AI 시대에 디지털 트윈이 왜 중요한가? 기업들이 경쟁적으로 투자하는 이유

The Digital Twin Industry Report

96% 경영진이 인정한 디지털 트윈, 평균 19% 비용절감 효과 입증

디지털 트윈 기술이 기업에 실질적인 가치를 제공한다는 사실이 최근 조사 결과로 명확하게 밝혀졌다. 디지털 솔루션 제공 기업 헥사곤(Hexagon)의 ‘디지털 트윈 산업 보고서’에 따르면, 경영진의 96%가 디지털 트윈 기술이 도입할 가치가 있다고 응답했다. 이 보고서는 11개 산업 분야의 고위 경영진 및 임원 660명을 대상으로 한 설문조사를 바탕으로 작성되었으며, 디지털 트윈 기술의 도입과 그 비즈니스 영향에 대한 심층적인 분석을 제공한다.

디지털 트윈은 물리적 세계의 정확한 디지털 표현으로, 동적 데이터를 활용해 성능을 시뮬레이션, 분석, 모니터링 및 최적화하는 기술이다. 이러한 기술이 가져오는 가장 큰 이점으로는 효율성 향상(49%), 사전 문제 해결(47%), 위험 감소(46%) 등이 꼽혔다. 특히 디지털 트윈을 도입한 기업 중 투자수익률(ROI)을 추적하는 기업의 92%가 10% 이상의 수익률을 보고하고 있다.

기대를 뛰어넘는 현실적 효과: 협업 25%p, 문제해결 19%p 향상

디지털 트윈 기술의 실제 효과는 기업들의 초기 기대를 크게 뛰어넘는 것으로 나타났다. 디지털 트윈을 도입하지 않은 기업 중 협업 강화를 주요 이점으로 예상한 비율은 19%에 불과했지만, 실제 도입 기업에서는 44%가 협업 증가 효과를 경험하고 있었다. 이는 25%포인트의 차이를 보여준다.

또한 사전 문제 해결 능력이 크게 향상될 것으로 예상한 비율은 28%였지만, 실제로는 47%가 이러한 효과를 경험하고 있었다. 이처럼 기업들은 디지털 트윈 기술의 잠재력을 과소평가하는 경향이 있으며, 특히 협업 증진이나 시스템 신뢰성 향상과 같은 정성적 가치를 인식하지 못하는 경우가 많다.

흥미로운 점은 매출 증가나 비용 절감과 같은 정량적으로 측정 가능한 이점에 대해서는 기대치와 현실 사이의 격차가 상대적으로 작다는 것이다. 예를 들어, 매출 증가의 경우 기대치와 현실의 차이는 4%포인트에 불과했다.

80%의 리더들이 주목하는 이유

디지털 트윈 기술 채택에 있어 인공지능(AI)의 역할이 점점 중요해지고 있다. 조사 대상 경영진의 80%가 AI의 발전으로 디지털 트윈 기술에 대한 관심이 증가했다고 밝혔다. 실제로 디지털 트윈을 보유한 기업 중 AI를 활용하는 주요 영역은 프론트엔드 데이터 처리(59%)와 사용자 경험 향상(56%)인 것으로 나타났다.

헥사곤의 AI 부문 부사장인 요하네스 마운츠(Johannes Maunz)는 AI가 디지털 트윈의 전체 수명주기에 걸쳐 중요한 역할을 한다고 설명한다. 그에 따르면 AI는 디지털 트윈 생성 과정에서 계획을 지원하고, 업데이트 과정에서는 시간과 비용을 절감하며, 사용자가 정보에 더 쉽게 접근할 수 있도록 돕는다. 특히 메타데이터와 언어 모델을 활용해 사용자가 필요한 정보에 정확히 접근할 수 있게 하는 점이 중요하다고 강조했다.

현재 기업들의 43%가 향후 1년 내에 AI 기능을 추가할 계획이라고 응답했으며, 이는 디지털 트윈과 AI의 결합이 더욱 가속화될 것임을 시사한다.

산업별 디지털 트윈 현황: 공공 안전은 선두, 건설은 아직 초보 단계

헥사곤의 디지털 트윈 성숙도-가치 매트릭스는 산업별 기술적 성숙도와 비즈니스 가치 창출 현황을 보여준다. 이 매트릭스에 따르면, 공공 안전 분야가 기술적 성숙도와 비즈니스 가치 모두에서 선두 위치를 차지하고 있다. 반면 건축, 엔지니어링, 건설(AEC) 분야는 아직 초기 단계에 머물러 있다.

공공 안전 분야의 성공 요인으로는 상황 인식에 대한 강한 필요성이 꼽혔다. 풀러튼 대학의 켈리 로버트슨(Kelly Robertson) 교수는 “이는 생명이 달린 상황이기 때문”이라고 설명하며, 디지털 트윈이 범죄 현장 시뮬레이션이나 화재 예측 등에 활용되고 있다고 덧붙였다.

AEC 분야의 경우, 와이츠 컴퍼니(The Weitz Company)의 조슈아 매리엇(Joshua Marriott) 디렉터는 “건축과 엔지니어링, 시공사, 고객 등 다양한 이해관계자들이 디지털 트윈에 대해 서로 다른 기대치를 가지고 있어 도입이 느릴 수 있다”고 설명했다.

작게 시작해도 63%는 통합 시스템으로 발전… ‘단계별 성장’이 핵심

디지털 트윈은 규모와 관계없이 모든 단계에서 가치를 제공한다. 설문 결과에 따르면, 63%의 디지털 트윈이 다른 디지털 트윈과 통합되어 있으며, 이를 통해 비용 절감(56%), 데이터에서 더 나은 통찰력 확보(53%) 등의 이점을 얻고 있다.

헥사곤의 비주얼 컴퓨팅 수석 부사장인 프랭크 수이켄스(Frank Suykens)는 “대규모 프로젝트라도 작은 시작점에서 출발할 수 있다”며 단계적 접근법의 중요성을 강조했다. 예를 들어, 세계 최대 화학 생산업체인 BASF는 벨기에 안트베르펜 공장의 디지털 트윈을 구축하면서 비교적 작은 규모로 시작했지만, 현재는 많은 직원들이 일상적으로 활용하고 있다.

품질 좋은 데이터가 디지털 트윈의 성패 좌우: 56%가 데이터 개선에 투자

디지털 트윈 구현의 주요 장애물로는 데이터 품질(43%)과 데이터 통합 및 상호운용성(42%)이 꼽혔다. 이는 기업들이 직면한 두 가지 가장 큰 도전 과제로, 정확하고 시기적절한 데이터가 디지털 트윈의 기능과 가치 창출에 필수적임을 보여준다.

이러한 문제를 해결하기 위해 기업들은 적극적으로 투자하고 있다. 향후 1년 내 투자 계획 중 데이터 수집 개선이 56%로 1위를 차지했으며, 다른 디지털 트윈과의 연결(49%), 자율 의사결정 기능 향상(46%) 등이 뒤를 이었다.

흥미로운 점은, 데이터 품질 문제가 있음에도 불구하고 대부분의 기업들이 디지털 트윈의 가치를 인정하고 있다는 것이다. 데이터 품질 문제를 겪는 기업 중 71%가 디지털 트윈에서 막대한 가치를 보고 있으며, 이는 데이터 문제가 없는 기업과 비슷한 수준이다.

중소기업도 주목하라: 65%가 효율성 증가, ROI 최대 30% 달성

디지털 트윈은 대기업뿐만 아니라 중소기업(SMB)에도 큰 가치를 제공할 수 있다. 조사에 따르면, 연간 매출이 5천만 달러 미만인 중소기업 중 디지털 트윈을 도입하지 않은 경영진의 49%가 이 기술에 대해 들어본 적이 없다고 응답했다. 이는 중소기업 시장에서 디지털 트윈 기술의 인지도가 아직 낮음을 보여준다.

그러나 디지털 트윈을 도입한 중소기업의 96%는 그 가치를 인정하고 있으며, 효율성 향상(65%), 시스템 수명 연장(65%), 고객 만족도 향상(65%) 등 다양한 이점을 경험하고 있다. 특히 디지털 트윈의 ROI를 추적하는 중소기업 중 44%는 11-20%의 연간 ROI를, 50%는 21-30%의 연간 ROI를 보고하고 있다. 이 수치는 대기업보다 높은 수준이다.

중소기업의 주요 과제로는 데이터 품질(53%)과 다른 시스템과의 통합 부족(47%)이 꼽혔다. 그럼에도 불구하고, 디지털 트윈은 중소기업에게 성장과 경쟁력 강화의 중요한 기회를 제공하고 있다.

FAQ

Q. 디지털 트윈이란 무엇이며, 기업에 어떤 이점을 제공하나요?
A: 디지털 트윈은 물리적 세계의 정확한 디지털 표현으로, 동적 데이터를 활용해 성능을 시뮬레이션, 분석, 모니터링 및 최적화하는 기술입니다. 주요 이점으로는 효율성 향상(49%), 사전 문제 해결(47%), 위험 감소(46%), 제품 품질 향상(45%), 안전 및 보안 개선(45%) 등이 있습니다. 기업들은 평균 19%의 비용 절감과 19%의 매출 증가를 경험하고 있습니다.

Q. 인공지능(AI)은 디지털 트윈과 어떤 관계가 있나요?
A: AI는 디지털 트윈의 기능을 강화하는 핵심 기술입니다. 경영진의 80%가 AI의 발전으로 디지털 트윈에 대한 관심이 증가했다고 응답했습니다. AI는 주로 프론트엔드 데이터 처리(59%), 사용자 경험 향상(56%), 더 나은 추천 제공(43%) 등에 활용되고 있습니다. AI는 디지털 트윈의 생성, 업데이트, 접근성 향상 등 전체 수명주기에 걸쳐 중요한 역할을 합니다.

Q. 디지털 트윈을 도입할 때 가장 큰 도전 과제는 무엇인가요?
A: 디지털 트윈 도입의 가장 큰 도전 과제는 데이터 품질(43%)과 데이터 통합 및 상호운용성(42%)입니다. 그 외에도 사이버 보안(38%), 검증 및 테스트(38%), 데이터 개인정보 보호(37%)가 중요한 과제로 꼽힙니다. 기업들은 이러한 문제를 해결하기 위해 데이터 수집 개선(56%), 디지털 트윈 연결(49%), 자율 의사결정 기능 향상(46%) 등에 투자하고 있습니다. 흥미롭게도, 비용 초과는 주요 문제 목록에서 8위(22%)에 불과했습니다.

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기사는 클로드와 챗GPT를 활용해 작성되었습니다.