자리 잡고 있다. 그러나 도입 비용, 전문성 부족, ROI 불확실성 등의 현실적 문제는 여전히 개선 과제로 남아 있다. 정부의 R&D 연계와 테스트베드 제공과 같은 공적 지원 체계 구축이 산업계의 기술 확산을 촉진할 수 있는 중요한 조건이 되며, 이는 공급사와 제조기업 모두에게 전략적 사업 기회를 제공할 것이다.
출처: 헬로티(HELLOT), 「제조 디지털 트윈 기업, 정부 R&D·실증 테스트베드 요구」