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[항만의 똑똑한 변신, 디지털 트윈 스마트 항만물류 플랫폼]디지털 트윈 대표 실증 과제로 추진된 ‘디지털 트윈 기반 스마트 항만물류 플랫폼 사업’의 내용과 성과를 이해하기 쉽도록 영상으로 제작하였습니다^^세계 최초로 실제 선박을 대상으로 글로벌 항만 데이터 표준을 적용하는 실증 사례이며, 국내에서는 선박-항만-배후지역(내륙물류)을 모두 연결하는 플랫폼의 선도 사업입니다.
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디지털 트윈과 물류 [1편]
가트너[1]가 발표한 2019년 10대 전략 기술 트렌드에 포함된 디지털 트윈에 대해 … 창고/물류센터 디지털 트윈에서는 시설의 3D 모델과 재고 및 운영 데이터를 결합 …
Source: www.lotis.or.kr
Date Published: 1/19/2021
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Part 6. 물류 IT, 디지털 트윈·DX 등 관심 커질 듯
디지털 트윈을 통해 물류기업들은 물류의 최적화는 물론 빅데이터를 분석, 활용할 수 있게 되고 이는 결국 물류 운영의 고도화라는 결실로 이어질 …
Source: www.klnews.co.kr
Date Published: 8/23/2022
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전 세계 물류대란, 디지털 트윈이 해법 – 한국해운신문
전 세계적인 물류대란을 해결할 수 있는 방안 중 하나로 AI에 기반한 디지털 트윈 기술이 부각되고 있어 주목된다.최근 한국교통연구원 물류기술개발 …
Source: www.maritimepress.co.kr
Date Published: 2/12/2021
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물류부터 모빌리티까지…주목 받는 디지털트윈 – 디지털투데이
네이버 연구개발(R&D) 자회사 네이버랩스는 디지털 트윈 구축 솔루션인 어라이크(ALIKE)를 선보였다. CJ대한통운이 실내 물류센터를 대상으로 기술을 활용 …
Source: www.digitaltoday.co.kr
Date Published: 2/15/2022
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가상세계 ‘쌍둥이 창고’로 물류 예측… CJ대한통운, 디지털 트윈 …
혁신기술기업 비전을 발표한 CJ대한통운이 최근 관심이 집중되고 있는 디지털 트윈 기술을 물류 현장에 구축하기로 했다. 현실 물류센터와 동일한 …
Source: cjnews.cj.net
Date Published: 8/28/2021
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디지털 트윈(Digital Twin) 기술 동향 및 우편물류 적용방안
정보통신정책연구원은 본 보고서에서 디지털 트윈 기술 동향을 살펴보고, 우편물류 현장에 적용 가능한 방안에 대한 검토와 디지털 트윈 기술의 도입을 통해 기대할 수 …
Source: eiec.kdi.re.kr
Date Published: 7/3/2021
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디지털 트윈, 물류 산업의 새 시대를 열다 – 네이버 블로그
DHL에서도 이러한 4차 산업혁명의 핵심 기술들을 물류에 접목시키고 있습니다. 얼마 전에는 새롭게 떠오르고 있는 ‘디지털 트윈’의 개념과 역할 등을 …
Source: m.blog.naver.com
Date Published: 2/21/2022
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글로벌 물류기술 동향
디지털 트윈’은 물류산업의 획기적 발전을 가져올 것으로 기대되는 대표적 … 디지털 트윈(Digital Twin)’ 기술은 현실의 물리적 사물과 환경에 대한 …
Source: www.koti.re.kr
Date Published: 12/28/2022
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[단독]“쿠팡 비켜”…네이버·CJ, 물류센터 AI 이어 ‘디지털트윈 …
디지털트윈은 가상공간에 현실의 ‘쌍둥이’를 만들고 시뮬레이션을 통해 확보한 다양한 데이터를 현실에 적용하는 기술이다. 물류 기업들의 최종 …
Source: www.asiae.co.kr
Date Published: 10/1/2022
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주제에 대한 기사 평가 디지털 트윈 물류
- Author: NIA한국지능정보사회진흥원
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- Date Published: 2022. 3. 29.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=D_iJ8UCTNZI
디지털 트윈과 물류 [1편]
가트너[1]가 발표한 2019년 10대 전략 기술 트렌드에 포함된 디지털 트윈에 대해 살펴보고자 함
– 디지털 트윈은 물리적 대상의 내/외부 형상, 특성, 상태, 동작 등 존재하는 모든 것을 디지털화하는 기술 – ‘물리 장치’와 물리 장치의 모사인 ‘가상 장치’가 1:1로 연결되어 실시간으로 데이터, 정보를 상호 연계하여 과거와 현재의 상태와 형상을 분석하여 이해하고, 미래 예측을 통해 부가가치를 제공함 – 가상 물리 시스템(cyber physical system)을 구현하기 위한 공학적인 모델 및 방법론으로, 사물인터넷, 빅데이터, 인공지능 등의 첨단 기술을 조합하여 물리 장치 운영의 효율성과 최적화를 추구함
디지털 트윈은 시뮬레이션의 개념이 진화한 것이므로 완전히 새로운 아이디어는 아님[2]
– 시뮬레이션은 ‘컴퓨터 기반 시뮬레이션’ → ‘시뮬레이션 응용프로그램’ → ‘시뮬레이션 기반 시스템 설계’ → ‘디지털 트윈’의 단계를 거치며 진화하였음
디지털 트윈은 기존 시뮬레이션보다 발전적인 4가지 특성을 보유하고 있음[1]
– 첫번째, 특정 비즈니스 성과를 지원하는 방법에 중점을 두고 강건성(robustness)을 가짐 – 두번째, 모니터링과 제어를 위해 실시간으로 현실 세계와 연결됨 – 세번째, 새로운 비즈니스 기회를 창출하기 위해 고급 빅데이터 분석과 인공지능을 적용함 – 네번째, 사용자와 상호작용을 하고, 가정(what-if) 시나리오를 평가하는 능력을 보유함
물류 분야에서 디지털 트윈이 아직 널리 활용되지는 않지만, 디지털 트윈의 기반이 되는 환경과 핵심기술은 이미 사용되고 있음[2]
– 물류 현장에서는 센서를 사용하여 화물 이동, 기계, 물류 장비를 추적하고 있음 – 물류를 포함한 산업계 전반은 점점 개방형(open) API(application programming interface) 전략을 수용하고 클라우드 기반 IT 시스템으로 전환하고 있음 – 물류 관련 기업에서는 기계학습과 고급 분석기술을 적용하여 공급사슬을 최적화하고, 과거의 운영 데이터로부터 새로운 통찰력을 얻기도 함 – 물류 전문가가 창고 피킹, 차량 적재 등의 작업을 향상시키기 위해 증강/혼합/가상 현실 응용프로그램을 구축하기도 함
포장 및 컨테이너 분야[2]의 사례
– Math2Market이 개발한 포장재 디지털 트윈은, 포장재의 성능을 이해하고 예측하는데 도움을 줄 수 있음 – 포장재 디지털 트윈은 운송 중에 발생하는 온도, 진동, 충격 등을 모델링할 수 있음 – 포장재 디지털 트윈은 보다 강력하고 가벼우며 환경친화적인 포장재를 개발할 수 있도록 도와줌 – 독일 스타트업 Metrilus가 개발한 3D 사진 기술을 이용하면, 컨테이너의 상세한 모델을 신속하게 생성함으로써 컨테이너의 찌그러짐이나 균열과 같은 잠재적 문제들을 자동으로 식별할 수 있음 – 이 데이터를 컨테이너 이동에 대한 과거 데이터와 결합하면, 특정 컨테이너의 사용, 수리, 폐기 시점에 대한 의사결정을 지원하는 디지털 트윈을 만들 수 있음 – 기업이 보유한 전체 컨테이너에 대해 이러한 데이터를 집계하면 운송 차량의 규모와 배분에 대한 최적의 의사결정을 지원할 수 있고, 컨테이너의 결함 혹은 공급사슬의 특정 지점에서 발생하는 거친 취급과 같은 근본적인 문제를 식별하는데 도움이 될 수 있음
운송 분야[2]의 사례
– 의약품, 전자 부품과 같이 민감한 고부가가치 제품을 운송할 때는 온도, 제품 방향, 충격, 진동을 모니터링하는 센서를 사용하는 것이 일반적임 – Roambee, Blulog, Kizy 등이 개발한 최신 센서는 운송 중에 연속적인 데이터 전송을 가능하게 하기 위하여, 점점 더 많은 데이터 지점을 통합하고 있음 – 운송 디지털 트윈은 운송 중에 센서가 수집한 데이터의 저장소 역할 – 이 데이터는 새로운 방식으로 사용될 수도 있는데, 디지털 트윈의 모델이 포장의 단열과 충격 흡수 특성을 포함한다면 제품 내부의 상태를 예측할 수 있음
창고/물류센터 분야[2]의 사례
– 창고/물류센터 디지털 트윈에서는 시설의 3D 모델과 재고 및 운영 데이터를 결합할 수 있음 – 데이터에는 창고/물류센터 플랫폼에서 사물인터넷을 통해 수집한 것뿐만 아니라 모든 품목의 크기, 수량, 위치, 수요 특성 등이 포함됨 – 창고/물류센터 디지털 트윈은 새로운 시설의 설계와 레이아웃을 지원하여, 기업이 공간 활용을 최적화하고 제품, 직원, 물류 장비의 이동을 시뮬레이션 할 수 있음 – 창고/물류센터 작업 중에 디지털 트윈은 다양한 자동화 기술로부터 수집된 데이터를 지속적으로 갱신할 수 있음 (드론 기반 재고 계산 시스템, AGV, goods-to-person 피킹 시스템, AS/RS 등) – 창고/물류센터에서 디지털 트윈을 사용하는 데 있어서 가장 큰 장점은 성능 개선에 지속적으로 기여할 수 있다는 것임 – 재고. 장비, 직원의 이동에 대한 종합적인 데이터는 창고/물류센터 운영에서 낭비 요인을 식별하고 제거하는데 도움이 될 수 있음 (복잡한 통로에서의 혼잡, 직원의 낮은 생산성과 피킹 오류 등) – 현장에서 디지털 트윈을 사용하면 시뮬레이션을 통해 레이아웃 변경, 새로운 장비와 프로세스 도입으로 인한 잠재적 영향을 실제 변경하기 전에도 평가할 수 있음 – 수량과 제품 구성의 변경을 빠르게 수용해야 하는 전자상거래 풀필먼트 환경에서, 디지털 트윈은 동적 운영 최적화를 지원할 수 있고 현재 또는 예측된 수요에 맞춰 재고 위치, 인력 수준, 장비 할당을 지속적으로 조정할 수 있음
그림1. 창고/물류센터 디지털 트윈 사례[2]
시사점
Part 6. 물류 IT, 디지털 트윈·DX 등 관심 커질 듯
4차 산업혁명 기술이 전 산업에 빠르게 녹아들고 있는 가운데, 물류에도 다양한 최신기술들이 적용되며 업무효율성과 생산성을 높이는 역할을 톡톡히 하고 있다. 특히 IT를 기반으로 한 신기술들은 그간 타 산업에 비해 비교적 아날로그적이었던 물류를 더 빠르고 간결하게 만들고 있는데 이러한 움직임은 올해 들어 더 공격적으로 진행될 것으로 보인다.
디지털 트윈
미국에서 만들어진 개념으로 컴퓨터 속에 현실 속 사물의 쌍둥이를 만들어 현실에서 발생할 수 있는 모든 상황을 시뮬레이션해 결과를 미리 예측하는 기술인 디지털 트윈은 올해 물류업계의 핵심 키워드로 부상할 것으로 전망되고 있다. 무엇보다 이미 국내 대형 물류기업들을 중심으로 물류 정보를 데이터화해 이를 수집, 분석하기 위한 노력을 전개하고 있는데 이러한 움직임의 중심에 바로 디지털 트윈이 있다. 디지털 트윈을 통해 물류기업들은 물류의 최적화는 물론 빅데이터를 분석, 활용할 수 있게 되고 이는 결국 물류 운영의 고도화라는 결실로 이어질 것이라는 게 업계의 분석이다.
DHL에서 발표한 물류산업에 적용되는 디지털 트윈
로보틱스 오토메이션
코로나19로 전 사회적인 거리두기가 활성화되면서 물류 현장에서도 비대면 프로세스의 적용이 현실화되고 있다. 기존에는 소프트웨어를 중심으로 한 자동화가 선제적으로 이루어졌다고하면 이제는 하드웨어 측면에서도 다양한 자동화 시스템이 자리잡기 시작했다. 대표적인 예가 물류센터에서 사람을 대신할 수 있는 무인지게차나 물류로봇 등이다. 이들 자동화 로봇들은 사람이 직접 처리하기 힘든 업무나 실제 처리 가능하더라도 안전사고 발생 가능성이 높은 일들을 대신 처리해줌으로써 현장에서의 업무효율성과 안전도를 높여주고 있다. 한 업계 관계자는 “물류기업들의 현장에서의 물류로봇 도입 사례는 지난해보다 올해 더욱 증가할 것으로 보인다”면서 “로봇과 연계된 다양한 물류작업의 운영과 로봇 최적화 등의 분야들이 물류기업 운영의 새로운 차별화 요소로 부상할 것으로 전망된다”고 설명했다.
모비어스앤밸류체인의 무인지게차 모델
물류현장 안전
올해에는 물류현장의 안전과 관련해서 IT 기술의 도입에 대한 필요성이 훨씬 크게 대두될 것으로 전망된다. 특히 올해 초부터 중대재해처벌법이 본격적으로 시행됨에 따라 국내 주요 물류기업에서는 현장에서의 안전도를 높이기 위해 다양한 노력을 펼치고 있는데 IT 기술을 접목한 현장 안전의 확보가 대표적인 솔루션으로 떠오르고 있다. 전통적인 방식의 물류현장 안전 관리에서 벗어나 이제 디지털 기술을 접목해 실시간 관제 시스템 도입, 사고예방을 위한 센터 내 빅데이터 분석, 인공지능 기술 적용 등을 통해 물류현장에서의 안전을 위한 다양한 솔루 션들이 속속 개발될 것으로 전망된다.
모션투에이아이 솔루션으로 분석된 센터 빅데이터
물류 DX
물류업계에서 디지털 전환이라는 의미의 DX(Digital Transformation)를 향한 움직임은 올해에도 이어질 것으로 전망된다. 여기서 DX란 ‘디지털적인 모든 것’으로 인해 발생하는 다양한변화에 대해 디지털을 기반으로 대응하는 전략으로 이 안에는 기업의 전략, 조직 구성, 비즈니스 모델, 커뮤니케이션 방식, 시스템 구축 등 모든 것이 담겨 있다. 인터넷이 등장한 1990년대 말 이후 등장한 개념인 DX는 인터넷의 지속적인 발전에 따라 함께 지금의 형태로 진화했다. 물류에서도 이 DX에 대한 관심은 지속되고 있는데 최근에는 AI(인공지능)와 IoT(사물인터넷) 기술이 결합돼 실제 물류현장에서 상품이 입고, 출하되는 과정을 자동으로 인식하고 판별하는 시스템을 도입하고 있다. 뿐만 아니라 현장에서 일하는 관리자들의 음성을 자동으로 인식, 데이터화해 언제 어디서든 실시간으로 물류센터나 현장에서의 물류현황을 파악할 수 있기도 하다. 이처럼 물류현장에 직접적인 변화를 불러오고 있는 물류 DX는 올해 들어서도 물류현장의 환경에 다양한 변화를 일으킬 것으로 전망되고 결국 보다 나은 물류서비스를 소비자들에게 제공할 수 있는 기반이 될 것으로 기대를 받고 있다.
“전 세계 물류대란, 디지털 트윈이 해법”
물류 산업 내 디지털 트윈 기술의 접목 (출처 : DHL 동향보고서)
전 세계적인 물류대란을 해결할 수 있는 방안 중 하나로 AI에 기반한 디지털 트윈 기술이 부각되고 있어 주목된다.
최근 한국교통연구원 물류기술개발지원센터는 ‘글로벌 물류기술 동향’을 통해 AI에 기반한 디지털 트윈 기술이 공급사슬 교란을 예측하는 차원을 넘어 대응조치까지 제시하는 등 물류대란을 해결할 열쇠로 대두되고 있다고 소개했다.
‘디지털 트윈’ 기술은 현실 세계의 물체를 가상세계에 구현한 것으로 실제품을 만들기 전 시뮬레이션을 통한 시험을 통해 현실을 분석‧예측해 발생할 수 있는 문제점을 파악하는데 사용되고 있으며, 이미 제조, 교통시설, 건설 및 토목업 등에서 활용되고 있다.
최근 전 세계적 물류대란이 발생하면서 이 ‘디지털 트윈’ 기술이 물류업계에서도 주목을 받고 있다. 금번 발생한 물류대란의 경우 이전부터 순탄치 않았던 공급사슬 내 이동이 코로나 팬데믹으로 인해 악화됐고 ‘퍼펙트 스톰(perfect storm)이 발생하면서 초래됐다. 그 과정에서 기업들이 공급사슬에 연쇄적으로 발생 가능한 상황을 제대로 예측하는데 어려움을 겪으면서, 즉, 글로벌 공급사슬 관련 결정을 내리는 데 필요한 ’가시성(visivility)’을 확보하지 못했다는 것이 밝혀지면서 상대적으로 ‘디지털 트윈’ 기술의 중요성이 강조되고 있는 것.
일례로 아마존의 경우 디지털 트윈 기술을 활용하여 재고 관리는 물론, 제품 운송에 동원되는 트럭과 창고를 효과적으로 통제했으며, 장기적으로 공급망 전반을 효율적으로 관리할 수 있데 되어 그 결과 이번 물류대란에서 한 발짝 비켜서는데 성공했다는 평을 받고 있다.
아마존은 디지털 트윈 기술을 활용하여 재고가 부족해질 시점을 미리 예측하고, AI가 예방 대책을 찾는 방식으로 업체가 받을 타격을 최소화하는 등 컴퓨터로 복잡한 시스템을 시뮬레이션하면서 제품 출하과정부터 재고 확보까지 현실세계의 상황을 구현하여 문제 대비 방법을 찾아낸 것. 또한 아마존은 이를 통해 판매자 대행 상품을 포함한 자체 배달 모든 상품에 대해 정확한 예상 도착시간 정보를 소비자에게 전송하는 등 택배 도착 시간 예측도 가능해졌다.
이처럼 전 세계적으로 물류대란이 이어지는 가운데 디지털 트윈 기술을 활용한 아마존의 성공사례가 알려지면서 특송업체 뿐 아니라 타 산업 기업 사이에도 AI 기반 디지털 트윈으로 공급사슬 내 상품과 서비스 이동을 정상화 시키려는 움직임이 확산되고 있다.
페덱스와 DHL 등 특송업체들은 ‘적시 출하(just-in-time shipping)’ 시스템을 복원하고 효율성과 회복탄력성 사이 균형을 회복하기 위해 디지털 트윈을 사용하고 있으며, 구글은 자동차 업체 르노사의 공급사슬 구축에 이 기술을 적용했다. 국내에서는 CJ대한통운이 최근 들어 이 디지털 트윈 기술을 활용, 현실 물류센터와 동일한 환경의 가상 물류센터를 구축해 운영현황을 모니터링하고 재현하는 등 효율성 및 안정성 제고를 꾀하고 있다.
한국교통연구원은 “AI 디지털 트윈 기술은 공급사슬 교란 예측 차원을 떠나 대응 조치까지 제시함으로써, 터미널 운영‧차량/장비 모니터링‧냉장/냉동 창고 관제‧기술 시스템 설계 등 가치사슬 전 과정에서 적용이 가능하다. 예컨대 특정 시설의 3D 모델을 설정한 뒤 시설 상태와 상품 가용성 정보를 바탕으로 재고 확보와 배송경로 및 시간에 대한 최적의 의사결정도 뒷받침할 수 있을 뿐만 아니라 컨테이너에 설치된 IoT 센서를 통해 컨테이너 위치와 파손 여부 데이터를 디지털 트윈이 채택된 중앙 네트워크에 전달, 컨테이너의 효율적인 재배치를 지원할 수도 있다”고 밝혔다.
이어 “물류에서 디지털 트윈이 구현되기 위해서는 IoT로 추출된 데이터를 AI를 활용한 물류 전반의 물리적 환경을 가상공간에서 실시간 운영하는 것이 핵심”이라고 덧붙였다.
물류부터 모빌리티까지…주목 받는 디지털트윈
[사진: 셔터스톡] [디지털투데이 정유림 기자] 현실 세계를 가상에 재현하는 디지털 트윈 관련 기술 연구·개발이 한창이다. 물류나 모빌리티 관련 분야에서 이런 흐름이 두드러진다.디지털 트윈이란 현실 세계 속 사물 등을 가상에 재현하고 현실에서 발생할 수 있는 상황을 컴퓨터로 시뮬레이션해 결과를 예측할 수 있도록 하는 기술을 말한다.
현실 공간 또는 장소를 3D 가상 모델로 구현해 모의 결과를 도출하고 최적의 상태를 현실(실물)에 적용토록 한다. 궁극적으로는 현실에서의 변화가 가상에 구축한 시스템으로 다시 전달, 끊임없는 변화가 상호 적용 및 반영될 수 있도록 한다.
이런 기술은 자율주행, 스마트시티 등 다양한 분야에서 활용 가능할 것으로 예상된다. 이에 특히 물류나 모빌리티 사업을 전개 중인 곳들이 연구·개발을 이어가고 실증 사례를 만들어가려는 모습이다.
CJ대한통운은 경기도 군포 물류센터(풀필먼트 센터) 전체 공간에 디지털 트윈 기술을 적용한단 계획이다. 현재는 초기 단계로, 운영 상황을 데이터화 및 모니터링 중이다. 이를 바탕으로 군포 외 다른 풀필먼트 센터로 확대해 간단 방침이다. 큰 틀에서 2023년까지 단계적으로 완성해 간단 목표다.
기술 연구·개발은 CJ대한통운 TES연구소에서 맡고 있다. 시뮬레이션을 통해서면 물류센터 내 작업 동선 최적화, 재고(상품) 배치 효율 향상을 꾀하고 각종 병목 현상을 줄이는데 기여할 것으로 본다.
[사진: 네이버랩스]네이버 연구개발(R&D) 자회사 네이버랩스는 디지털 트윈 구축 솔루션인 어라이크(ALIKE)를 선보였다. CJ대한통운이 실내 물류센터를 대상으로 기술을 활용한다면 어라이크는 원천 기술을 한데 묶어 도시 단위 디지털 트윈 데이터를 효율적으로 구축할 수 있도록 한다.
도시 전체 3D 모델을 제작하는 데는 항공사진을 활용한다. 인공지능(AI) 기술을 활용해 노면 기호나 차선 정보 등을 자동 추출하고 자율주행차를 위한 고정밀지도(HD맵)도 제작한다.
지난해 12월 네이버랩스는 소프트뱅크와 함께 일본에서 어라이크 솔루션을 활용한 도시 단위 HD맵 제작 프로젝트를 진행 중이라고 밝혔다. 첫 도시가 선정되면 일본 전역으로 사업을 확장해 간단 계획을 내놓은 바 있다. 관련해서 네이버 관계자는 “도시 선정을 진행 중”이라고 했다.
카카오모빌리티도 가세했다. 카카오모빌리티는 내부에 디지털트윈 개발 및 제작 담당 조직이 연구 개발을 진행 중이다. 각종 이동 서비스를 제공하는 카카오 T 플랫폼을 통해 고도화해 온 내비게이션, 라우팅 등 기술과 자율주행 이동체, 정밀 공간 정보 구축 기술을 접목한다.
카카오모빌리티 정밀 3차원 정보 생성 기술. [사진: 카카오모빌리티]
카카오모빌리티 측은 “서울에서 3차원 지도 데이터를 확보했고 클라우드 기반으로 다시점(물체를 2차원 또는 3차원 객체로 다양한 각도에서 표현) 및 다수 장비를 작업하고 관리할 수 있는 기술을 개발해 활용 중”이라며 “자율주행차 뿐 아니라 로봇과 실내 주차를 위한 HD맵 서비스도 준비 중”이라고 설명했다.
아울러 “HD맵 구축 시 데이터 부하를 줄이기 위해 실시간 지도 정보를 갱신, 이용자에게 전달하는 크라우드 소싱 데이터 활용 기술을 개발 중”이라며 “저비용 센터 데이터로 차선 단위 정밀 도로 정보를 실시간 갱신 및 등록할 수 있는 AI 및 센서 측위 기술을 고도화하고 있다”고 덧붙였다.
가상세계 ‘쌍둥이 창고’로 물류 예측… CJ대한통운, 디지털 트윈 구축 – CJ 뉴스룸
혁신기술기업 비전을 발표한 CJ대한통운이 최근 관심이 집중되고 있는 디지털 트윈 기술을 물류 현장에 구축하기로 했다.
현실 물류센터와 동일한 가상세계 물류센터 구축 … 시뮬레이션으로 고장·오류 예측해 현장 수정
실제현장(사진 위)을 디지털 트윈(사진 아래)으로 동일하게 구현한 모습. CJ대한통운은 실제 현장에서 수집된 데이터를 분석하고 시뮬레이션함으로써 효율성과 안정성을 높이고 있다.
디지털 트윈은 가상세계에 현실과 동일한 공간을 구축하고 시뮬레이션을 통해 최적의 운영방식을 찾아내는 첨단기술로 전자, 자동차, 에너지 기업에 활발하게 도입되고 있다. 그동안 일부 물류기업들이 초기 디지털 트윈 기술을 적용한 경우는 있었지만 CJ대한통운처럼 인공지능(AI)과 알고리즘이 결합된 고도화된 디지털 트윈을 구축한 사례는 없었다.
12월부터 단계적 구축 … 23년 인공지능(AI)·알고리즘 적용된 디지털 트윈 완성 목표
글로벌 종합물류기업 CJ대한통운은 현실 물류센터와 동일한 환경의 가상세계 물류센터를 구축해 운영 현황을 모니터링하고, 재현하는 기술을 12월까지 구축한다고 21일 밝혔다. 2023년까지 단계적 기술 개발을 통해 AI·알고리즘을 적용한 디지털 트윈을 완성하는 한편 전체 현장에 확산하기로 했다.
물류센터 내에 설비가 다양해지고 프로세스가 복잡해지면서 기존 시스템으로는 모든 상황을 한눈에 파악하고 효율성을 높이는 게 불가능해졌다. 디지털 트윈을 활용할 경우 기존 물류센터 비효율 제거, 효율성 향상은 물론, 물류설비의 위치, 작업속도, 작업자 동선 등을 시뮬레이션을 통해 검증해 볼 수 있어 프로세스 개선 시행착오를 크게 줄일 수 있다. 글로벌 선도 물류기업 DHL의 경우, 생활용기 생산기업인 테트라팩(Tetra Pak)의 싱가포르물류센터에 디지털 트윈을 구축하여 설비상태와 재고수준을 실시간으로 추적, 시뮬레이션함으로써 운영 생산성을 높이고 있다.
로봇·AI·데이터 중심 첨단화 가속도 … “글로벌 선도 기업과 경쟁하는 혁신기술기업으로 도약”
CJ대한통운은 연말까지 물류센터의 작업동선, 재고배치, 설비효율을 최적화하고, 장비고장, 피킹오류, 상품파손 등 원인을 사전에 파악할 수 있는 체계를 구축한다. 이를 위해 물류센터 내에서 운영중인 AGV, AMR 장비에 오류 발생을 실시간으로 찾아내고, 지게차, 스캔기반 설비 움직임도 실시간으로 업로드 할 수 있는 기술을 개발한다.
디지털 트윈은 실제 현장의 데이터를 모아 AI가 각 시나리오를 학습해 몇 시간이 걸릴 일을 수초에서 수분 만에 해답을 찾아낼 수 있다. 현장의 여러가지 변수를 가상공간에 적용해보고 가장 좋은 해결책을 찾아 곧바로 현실에 적용할 수 있게 해주기 때문에 시행착오를 줄이는 데 큰 역할을 하는 것이다. 이를 통해 현장 프로세스의 혁신 스피드를 지금보다 3배 이상 빠르게 할 수 있을 것으로 기대하고 있다.
내년부터는 네트워크부분에도 디지털 트윈을 구축한다. 택배허브 및 서브터미널의 작업현황, 시간대 별 택배물량, 일일 집화량 등을 분석해 인력과 차량 등 터미널 운영을 최적화할 수 있다. 또한 운송장 정보, 고객주문정보, 도로교통정보, 차량정보 등을 분석해 최적의 운행루트와 권역을 산정할 수 있게 된다. 이를 통해 23년 거점 최적화, 라우팅 최적화를 실현해 디지털 트윈을 완성한다는 계획이다.
CJ대한통운 김경훈 TES물류기술연구소장은 “디지털 트윈은 향후 CJ대한통운의 물류운영 방식을 획기적으로 바꾸는 원동력이 될 것”이라며, “TES핵심기술 개발을 통해 글로벌 선도기업 수준을 넘어서는 혁신기술기업으로 도약하겠다”고 말했다.
디지털 트윈, 물류 산업의 새 시대를 열다
건강 관리 및 의료 분야에서도 현재의 건강 상태를 파악하거나 앞으로의 상태 변화를 디지털 트윈 기술로 예측이 가능합니다. 실제로 필립스는 환자 개인의 신체 정보를 종합하고, 디지털 트윈 기술을 활용해 ‘디지털 환자(digital patient)’라는 가상 신체를 구현 및 활용하는 방안에 대해 소개했습니다. 이런 ‘디지털 환자’ 정보를 이용하면 의사는 유사한 환자의 치료 방법이나 피해야 하는 치료 방법 등을 쉽게 파악할 수 있습니다.
4) 자동차/ 항공 분야
자동차와 항공 분야에서 디지털 트윈은 기본적으로 제조 현장의 효율화와 비용 절감, 생산 장비 관리 최적화에 활용됩니다. 추가적으로 자율 주행 기술의 완성도를 높이는 데도 활용되며, 가상 공간에서의 움직임을 구현하고 테스트하는 데도 디지털 트윈 기술이 중요한 역할을 합니다.
5) 에너지 분야
에너지 분야에서 디지털 트윈이 시설 설계 최적화, 관리와 운영 효율화, 소비 최적화 등에 활용되고 있습니다. 또한, 디지털 발전소를 통해 이상 징후를 파악하거나, 유지 보수, 소비자들의 전력 사용 패턴과 전력 소비량 예측을 할 때도 유용하게 사용되고 있습니다.
[단독]“쿠팡 비켜”…네이버·CJ, 물류센터 AI 이어 ‘디지털트윈’ 도입한다
올 연말 군포 풀필먼트센터에 적용…물류 무인화 ‘핵심 기술’
글로벌 물류산업 ‘메가 트렌드’…DHL 등 글로벌 기업도 도입
물류 수요 예측 고도화…비용 절감, 사고 예방 가능
신기술로 경쟁사에 견제구…쿠팡은 초기 검토 단계
CJ대한통운 작업자가 군포풀필먼트센터에서 물류 작업을 수행하고 있다. [사진제공 = CJ대한통운] AD 썝蹂몃낫湲 븘씠肄
단독[아시아경제 이준형 기자, 부애리 기자] 네이버와 CJ대한통운 연합군이 스마트 물류센터인 군포 풀필먼트센터에 디지털트윈을 도입한다. 디지털트윈은 가상공간에 현실의 ‘쌍둥이’를 만들고 시뮬레이션을 통해 확보한 다양한 데이터를 현실에 적용하는 기술이다. 물류 기업들의 최종 목적지인 ‘물류센터 무인화’에 도달하기 위한 필수 기술로 꼽힌다. 물류센터에 디지털트윈이 도입되는 것은 국내 최초다. 네이버는 물류센터에 최신 기술을 잇따라 도입하며 쿠팡 등 경쟁사에 대한 견제를 본격화하고 있다.
‘디지털트윈’ 입힌다…무인화 앞당겨
12일 관련 업계에 따르면 네이버와 CJ대한통운은 이르면 다음달 경기 군포에 위치한 풀필먼트센터에 디지털트윈을 적용할 계획이다. CJ대한통운 관계자는 “군포 풀필먼트센터에 디지털트윈 적용을 검토하고 있다”고 말했다. 디지털트윈은 전 세계 물류산업의 ‘메가 트렌드’로 꼽힌다. DHL 등 글로벌 기업들도 물류센터에 디지털트윈을 도입하고 있다.
네이버·CJ대한통운이 도입하는 디지털트윈은 물류 처리의 효율성을 극대화한다. 공간·시간 등의 제약 없이 다양한 시뮬레이션을 돌릴 수 있다. 수많은 시뮬레이션을 거쳐 빠른 속도로 각종 변수에 대한 빅데이터를 확보할 수 있다. 이 빅데이터를 활용하면 정밀한 물류 수요 예측이 가능해진다. 나아가 ‘완전 자동화’의 핵심인 인공지능(AI)을 더욱 고도화시킬 수 있다. 업계 관계자는 “물류센터를 무인화하려면 디지털트윈은 반드시 필요한 기술”이라며 “당장 무인화를 하지 않아도 정확한 물류 예측을 통해 필요한 인력을 조절하는 등 비용 절감 효과도 얻을 수 있다”고 말했다.
사업장의 안전성도 높일 수 있다. 디지털트윈을 통해 여러 재난상황을 가정한 시뮬레이션을 돌려볼 수 있다. 재난 예측은 물론 사고 발생 시 최적의 대처방법을 미리 준비할 수 있다. 중대재해처벌법이 내년 1월부터 시행돼 물류기업들의 부담이 늘어난 상황에서 디지털트윈이 활로가 될 수 있다는 분석이다. 쿠팡 덕평물류센터 화재 사고로 물류센터 안전문제에 대한 관심이 높아진 점도 한몫 했다.
‘신기술’로 쿠팡에 견제구
쿠팡이 자체적으로 물류센터를 운영하고 빠른 배송(로켓배송)으로 시장을 확장하는 상황에서 네이버·CJ 대한통운은 신기술을 도입해 물류 경쟁력 높이기에 나섰다. AI, 물류로봇, 친환경 포장 등 네이버 ‘물류 실험’의 테스트베드인 군포 풀필먼트센터에 이번엔 디지털트윈까지 선제적으로 적용했다. 실제 쿠팡의 경우 디지털트윈 도입은 아직 초기 검토 단계인 것으로 전해졌다.
군포 풀필먼트센터는 네이버가 AI 등 첨단 기술을 적용한 물류 혁신기지다. 연면적은 3만8400㎡(약 1만1616평)로 축구장 5개를 합친 규모다. 네이버는 이미 자체 개발한 물류 수요 예측 AI 모델 ‘클로바 포캐스트’도 적용한 상태다. 클로바 포캐스트는 네이버 쇼핑 주문량을 하루 전에 예측에 물류센터에 적정 인력을 미리 배치한다. 네이버는 e커머스 시장 주도권을 강화하기 위해 지난 7월 물류 플랫폼 ‘네이버 풀필먼트 얼라이언스(NFA)’를 선보이기도 했다.
디지털트윈 시장은 성장 가능성도 높다. 시장조사기관 마켓스앤마켓스에 따르면 글로벌 디지털트윈 시장 규모는 지난해 3조6000억원에서 2026년 55조4000억원으로 증가할 전망이다. 연평균 성장률은 약 58%에 달한다.
전문가들은 디지털트윈의 적용으로 ‘물류 혁신’이 가능해질 것으로 내다봤다. 장영재 카이스트 산업 및 시스템공학과 교수는 “디지털트윈의 핵심은 빅데이터 구축”이라며 “사람이 상상할 수 없는 방대한 시나리오를 통해 확보한 데이터를 AI와 결합하면 의사결정 시스템을 개선할 수 있다”고 설명했다.
이준형 기자 [email protected]부애리 기자 [email protected]
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