디지털트윈 (Digital Twin) — 실제 시스템(제품·공정·공장·차량 등)을 가상 공간에 동일하게 구축해 실시간 데이터 연동·시뮬레이션·예측·최적화에 활용하는 디지털 모델. 설계·제조·운영 각 단계에서 물리 프로토타입 이전에 문제를 발견·해결할 수 있어 SDV 시대 자동차 산업의 핵심 프레임워크로 채택되고 있다.
설계 단계의 디지털트윈
오병준 한국지사장(Siemens Digital Industries Software)에 따르면:
- 엔지니어가 초기 시뮬레이션 중 잠재적 문제 발견
- 기계·전기·전자·SW 영역 사일로 해체로 학제 간 협업 간소화
- 초기 프로토타입 제작 최소화
- 기존 문서 기반 시스템 요구사항 커뮤니케이션이 유발하는 오해·지연·안전 위험을 디지털 프로세스로 대체
제조 단계의 디지털트윈 — 스마트 제조
제조업체가 생산의 디지털트윈을 활용해 가상 세계에서 생산 최적화:
- 가능한 모든 구성을 가상 탐색
- 다운타임 최소화 기계 가상 시운전
- 설계·제조 디지털트윈의 강력한 연결성으로 두 영역 간 전환이 빠르고 원활
- Shift-Left 접근 — 물리 설비 가동 이전에 생산 전반 실행 가능 인사이트 확보
현대차그룹 HMGICS 사례
현대자동차 싱가포르 글로벌혁신센터(HMGICS) — 2023-11 준공, ‘메타 팩토리(Meta Factory)‘를 지향. 공장의 생산 시설·물류 시스템·현장 인력·자동화 로봇을 디지털 공간에 동일하게 구축해 공장 공정·운영 모니터링, 문제 감지·원격 대처, 가상 시뮬레이션 기반 운영 방식·신규 공정 설계·검증을 수행한다.
운영 단계 — 공장-차량 디지털 피드백
오병준에 따르면 자동차 도로 주행 중에도 가치 창출:
- 현장에서 새로운 주행 시나리오나 시스템 오류 발생 시 차량 데이터를 활용해 디지털트윈 개선
- 기존 차량에 OTA 업데이트 제공
- 개발 중 차량의 개선에도 데이터 사용
- 데이터 연속성이 새로운 자율주행 기술 구현의 유연성·확장성 제공
디지털 스레드 (Digital Thread)
자동차 제조업체가 제품 수명주기 전반에 걸친 워크플로를 위한 구조화된 데이터 흐름을 구축해 통합 가능하게 하는 개념. 모든 설계 분야에서 관련 데이터를 즉시 접근 → 최적화된 제품 설계.
- 개발 프로세스 디지털화 → 공급업체와 실시간 양방향 교환
- 업데이트된 요구사항 통합, 부품 가용성·소싱 신속 파악
- 설계·생산·운영 전반의 추적성 → OTA 업데이트 정확성·신속성 향상
자율주행에서의 활용
- 센서는 프로세스 초기에 제어 보드·기계 인터페이스·SIL 테스트에 대해 검증
- 안전이 중요한 자율주행 기능의 시스템 요구사항을 조기에 공급업체와 공유해 하위 시스템 검증 용이
- 요구사항 중심 디지털 워크플로의 최대 장점: 추적성과 데이터 접근성
국내 정책 동향 (2024)
- 디지털 플랫폼 정부위원회 — ‘범부처 디지털트윈 코리아 전략’ 발표 (2024-07)
- 과기정통부 — 자율형 스마트공장 구축 포함 다양한 분야에 디지털트윈 우선 적용 계획
- 경남 김해시 — 2027년까지 ‘미래자동차 클러스터’ 조성, 전동차·자율주행 부품 개발·생산에 디지털트윈·XR 활용
산업 협력 사례 — 가상검증 플랫폼
2022-05 현대오토에버가 dSPACE Korea·IPG Automotive Korea·IVH·SureSoft Technologies 등 국내 SW 전문업체들과 차량 가상검증 플랫폼 구축 MOU 체결. 차량·차내 제어기·시스템을 가상화하고 가상 주행환경에서 통합 시뮬레이션으로 SW 검증 → 차량 SW 개발 기간 단축 + 안전성 향상.
실행가능한 디지털 트윈 (xDT, Executable Digital Twin)
Siemens Digital Industries Software 푸니트 시나(Puneet Sinha)에 따르면, xDT는 단순 시뮬레이션이 아니라 산업용 에지에서 구동되며 PLC와 실시간 양방향으로 연결된 디지털 트윈이다.
- 에지 + PLC 피드백 루프 — 실제 기계 옆에서 동일한 가상 동작이 실시간 시뮬레이션. xDT가 기계의 한계 이탈을 사전에 감지해 PLC가 모터 토크·속도를 자동 조정.
- 전극 와인딩 사례 — 두 롤러 사이 전극 포일이 일정 텐션으로 감겨야 하며 텐션 한계 초과 시 포일이 끊어져 생산 정지. xDT 적용으로 생산 효율성 15% 이상 향상 사례.
- 적용 시점은 기계 설계·제작 단계부터 — 커미셔닝 정확성도 함께 확보.
데이터 기반 제조와 스크랩률
- 시나에 따르면, 중소 배터리 제조업체 스크랩률은 40% 이상, 대규모 양산기업도 10% 이상이 흔한 상황. 단일 요인이 아닌 복합 결과.
- 공정 데이터 + 가상 시뮬레이션을 결합한 데이터 기반 제조(Data-driven Manufacturing)가 해법. 알테어 RapidMiner 통합으로 데이터 과학자 전용 분석 기능을 일반 엔지니어에게 개방.
- 스크랩률 안정화에 통상 36개월 걸리던 것이 데이터 기반 제조 도입 시 18개월로 단축된 사례 보고.
차세대 배터리 화학 — Shift-Left + Synthetic Data
- 신소재 개발 → 셀·팩 영향 분석 → 시스템 검증을 디지털 트윈으로 가능한 한 초기로 이동.
- 실리콘 음극 — 충방전 시 부피 팽창·수축이 셀 내구성·압축 구조 설계에 영향. 고체전해질·나트륨 이온도 동일 접근.
- 3D ↔ 1D 시뮬레이션 연결 — 정밀 3D 해석은 자원 소모 큼, 최종 검증은 Simcenter Amesim 1D로 전환. 정보 손실을 AI 신경망으로 보완 — STAR-CCM+ 등에서 생성한 합성 데이터(Synthetic Data)로 학습.
자율주행 시뮬레이션 플랫폼 사례
- MORAI는 자율주행 시뮬레이션 플랫폼 MORAI Drive를 제공하며 ISO 26262 인증을 보유한다.
- Hexagon D&E Vires VTD — 실제 도로를 라이다·카메라로 정밀 스캔해 디지털 트윈 구축, 수백만 km 가상 주행으로 AI 학습 (BMW·GM 채택).
- 에이모(AIMMO) — 자율주행 AI 개발용 데이터 ‘AD-코어’ 솔루션
- 라이드플럭스 — 국내 최초 로보택시 서비스, 자율주행 노선버스 운영