마지막 단계의 격차 해소: 불안정한 시장 속 공정 산업 위기 극복 방안
변동성이 심화되는 글로벌 시장, 공정 산업은 전례 없는 도전에 직면해 있습니다. 글로벌 관세 변화와 무역 동맹 재편부터 탄소 감축 압박과 숙련 인력 부족까지, 기업들은 이제 수익성과 지속가능성을 동시에 잡아야 합니다.많은 기업들이 디지털 트윈에서 해답을 찾고 있지만, 현실은 그리 간단하지 않습니다. 수십억 달러가 투자된 디지털 트윈 프로젝트들이 기대했던 결과를 내지 못하는 이유는 무엇일까요?
David Arbeitel: 40년 경험의 산업용 솔루션 전문가
이 질문에 대한 명확한 답을 제시하는 인물이 있습니다. 바로 David Arbeitel입니다. 그는 시마크로 이사회 멤버이자 전 Aspen Technology 수석 부사장이며, 40년간의 산업 솔루션 경험을 바탕으로 디지털 트윈 프로젝트 실패 원인을 분석합니다.전 Aspen Technology 수석 부사장으로서, 그는 수년 전 글로벌 공정 산업에 ‘Industrial AI’와 엔지니어링 하이브리드 모델링을 도입하여 AspenTech 고객들에게 상당한 수익성과 지속가능성 향상을 가져다주었습니다. 뿐만 아니라 OpenText 부사장, ION Networks CTO, Morgan Stanley 부사장 등 글로벌 기업에서의 다양한 리더십 경험과 AspenTech 솔루션 분야 경험을 통해 깊은 전문 지식을 축적해왔습니다.하이브리드 모델이 온라인 디지털 트윈 사용을 위한 운전(operation)에 적용되면서, Arbeitel은 확장성・사용성・편의성 부족으로 인해 많은 구현이 채택되지 못한다는 것을 발견했습니다. 최근 시마크로 행사에서 진행한 "Closing Last Mile Gaps: Advanced Online Digital Twins" 발표에서 그는 수십 년간의 실제 프로젝트 인사이트를 바탕으로 디지털 트윈 기술과 적용 현실 간의 근본적 단절을 규명했습니다.
'마지막 단계의 격차(Last Mile Gap)' 문제
Arbeitel은 핵심 문제를 '마지막 단계의 격차(Last Mile Gap)'로 파악합니다. 이는 공정 운전의 ‘Design- Plan-Schedule-Operate-Report’ 단계 간 단절을 의미합니다."계획과 실행 간의 부조화가 심각한 수율 손실을 초래하고 있습니다. 한 정유업체는 70달러/배럴 마진 환경에서 마지막 단계 비효율성으로 인해 배럴당 0.75~1.00달러의 손실을 겪고 있다고 추산했습니다."-David Arbeitel, a SIMACRO Board Member-더 심각한 것은 이러한 비효율성이 단순한 수익 손실을 넘어 환경에도 악영향을 미친다는 점입니다. 한 화학 회사는 일정 수립과 운전 간의 불일치로 인해 온실가스 배출량이 최대 5% 증가했다고 보고했습니다.
글로벌 기업 사례: 실패에서 성공으로
많은 온라인 디지털 트윈들이 배포 후 6~12개월 이내에 신뢰도를 잃고 있습니다. Arbeitel은 이를 "디지털 트윈 드리프트" 현상이라고 명명하며, 그 근본 원인을 디지털 트윈의 '적응 실패'에서 찾습니다. 대부분의 디지털 트윈이 초기 배포 시점의 조건에만 최적화되어 있어, 시간이 지나면서 변화하는 운전 환경에 적응하지 못한다는 것입니다.Arbeitel은 글로벌 선도 기업들이 겪고 있는 구체적인 사례들을 통해 이를 설명합니다.
① ExxonMobil: 최적화 함정
ExxonMobil의 사례는 Arbeitel이 지적하는 전형적인 ‘최적화 함정’을 보여줍니다. 최적화된 계획과 실제 운전 결정 간의 차이로 인해 마진 개선을 유지하는 데 어려움을 겪고 있다는 것입니다. 걸프 코스트 지역에 위치한 ExxonMobil의 한 정유소는 빈번한 Plan-Schedule 간 단절로 인해 연간 2,200만 달러의 잠재적 이익을 놓쳤습니다.Arbeitel은 이 문제의 핵심을 ‘정적 최적화 vs 동적 현실’의 충돌로 진단합니다. 그의 관점에서 보면, 아무리 정교한 최적화 모델도 실시간으로 변화하는 운전 조건에 적응하지 못하면 결국 실패할 수밖에 없다는 것입니다.
② BASF: 복잡성에서 기회로
BASF의 사례는 ‘계획되지 않은 운전 전환(Unmodeled Transitions)’ 문제를 보여줍니다. 원료 선택과 생산 스케쥴 수립의 복잡성으로 인해 규격 외 제품과 재처리 사이클이 발생했습니다.비효율적인 배치 전환과 계획되지 않은 운전 전환 과정으로 인해 3~6%의 에너지 및 원료 낭비가 발생했으며, 이는 플랜트당 연간 12,000톤 이상의 CO₂ 배출 증가를 의미했습니다.그러나 BASF 사례에서 주목할 점은 성공적인 개선 사례입니다. 생산 중에도 모델 신뢰도를 유지하는 차세대 솔루션을 통해 재작업률을 40% 줄일 수 있었고, 한 시범 프로젝트에서는 24개월에 걸쳐 1,800만 달러의 마진 개선과 8%의 탄소 발자국 감소를 달성할 것으로 예상됐습니다.
Arbeitel의 혁신적 솔루션: AI와 디지털 트윈의 융합
Arbeitel은 ‘마지막 단계 격차’를 해소하기 위해 고도화된 온라인 디지털 트윈이 생성형 AI를 활용해야 한다고 강조하며, 근본적으로 새로운 운전 패러다임을 창조해야 한다고 봅니다. 그는 생성형 AI와 디지털 트윈이 함께 ‘회복력(resilience engine)’을 형성해 지속적인 학습-운전 루프를 창출하는 것을 구상하고 있습니다.5가지 핵심 요소:
생성형 AI: 플랜트 의사결정을 위한 예측적 통찰력과 시나리오 시뮬레이션 제공
에이전트 AI: 응답을 자동화하고 운전자를 고부가가치 개입으로 안내
스킬 갭 승수: AI가 경험이 부족한 인력의 역량을 확장
통합 인텔리전스: 실시간 디지털 트윈과 결합하여 자율적 최적화 실현
회복력(resilience engine): AI와 디지털 트윈이 함께 지속적인 학습-운전 루프 형성
마지막 단계 격차 해결 시 기대되는 혁신적 성과
마지막 단계 격차가 해결되면, 검증된 시범 프로젝트와 사례 연구를 기반으로 다음과 같은 개선 사항이 기술적으로 실현 가능해집니다:이러한 개선은 순차적이 아닌 시너지 효과를 통해 동시 발현됩니다. Arbeitel은 마지막 단계 격차 해결이 연간 수백만 달러 절약과 CO₂ 집약도 10% 이상 감소를 실현할 수 있으며, 이는 단순한 기술적 개선이 아닌 전체 공정 산업의 경쟁력 강화를 의미한다고 강조합니다.
결론: 차세대 Intelligent Plant Operation의 시작
Arbeitel의 비전은 단순한 기술적 진보가 아닌, 공정 산업 전체의 운전 패러다임을 바꾸는 혁신을 나타냅니다. 그의 인사이트는 디지털 트윈 기술이 진정으로 성공하기 위해서는 세 가지 요소가 필수적임을 보여줍니다:
기술적 완성도: 실시간 데이터 통합과 적응형 모델링 능력
운전 현실과의 지속적 연결: 현장 운전진이 실제로 사용할 수 있는 직관적 인터페이스
끊임없는 학습과 적응: 변화하는 환경에 맞춰 지속적으로 진화하는 시스템
이 세 가지 필수 요소는 SIMACRO의 ProcessMetaverse (PMv)에서 완전히 구현됩니다. PMv는 생성형 AI와 고급 온라인 디지털 트윈 기술을 활용하여 “계획과 실행” 사이의 마지막 단계 격차를 해소함으로써, 불확실한 시장에서 프로세스 산업이 수익성과 지속 가능성을 달성할 수 있도록 지원합니다.Arbeitel의 40년 경험이 증명하는 것처럼, 기술의 진정한 가치는 구현이 아닌 지속적인 가치 창출에 있으며, 이것이 바로 차세대 ‘지능형 플랜트 운전’의 핵심입니다.보스턴과 서울에 본사를 둔 시마크로는 지난 2018년부터 40개 기업에서 90개 이상의 상업적 모델링 프로젝트를 완료했습니다. AspenTech, Emerson, OLI 등 글로벌 기술 리더들과 협력하며 공정 산업의 디지털 혁신 발전에 전념하고 있습니다.SIMACRO 소개DesignerDavid Arbeitel은 시마크로 이사회 멤버이자 전 Aspen Technology 수석 부사장으로, 40년간 산업용 솔루션 분야에서 전문성을 쌓아왔습니다. AspenTech에서 Industrial AI와 하이브리드 모델링을 글로벌 공정 산업에 도입하였으며, OpenText, ION Networks, Morgan Stanley 등에서의 리더십 경험으로 디지털 트윈 기술 전략을 제시하고 있습니다.David Arbeitel 소개About David Arbeitel