“디지털트윈 활용하는 기업이 승강기시장 선도할 것”서일대, 스마트 승강기시대에 필요한 디지털트윈 전문인력 양성 나선다
승강기 업계에서는 아직 생소한 ‘디지털트윈(Digital Twin)’ 기술을 오래 전부터 관심 있게 지켜본 이가 있다. 바로 조수억 서일대학교 디지털트윈엘리베이터학과(전 스마트승강기학과) 교수다. 작년 전기공학과 심화전공에서 독립한 스마트승강기학과를 ‘디지털트윈엘리베이터학과’로 간판까지 바꿨다. 전국에 우후죽순 생겨나는 승강기관련 학과와 차별성이 표면적인 이유지만, 4차 산업시대 승강기 분야 경쟁력은 ‘디지털트윈’ 기술에서 나온다고 생각하기 때문이다.
조수억 교수는 “이용자 관점에서 승강기는 ‘멈춰있으면 안 되는’ 기기”라며 “디지털화 된 데이터를 모델링해 미래 고장을 예측하는 디지털트윈은 다운타임(Down Time: 고장, 점검으로 인한 비운행 상태)을 최소화해야 하는 승강기 분야에 매우 적합한 기술”이라고 강조했다. 서일대는 이런 관점에서 미래 승강기산업에 대비할 수 있는 디지털 전문인력 양성을 목표로 삼았다. 정부 정책 기조와 산업발전 로드맵, 글로벌 시장 트렌드에 따라 국내 승강기 시장도 디지털화에 박차를 가하게 될 몇 년 뒤, 서일대 출신 승강기 전문인력들을 기업이 앞다퉈 ‘모셔가는’경쟁이 벌어지게 될 것으로 조수억 교수는 예상했다.
4사 산업혁명의 핵심은 ‘디지털화 된 데이터’…기업 경쟁력 좌우하는 디지털트윈 기술은 선택 아닌 필수
승강기에 디지털화가 필요한 이유는 무엇일까? 이에 조수억 교수는 “미래 승강기 시장에서 수명예측을 정확도가 높은 기업들이 경쟁력을 가질 수 있기 때문”이라고 단언했다. 도시화가 급속히 진행된 현대사회에서 승강기가‘멈춘다’는 것은 생활에 큰 불편을 초래한다. 고층화로 물리적인 층간이동 거리가 멀어졌고, 고령화로 인해 승강기가 개인의 이동권을 결정하는 시대가 됐다. 다운타임을 최소화 하는 것이 승강기 업계가 지향하고 있는 공통 목표인 셈이다. 물론 디지털화는 이 과정에서 필수요소로 전제된다.
조수억 교수에 따르면 이미 글로벌 승강기 기업들은 디지털화를 넘어 디지털트윈 기술을 활용한 모델링 작업을 업무에 활용하고 있다. 미국 기업인 오티스의 경우 신제품 출시 전 동일하게 설계한 디지털트윈 모델을 미리 돌려본 뒤 문제점은 없는지 미리 점검한다.
조 교수는“글로벌 시장에서 오티스 마켓쉐어가 1등이 아니지만, 가장 수익률이 좋은 이유는 바로 디지털트윈 모델링을 적극 활용했기 때문”이라는 분석이다.
실제로 제품이나 현장과 동일하게 설계된 디지털트윈 모델은 좋은 테스트 대상인 동시에, 위험요소를 미리 발견해 제품의 불량과 오류를 줄여주는 역할을 한다. 특히 제조기업들은 샘플 제작이나 현장 테스트를 할 필요가 없다. 설계나 품질에 문제가 있는 제품들을 쉽게 걸러낼 수 있어 안전사고 위험도 줄일 수 있다. 이 장점 덕분에 자동차 업계는 이미 제품설계 시 100% 디지털트윈 모델링을 활용하고 있으며, 조선과 항공우주 분야도 마찬가지다.
조수억 교수는 “4차 산업혁명 핵심기술인 AI(인공지능)을 효과적으로 활용하기 위해 국내 승강기 업계도 디지털트윈에 관심을 기울일 필요가 있다”고 강조했다.
승강기 분야에도 디지털 전문가가 필요한 이유
중요도가 큰 기술이지만, 일종의 응용학문인 디지털트윈은 전통적인 승강기 교과과정에서 익숙하지 않은 개념이다. 그러나 조수억 교수는 승강기 분야의‘현장 데이터’수집이 디지털화와 함께 진행돼야 한다고 여긴다.
조 교수에 따르면 4차 산업은 모든 데이터의 디지털화(Digitalization)가 필수적이다. 그러나 현장 데이터에 대한 중요성은 근래에 와서야 인식되기 시작했다. 때문에 서일대는 승강기(아날로그)와 디지털트윈(디지털화)을 함께 공부해 제대로 된 승강기 데이터 AI 분석을 하는 인재를 키우는 것을 목표로 삼았다.
조수억 교수는“현장에서 아날로그 형태의 데이터를 수집하고, 이 데이터 신호를 분석해서 디지털로 변환하는 작업을 거쳐야 제대로 된 디지털트윈 모델을 구현할 수 있다”며 “학생들이 실제와 동일한 조건의 승강기 를 가상에 모델링 하고(디지털트윈 모델) 다양하게 조건을 실험해 볼 수 있는 교육 커리큘럼을 구성했다”고 밝혔다.
또한“승강기는 기계와 전기전자, 통신 등이 결합된 모빌리티로 현장에 대한 이해가 부족하면 제대로 된 디지털 모델링을 결과를 얻기 어렵다”며 “승강기를 공부해 현장 이해도가 높고, 디지털 지식까지 겸비하고 있다면 향후 승강기 시장에서 각광받는 인재가 될 것”이라고 말했다.
비포(Before) 서비스 실현을 위해 필수적인 ‘디지털 트윈’ 기술로 기업 경쟁력 나뉠 것
유지관리 측면에서 디지털트윈의 강점은‘비포(Before) 서비스’다. 만약 A승강기 업체가 수명주기나 부품상태를 데이터 정리해 뽑아주고, 수명예측에 기반해 미리 대응함으로써 다운타임을 최소화 해준다고 가정해보자. 고객 입장에서 A업체는 부품교체에 대한 근거가 명확하고, 다운타임 최소화로 주민 불편도 적은 편이다. 그러나 디지털화가 되지 않은 B업체는 정교한 수명예측이 어렵기 때문에 대응력이 떨어지게 된다.
조수억 교수는 주요 부품인 인버터로 예를 들었다. “만일 인버터 소선 고장의 경우, 제때 부품만 갈아준다면 기계가 망가지는 일도, 며칠 간 승강기 사용을 못하게 될 일도 없다. 특히 인버터는 600-700만 원씩 하는 고가 장비여서 수리비도 크게 들어간다. 디지털트윈 모델링으로 수명예측을 했다면 장비 소선 같은 피해는 발생하지 않았을 것”이라고 말했다.
조 교수는“전제조건인 데이터의‘디지털화’가 잘 되어 있다면, 승강기 고장의 경우 “어떤 부품이 무슨 이유로 고장이 날 것인지” 와 같은 디테일한 결과까지도 도출할 수 있다”고 설명했다.
향후 디지털트윈 기술이 머지않아 국내 시장에서도 기업에 대한 신뢰도, 경쟁력을 결정하는데 큰 영향을 줄 미칠 것으로 보인다.
“디지털트윈은 만성 인력난 겪는 중소기업에 더 유리한 기술”
디지털트윈 적용이 확대될수록 단순작업은 기계와 프로그램으로 대체된다. 조수억 교수에 따르면 디지털트윈은 인력이 부족한 중소기업에 더 효능감이 큰 기술이다. 모델설계만 잘 해놓으면 제품 개발이나 개선에 속도를 낼 수 있고, 휴먼에러도 크게 줄일 수 있기 때문이다. 또한 디지털 트윈모델은 프로그램화 돼있어서 인력 공백이 생기더라도 크게 영향을 받지 않는다.
회사의 대표 모델이 있고 이를 디지털로 동일하게 구현한 디지털트윈 모델이 있다면 ‘기존 모델의 카프레임 무게를 줄일 때 어떻게 진동이 발생하는지’, ‘다른 문제는 발생하지 않을지’를 디지털트윈 모델로 미리 확인해 볼 수 있다. 원자재 수급이 어려워 부품교체나 모델 변경이 필요한 요즘같은 시기 매우 유용하게 활용될 것으로 기대된다.
이러한 승강기 시장의 변화에 맞춰 조수억 교수가 센터장을 맡은 ‘한국디지털트윈센터’도 올해 3월 국내 승강기분야 디지털화를 목표로 출범했다. 센터는 디지털트윈을 집중 연구할 계획이다.
조 교수는 “실제 모델과 갭이 줄면 모델링 예측값 신뢰도가 상승하기 때문에 이를 함께 연구할 목적으로 만들게 됐다”고 밝혔다. 디지터트윈에 대한 접근이 어려운 중소기업에게 센터가 솔루션을 제시하고, 공공 모델링 툴을 만들어서 공급하는 공익활동도 전개할 예정이다.
덧붙여“올해 안으로 업계와 프로젝트를 진행하며 작게라도 가시적인 성과를 만들어 볼 생각이다. 미래 승강기 시장에서 경쟁력을 확보하고 싶은 기업, 디지털 전환에 관심 있는 기업이라면 언제든 환영한다”며 참여를 당부했다.