디지털 트윈 산업 동향
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소결: 디지털 트윈 자체로 떡상하는 기업 있을까 ⇒ 회의적
- 오히려 디지털 트윈 수요가 늘어난다 = 디지털 트윈 인프라주에 투자하는 게 나을 듯 (결국 클라우드/자본집약적 레거시 기업)
디지털 트윈의 개념: 현실 복붙한 ‘세계’
- 디지털 트윈은 물리적 객체, 시스템 또는 프로세스의 디지털 표현을 의미
- 디지털 트윈은 실시간 데이터를 지속적으로 주고받아 실제 세계의 기능을 모니터링, 분석 또는 시뮬레이션하는 데 사용
- 디지털 트윈은 IoT, AI, 데이터 분석 등의 기술을 활용하여 데이터를 수집하고 처리
생성형 AI와의 연관성: 데이터 처리, 분석, 패턴 파악을 효율화
- 생성형 AI는 디지털 트윈의 성능을 크게 향상시킬 수 있음
- AI와 머신러닝(ML)은 디지털 트윈의 예측 분석 능력을 강화하여 더 정확한 시뮬레이션과 예측을 가능하게 함
- ex. AI는 디지털 트윈이 수집한 데이터를 분석하여 패턴을 식별하고, 이를 기반으로 미래의 동작을 예측
생성형 AI가 디지털 트윈에 주요한 이유: 최적화, 유지보수, 경쟁력 강화
1. 예측 유지보수
- AI는 디지털 트윈이 장비의 고장이나 문제를 사전에 예측하고 예방 조치를 취할 수 있도록 도와줌
- 이는 운영 효율성을 높이고 비용을 절감하는 데 중요한 역할
2. 운영 최적화
- AI는 디지털 트윈이 실시간 데이터를 분석하여 운영을 최적화하고 자원 활용을 극대화할 수 있도록 지원
- 이는 기업이 더 나은 의사 결정을 내리고 리스크를 줄이는 데 도움
3. 혁신 촉진
- AI와 디지털 트윈의 결합은 새로운 제품 개발과 프로세스 개선을 촉진하여 기업의 경쟁력을 강화
디지털 트윈 산업 및 미래 동향
1. 시장 성장률
- 2023년~2027년: 연평균 성장률(CAGR) 30%를 기록 예상
- 몇몇 보고서에서는 2024년부터 2035년까지 CAGR 41%를 기록할 것으로 예측
2. 산업 적용 확대
- 제조, 헬스케어, 교통, 에너지 등 다양한 산업에서 디지털 트윈의 적용이 확대
- 특히 제조업에서는 제품 수명 주기 관리, 예측 유지보수, 프로세스 최적화 등에 활용
3. 기술 통합
- IoT, AI, ML 등의 기술과의 통합이 디지털 트윈의 성능을 향상 → 더 다양한 데이터 수급, 통합, 예측 분석, 운영 최적화
4. 지속 가능성 목표
- 자원 사용 최적화와 폐기물 감소를 통해 환경 영향을 최소화 기여
- 또한, 온보딩과 같은 HR에 적용하여 안전 위험 감소
- AI 모델 학습, 복잡한 시뮬레이션 구현, 디지털 트윈 구축 등 엄청난 양의 데이터를 처리해야하는 기술들을 사용하게 되면서, 연산을 효율적으로 처리할 수 있는 하드웨어의 필요성이 대두되고 있음 => 반도체 칩에 대한 추적도 필요할 것으로 보임
디지털 트윈 시장의 중요 경쟁 우위
1. 광범위한 산업 적용 경험과 노하우 보유
- 제조, 에너지, 헬스케어 등 다양한 산업 분야에서 디지털 트윈 솔루션을 성공적으로 구축하고 운영한 경험과 노하우를 보유
comment 어떤 데이터를 어떻게 얻을지에 대한 구조화 및 상세 데이터는 기업의 이해와 심각하게 연결되어 있기 때문에 디지털 트윈의 외주화는 위험하다고 판단하지 않을까 싶음 (반도체 설계 커스텀 가능하듯이 서비스 제공하지 않을까도 싶은)
2. 강력한 기술력과 통합 솔루션 제공
- 센서, IoT, AI/ML, 3D 모델링, 시뮬레이션 등 디지털 트윈 구축에 필요한 핵심 기술력을 갖추고 있으며, 통합 솔루션을 제공 가능
3. 대규모 투자와 인수합병을 통한 기술/역량 확보
- 디지털 트윈 관련 기술과 인력을 확보하기 위해 적극적인 투자와 인수합병을 단행
4. 고객 기반 및 파트너십 구축
- 기존 고객 기반을 활용하고 새로운 파트너십을 구축하여 디지털 트윈 솔루션 확산에 유리한 고지를 점하고 있음
디지털 트윈 시장의 미래의 경쟁 우위
1. 지속적인 기술 혁신과 R&D 투자
- 센서, IoT, AI/ML, 클라우드/에지 컴퓨팅, 사이버보안 등 관련 기술 발전에 발맞춰 지속적인 혁신과 R&D 투자가 필수적
2. 개방형 플랫폼과 상호운용성 확보
- 다양한 시스템과의 통합을 위해 개방형 플랫폼과 상호운용성을 갖추는 것이 중요합니다.
3. 산업별 전문성과 맞춤형 솔루션 제공
- 각 산업의 특성을 반영한 전문성과 맞춤형 솔루션을 제공하는 것이 경쟁력 확보에 도움이 될 것
4. 데이터 거버넌스와 보안 강화
- 디지털 트윈은 대규모 데이터를 다루므로 데이터 거버넌스와 사이버보안 강화가 필수적
comment: 위에 언급한 맥락과 비슷하게 아웃소싱 SI 느낌으로 변질되는 회사가 있거나 vs 이 기술 자체로 버티컬하게 사업 확장하는 회사로 거듭나거나의 문제로 바뀔 수도 있을 듯
디지털 트윈 구현과 연관된 시장
- IoT(사물인터넷) 산업: 센서, 통신 기술, 데이터 수집 등
- AI/ML 및 데이터 분석 시장: 데이터 분석, 예측 모델링 등
- 3D 모델링 및 시각화 시장: CAD, 게임 엔진, VR/AR 등
- 클라우드 컴퓨팅 및 에지 컴퓨팅 시장
- 사이버 보안 시장
적용 사례
1. 스마트 시티 프로젝트 :교통 관리, 에너지 효율성, 인프라 유지보수 등에 활용 → 도시 계획 및 관리에 큰 영향
2. 헬스케어 산업: 개인 맞춤형 의료, 환자 모니터링, 수술 시뮬레이션 등에 사용
3. 자동차 및 교통: 차량 관리, 교통 흐름 최적화, 인프라 유지보수 등에 활용되며, 자동차 제조업체와 교통 관리 기관에 큰 영향
⇒ 자본 집약적(capital-intensive) 사업들은 가상의 시뮬레이션이나 실험을 메타버스 내에서 충분히 돌린 후 실제 생산에 들어감
- 미국의 최대 전기 공급업자인 엑셀론(Exelon)은 기술자에게 실제 상황과 비슷한 VR 훈련을 제공하여, 위험한 전기를 다루는 업무를 최대한 안전하게 할 수 있도록 이끔
- 에어버스(Airbus)와 보잉(Boeing)은 기술자들에게 디지털 트윈(digital twin)을 구현한 AR 헤드셋을 제공하여 70%이상의 품질 개선 달성
- 엔비디아(NVIDIA)는 옴니버스 플랫폼을 만들어 BMW와 같은 생산업체들에게 30%의 생산 효율성을 제공
- 현대자동차는 유니티(Unity)와 협력 -> 공장을 가상으로 시뮬레이션하여 최적의 운영 방법과 공간 배치를 계산할 계획, 추후에는 이를 원격으로 가능하게 만들 예정
- 지멘스(Siemens)는 디지털 환경에서 모의 실험을 거쳐 독일에 공장을 지을 예정
- 게스(GUESS)는 가상 시뮬레이션을 통해 매장 최적화를 하여 30%의 비용 절감 효과와 탄소 발자국 감축
디지털 트윈과 직접 연관된 미국 IPO 기업
- Siemens AG: 제조 및 에너지 산업에 강력한 입지
- General Electric (GE): 특히 항공 및 에너지 부문에서 두각
- IBM Corporation: 클라우드 기반 디지털 트윈 플랫폼을 제공, 데이터 분석과 AI 기술을 통합하여 다양한 산업에 솔루션을 제공
- Oracle Corporation: 디지털 트윈 기술을 통해 운영 효율성을 높이는 솔루션을 제공
- PTC: 디지털 트윈 기술을 통해 데이터의 가치를 극대화하는 솔루션을 제공
- ANSYS: 제품 개발 및 제조의 미래를 디지털 트윈 기술을 통해 혁신
- Synopsys: SoC 디지털 트윈을 통해 반도체 설계 및 검증을 지원
- Intel Corporation: Siemens와 협력하여 반도체 제조 공정의 디지털 트윈을 개발
디지털 트윈과 관련된 시장 미국 IPO 기업
IoT 산업:
Cisco Systems, Qualcomm
AI/ML 및 데이터 분석:
Nvidia, Palantir Technologies, C3.ai
3D 모델링 및 시각화:
Autodesk, Unity Software, Roblox, Matterport,
클라우드 컴퓨팅:
Microsoft, Google, Snowflake, Cloudflare
사이버 보안:
Palo Alto Networks, CrowdStrike, Zscaler, Fortinet, SentinelOne
