50여년의 공정 디지털 트윈 기술 진화: 과거에서 미래로
50년 진화 과정을 통해 본 공정 디지털 트윈의 발전
공정 산업에서 디지털 트윈이 필수 기술로 자리잡기까지의 과정을 살펴보면, 단순한 기술 트렌드가 아닌 산업 전반의 패러다임 변화를 확인할 수 있습니다. SIMACRO 이사회 멤버인 David Vickery는 40년간 현장에서 쌓은 경험을 바탕으로 이 분야의 진화 과정을 설명합니다.
David Vickery: 공정 디지털 트윈 발전에 기여한 전문가
David Vickery는 DMC(Dynamic Matrix Control)에서 Optimization Engineer로 커리어를 시작했습니다. 1996년 DMC가 AspenTech에 합병된 후에는 Aspen Plus 개발 매니저로 활동하며 Equation 기반 Solver를 도입해 Aspen Plus EO 방법론의 기틀을 마련했습니다.이후 Dow Chemical에서 Technology Fellow로 다양한 프로젝트를 이끌었고, 다시 AspenTech로 복귀해 Next Generation Digital Twin 프로젝트를 총괄했습니다. 현재는 SIMACRO의 이사회 멤버로서 PMv 솔루션 개발에 중요한 역할을 하고 있습니다.공정 디지털 트윈은 1970년대부터 시작되었습니다. 당시에는 주로 오프라인 시뮬레이션 도구로 사용되었는데, 메인프레임 컴퓨터에서 배치 작업으로 실행해 운전자들이 참고할 수 있는 표나 그래프를 생성하는 수준이었습니다.기술적 제약이 많았던 시기입니다. 메인프레임 컴퓨터의 제한된 처리 능력과 공정 제어 시스템의 부재로 인해 실시간 운전과는 거리가 멀었습니다.
공정 디지털 트윈의 핵심 역할과 발전 방향
공정 디지털 트윈은 어떻게 10억 달러 규모의 비즈니스 가치를 창출하는 핵심 기술로 발전했을까요?최근 SIMACRO 행사에서 David Vickery는 40년간 현장에서 직접 경험한 디지털 트윈의 발전 과정을 이야기했습니다. 그는 1970년대 메인프레임의 단순한 배치 작업에서 시작된 공정 시뮬레이션이 실시간 최적화 시스템으로 진화하고, 현재 Gen-AI와 결합하여 새로운 가능성을 열어가는 과정을 상세히 설명했습니다.본 아티클에서는 Vickery의 발표 내용을 바탕으로 공정 디지털 트윈의 50년 발전사, Dow Chemical을 비롯한 글로벌 기업들의 10억 달러 규모 성공 사례, 그리고 현재 디지털 트윈이 직면한 통합의 과제와 SIMACRO ProcessMetaverse™가 제시하는 해결책을 살펴보겠습니다.
1970년대 ~ 1980년대: 오프라인 시뮬레이션 시작
공정 디지털 트윈은 1970년대부터 시작되었습니다. 당시에는 주로 오프라인 시뮬레이션 도구로 사용되었는데, 메인프레임 컴퓨터에서 배치 작업으로 실행해 운전자들이 참고할 수 있는 표나 그래프를 생성하는 수준이었습니다.기술적 제약이 많았던 시기입니다. 메인프레임 컴퓨터의 제한된 처리 능력과 공정 제어 시스템의 부재로 인해 실시간 운전과는 거리가 멀었습니다.
1980년대 후반 ~ 2000년대 초: 실시간 최적화 도입
1980년대 후반부터는 공정 디지털 트윈 역사에서 기술 발전의 전환점이 되었습니다. 분산제어시스템(DCS)과 고도제어시스템이 도입되면서 실시간 데이터 활용이 가능해졌고, 컴퓨팅 성능도 급속히 발전했습니다.주요 기술 변화
프로세서: 8비트 → 16비트 → 32비트 → 64비트로 발전
클록 속도: 1MHz에서 수 GHz로 향상
하드웨어: 메인프레임 → VAX → PC로 전환
운영체제: VMS, UNIX, MS-DOS에서 Windows로 변화
모델링 기술: 방정식 지향 모델링(Equation Oriented Modeling) 도입
Dow Chemical: 10억 달러 규모의 누적 효과
Vickery는 1992년 DMC Corporation 입사와 함께 첫 RTO 시스템 구현을 직접 경험했으며, 이후 1996년 AspenTech의 DMC 인수, 2002년 Dow Chemical 합류를 통해 이러한 기술 발전의 "성장통"을 현장에서 체험했습니다.특히 Dow Chemical에서의 경험은 공정 디지털 트윈의 실질적 가치를 보여주는 대표적 사례입니다. 1990년대 후반부터 2000년대 초반에 걸쳐 진행된 Dow의 Hydrocarbon Program을 포함해, Dow는 다양한 사업 부문에서 고도제어 및 최적화(AC&O) 솔루션을 구현했습니다.공개된 주요 적용 분야로는 에틸렌 크래커(Ethylene Crackers), 에틸렌 옥사이드(Ethylene Oxide), 에너지 생산 시스템(Energy Production), 프로필렌 옥사이드/글라이콜(Propylene Oxide/Glycol) 등이 있습니다.
From “Discover How The Dow Chemical Company Realized Operational Excellence With Real-Time Optimization”, Webinar November 9, 2017, Available on Aspen Tech Website
From “Discover How The Dow Chemical Company Realized Operational Excellence With Real-Time Optimization”, Webinar November 9, 2017, Available on Aspen Tech Website
2009년 Pat과 Banholzer[efn_note]Improving Energy Efficiency in the Chemical Industry, Jeremy J. Pat and William Banholzer, The Bridge, Summer 2009[/efn_note]의 연구에 따르면, 이러한 솔루션들은 다음과 같은 성과를 창출했습니다.
생산 용량 증대: 일반적으로 3-5% 향상
에너지 집약도 감소: 통상 4-6% 절감
누적 경제적 효과: 10억 달러 이상 달성
Dow뿐만 아니라 BP, ExxonMobil, LyondellBasell 등 글로벌 석유화학 기업들도 유사한 디지털 트윈 기술을 도입하여 상당한 성과를 거두었습니다. 이는 공정 디지털 트윈이 단순한 실험적 기술이 아닌, 검증된 비즈니스 솔루션임을 보여줍니다.
2010년대 이후: 확장된 디지털 트윈 역할
2010년대부터 공정 디지털 트윈의 범위와 기능이 크게 확장되었습니다. 실시간 정상상태 최적화를 넘어서 다음과 같은 새로운 영역으로 확산되었습니다:
자산성과관리(APM, Asset Performance Management)
Gen-AI/ML을 활용한 장비 고장 예측
예방정비 최적화를 통한 가동률 향상
동적 모델(Dynamic Models)
시간에 따른 공정 거동 예측
과도상태 최적화 및 제어
소프트센서(Soft Sensors):
물리적 센서 설치가 어려운 환경에서의 가상 측정
증류탑 내부 상태 추정 등 고난도 측정 구현
첨단 기술의 통합
현대 공정 디지털 트윈은 Gen-AI, 머신러닝, 증강현실 등 첨단 기술을 통합하여 새로운 가능성을 열고 있습니다. 디지털 트윈은 지식 전수 및 보존 메커니즘으로서의 역할이 특히 중요해졌습니다. 베이비부머 세대의 대량 은퇴와 함께 수십 년간 축적된 운전 노하우가 사라질 위기에 직면한 상황에서, 디지털 트윈이 이러한 암묵지를 체계화하고 보존하는 핵심 도구가 되고 있습니다.핵심 요구사항:
적시 정보 제공: 적절한 시점에 필요한 사람에게 정확한 정보 전달
역할 기반 접근: 직급과 업무에 따른 차별화된 KPI 제공
실행 가능한 인사이트: 자동화된 대응 및 의사결정 지원
상호작용성: Gen-AI 기반 사용자 가이드 기능
보안 환경: 안전한 데이터 처리 및 저장
유연성 및 맞춤화: 개별 운전 환경에 최적화
현재의 도전과제: 통합의 필요성
Vickery는 현재 프로세스 디지털 트윈이 직면한 가장 큰 과제를 “모든 도구와 기능을 하나로 통합하는 것”이라고 지적합니다. 오랜 기간 동안 실시간 최적화(Real-Time Optimization) 시스템의 장기적인 성공을 가로막아온 주요 걸림돌 중 하나는 이를 유지·관리하기 위해 요구되는 높은 수준의 전문성이었습니다. 따라서 이러한 기술들을 보안이 강화되고 사용자 친화적인 통합 플랫폼으로 연결하여, 배포·운영·유지보수를 간소화하는 것이 이제 필수적입니다.
바로 이 지점에서 **SIMACRO의 ProcessMetaverse™**가 혁신을 제공합니다.
ProcessMetaverse™: 통합 솔루션
이러한 과제에 대한 SIMACRO의 답이 바로 ProcessMetaverse™(PMv)입니다. PMv는 네 가지 핵심 모듈을 통해 통합된 디지털 트윈 환경을 제공합니다:Process Canvas™: 무한 협업 공간 - 산업용 빅데이터의 통합 시각화, 사용자 맞춤형 대시보드 구성, 실시간 협업 및 공유 기능을 제공합니다.Digital Twin Model Manager: 실시간 시뮬레이션 엔진 - Aspen 엔지니어링 제품의 온라인 디지털 모델 지원, 실시간 데이터와 시뮬레이션 결과의 원활한 연동, What-if 분석 및 시나리오 시뮬레이션을 가능하게 합니다.Python Editor: Gen-AI/ML 통합 환경 - 실시간 데이터 접근 및 맞춤형 알고리즘 개발, 1st Principles 모델과 Gen-AI/ML의 하이브리드 구현, GPGPU 기반 고속 연산을 지원합니다.Process Agent™: Gen-AI 코파일럿 - 실시간 데이터, 모델 데이터, 운전 이력의 지속적 학습을 통해 시간이 지남에 따라 더욱 지능적이고 공정 인식력이 향상됩니다. 지식저장소, 파이썬 코드 생성, 보고서 생성의 3가지 서브 에이전트를 포함합니다.
성과 지표: 10배 빠른 구축, 5배 향상된 효율성
PMv는 기존 솔루션과 비교해 성능이 크게 향상되었습니다:
10배 빠른 온라인 배포: 기존 솔루션 대비 구축 시간 단축
5배 향상된 사용자 유연성과 효율성: 직관적 인터페이스와 자동화된 워크플로
5배 절약된 디지털 트윈 모델 유지보수 비용: 자동화된 모델 관리 시스템
결론: 공정 디지털 트윈의 새로운 방향
David Vickery의 40년 여정은 공정 디지털 트윈이 기술 발전과 현장 요구의 지속적 상호작용을 통해 진화했음을 보여줍니다. 1970년대 오프라인 시뮬레이션이 이제 Gen-AI 기반 지능형 플랜트 운전 단계에 도달했습니다.Dow Chemical의 10억 달러 성과는 공정 디지털 트윈이 검증된 비즈니스 솔루션임을 증명합니다. 기술 자체의 유효성은 더 이상 의문의 여지가 없습니다.하지만 2010년대 이후 디지털 트윈 기능이 급속 확장되면서 새로운 과제가 등장했습니다. 현재 과제는 개별 기술의 성능이 아닌 통합 플랫폼 구축입니다.SIMACRO의 ProcessMetaverse™는 이 통합 과제의 해답을 제시하며, "Intelligent Plant Operation"이라는 새로운 운전 패러다임을 제공합니다. 이는 운전 방식의 근본적 변화를 의미하며, 공정 디지털 트윈이 실시간 학습하고 진화하는 지능형 파트너로 발전할 미래를 보여줍니다.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 Vickery는 SIMACRO 이사회 멤버이자 전 AspenTech Next Generation Digital Twin 디렉터로, 40년간 공정 산업 솔루션 분야에서 쌓은 전문성을 바탕으로 PMv 기술 전략을 제공하고 있습니다. DMC, AspenTech, Dow Chemical에서의 리더십 경험을 통해 공정 디지털 트윈 기술 발전에 핵심적 기여를 했습니다.David VickeryAbout David Arbeitel