2016.06.23

'소프트웨어와 분석 중심 기업으로 간다'...GE의 디지털 변혁

Thor Olavsrud | CIO
GE가 사물인터넷(IoT)에서 데이터를 취합하고 머신러닝으로 정확성을 높여 각각의 산업 자산의 디지털 모델을 사용하고 있다. 이 모든 것은 효율 향상을 목적으로 하고 있다.


Credit: Getty Image Bank

지난 2011년 마크 안드레센은 "소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있다"는 명언을 남겼다. 그리고 제너럴 일렉트릭(General Electric, GE) CEO이자 회장 제프 이멜트는 이 말을 가슴에 새겼다. 이멜트는 모든 산업용 제품 제조기업들이 소프트웨어 및 분석 기업이 될 것이라고 단언했다.

GE는 구글과 아마존처럼 웹 2.0 회사를 추구하기 시작했다.

GE 글로벌 리서치의 소프트웨어 조사 담당 부사장 콜린 파리스는 지난주 "GE는 디지털 변혁을 통해 기술이 원동력이 되는 사회의 필요 사항을 예상할 수 있었다"는 글을 썼다.

파리스는 "수년 전만 하더라도 사람들은 GE를 지멘스와 UT(United Technologies) 같은 산업용 제품 산업의 대기업과 비교했었다. GE는 2020년까지 상위 10대 소프트웨어 회사가 될 계획이다. 우리는 사람들의 삶에 변화를 가져온 인터넷과 소프트웨어 부문의 거인들과 비교 대상이 되기를 바란다. 아마존, 마이크로소프트, IBM, 구글과 같은 기업들이다"고 강조했다.

산업용 인터넷은 다르다
그러나 파리스는 산업용 인터넷의 요구는 다르다고 덧붙였다. 산업용 인터넷의 분석에서는 사람과 사물을 연결하는 수많은 데이터를 분석하는 것이 매우 중요하다. 산업용 공간에서 생성되는 데이터가 훨씬 많다. 그러나 실제 중요한 이벤트는 훨씬 적다.

파리스는 <CIO닷컴>과 가진 인터뷰에서 다음과 같이 이야기했다.
"산업용 공간에서 우리에게 중요한 이벤트는 '실패'다. 다시 획득할 수 없어 집중해야 하는 이벤트에 대해 말해주는 값진 데이터가 아주 적다. GE의 항공기 제트 엔진을 예로 들어보자. 항공사가 항공기를 즉시 수리해야 한다는 점을 알려주는 이벤트는 29개다. 수많은 데이터에서 29개 이벤트를 찾기란 쉽지 않다. 특히 어디서 찾는지 모르는 경우는 더 어렵다."

그는 "어디서 찾는지 모르면 찾는 데 실패하고, 결국 고객이 추구하는 결과를 달성하지 못한다"고 덧붙였다.

이에 대한 GE의 대답은 디지털 트윈(Digital Twin)이다. 디지털 트윈은 실제 존재하는 자산의 디지털 모델이다. 디지털 모델은 여러 자산을 한꺼번에 표현한 모델이 아니다. 특정 자산을 1대 1로 표현한 모델이다. 특정 항공기의 제트 엔진마다, 특정 풍력 발전소의 풍력 터빈마다 디지털 트윈(쌍둥이)이 있다. 각 자산에 설치된 센서가 트윈을 공급한다. 센서에는 위험한 환경에서 운영되는 자산들이 많다. 예를 들어, 제트 엔진 연소실의 내부 온도는 섭씨 2,000도까지 치솟는다. 이에 GE는 가상 센서로 실제 센서를 보완하고 있다.

항공기의 경우, 가상 센서는 실제 센서의 데이터, 연소 원리, 공기 역학 원리, 소재의 원리를 파악한 데이터를 통합해 데이터를 제공한다. 그리고 머신 러닝을 이용해 가상 센서가 제공한 데이터의 정확성을 높인다.

디지털 트윈은 이런 방식으로 특정 자산의 상태에 대한 정확한 인사이트를 제공한다. 항공기의 경우, 항공사가 효율적으로 정비 일정을 수립하도록 도움을 준다. 예를 들어, 중동 지역 항공사는 모래가 많은 환경에서 항공기를 운항해야 한다. 이런 환경에서 운항하는 항공기 엔진 블레이드는 소재가 부품으로 침식되어가는 '파쇄(Spallation)' 현상을 겪는다. 엔진 블레이드 교체 비용은 2만 달러다. 지상에 착륙했을 때 필요한 부품이 없다면 비용이 더 상승한다.

그러나 항공사는 디지털 트윈을 이용해 각 항공기 엔진 내부의 각 엔진 블레이드의 피해 상태를 추적 관리할 수 있다.

파리스는 "항공기가 지상에 착륙할 때마다 데이터를 얻는다. 현재 위험 정도가 2라고 가정하자. 8이 되면 부품을 교체해야 한다. 즉 6개월 후에 부품을 교체해야 한다는 의미다. 또는 블레이드를 물로 세척하는 방법을 선택할 수 있다. 항공기 착륙 시간이 밤일 경우, 블레이드를 세척한다. 그러면 먼지 중 일부가 떨어진다. 세척 비용도 비싸다. 그러나 6개월이 아닌 10개월 후에 부품을 교체해도 된다"고 말했다.

에너지 효율성
디지털 트윈은 에너지 부문의 효율성을 높일 수도 있다. 풍력 발전소는 일명 '웨이크 손실(Wake losses)'이라는 문제를 해결해야 한다. 풍력 발전소에 바람이 불어올 때, 가장 앞에 있는 풍력 터빈이 풍력 에너지를 이용해 블레이드(날개)를 회전시킨다. 그런데 이 터빈 뒤에 '웨이크' 공간이 형성된다. 위쪽으로 바람을 일으키는 머신이 생성한 기류 때문에 특정 공간에 아래쪽으로 바람이 불게 되면서, 풍력 에너지 생산 효율성이 감소하는 문제가 발생하는 것이다.

그런데 디지털 트윈을 이용해 바람과 회전하는 블레이드에서 생성된 기류를 측정하고, 블레이드의 속도를 조정할 수 있다. 그러면 더 많은 에너지를 아래쪽으로 바람을 생성하는 터빈으로 통과시킬 수 있다. 이 경우, 앞에 있는 터빈의 에너지 생산량은 줄어든다. 그러나 아래쪽으로 바람을 생성하는 터빈의 생산량은 증가한다. 풍력 발전소 운영자는 이런 원리를 이용해 풍력 발전소 에너지 생산량을 극대화할 수 있다.

이를 결집하기 위해서는 특정 주제 영역에 대한 깊은 전문성이 필요하다.

파리스는 "산업계에서는 점점 문제를 줄이고 있다. 그렇지만 우리는 계속해서 문제를 예측하려 노력하고 있다. 값진 데이터가 적기 때문에 알고 있는 지식을 이용해야 한다. 물리에 대한 지식, 역사적 지식, 엔지니어와 서비스 부문 종사자의 식견 등을 예로 들 수 있다. 부족한 데이터를 보충해주는 유일한 도구는 바로 전문성이다"고 강조했다. ciokr@idg.co.kr


2016.06.23

'소프트웨어와 분석 중심 기업으로 간다'...GE의 디지털 변혁

Thor Olavsrud | CIO
GE가 사물인터넷(IoT)에서 데이터를 취합하고 머신러닝으로 정확성을 높여 각각의 산업 자산의 디지털 모델을 사용하고 있다. 이 모든 것은 효율 향상을 목적으로 하고 있다.


Credit: Getty Image Bank

지난 2011년 마크 안드레센은 "소프트웨어가 세상을 집어삼키고 있다"는 명언을 남겼다. 그리고 제너럴 일렉트릭(General Electric, GE) CEO이자 회장 제프 이멜트는 이 말을 가슴에 새겼다. 이멜트는 모든 산업용 제품 제조기업들이 소프트웨어 및 분석 기업이 될 것이라고 단언했다.

GE는 구글과 아마존처럼 웹 2.0 회사를 추구하기 시작했다.

GE 글로벌 리서치의 소프트웨어 조사 담당 부사장 콜린 파리스는 지난주 "GE는 디지털 변혁을 통해 기술이 원동력이 되는 사회의 필요 사항을 예상할 수 있었다"는 글을 썼다.

파리스는 "수년 전만 하더라도 사람들은 GE를 지멘스와 UT(United Technologies) 같은 산업용 제품 산업의 대기업과 비교했었다. GE는 2020년까지 상위 10대 소프트웨어 회사가 될 계획이다. 우리는 사람들의 삶에 변화를 가져온 인터넷과 소프트웨어 부문의 거인들과 비교 대상이 되기를 바란다. 아마존, 마이크로소프트, IBM, 구글과 같은 기업들이다"고 강조했다.

산업용 인터넷은 다르다
그러나 파리스는 산업용 인터넷의 요구는 다르다고 덧붙였다. 산업용 인터넷의 분석에서는 사람과 사물을 연결하는 수많은 데이터를 분석하는 것이 매우 중요하다. 산업용 공간에서 생성되는 데이터가 훨씬 많다. 그러나 실제 중요한 이벤트는 훨씬 적다.

파리스는 <CIO닷컴>과 가진 인터뷰에서 다음과 같이 이야기했다.
"산업용 공간에서 우리에게 중요한 이벤트는 '실패'다. 다시 획득할 수 없어 집중해야 하는 이벤트에 대해 말해주는 값진 데이터가 아주 적다. GE의 항공기 제트 엔진을 예로 들어보자. 항공사가 항공기를 즉시 수리해야 한다는 점을 알려주는 이벤트는 29개다. 수많은 데이터에서 29개 이벤트를 찾기란 쉽지 않다. 특히 어디서 찾는지 모르는 경우는 더 어렵다."

그는 "어디서 찾는지 모르면 찾는 데 실패하고, 결국 고객이 추구하는 결과를 달성하지 못한다"고 덧붙였다.

이에 대한 GE의 대답은 디지털 트윈(Digital Twin)이다. 디지털 트윈은 실제 존재하는 자산의 디지털 모델이다. 디지털 모델은 여러 자산을 한꺼번에 표현한 모델이 아니다. 특정 자산을 1대 1로 표현한 모델이다. 특정 항공기의 제트 엔진마다, 특정 풍력 발전소의 풍력 터빈마다 디지털 트윈(쌍둥이)이 있다. 각 자산에 설치된 센서가 트윈을 공급한다. 센서에는 위험한 환경에서 운영되는 자산들이 많다. 예를 들어, 제트 엔진 연소실의 내부 온도는 섭씨 2,000도까지 치솟는다. 이에 GE는 가상 센서로 실제 센서를 보완하고 있다.

항공기의 경우, 가상 센서는 실제 센서의 데이터, 연소 원리, 공기 역학 원리, 소재의 원리를 파악한 데이터를 통합해 데이터를 제공한다. 그리고 머신 러닝을 이용해 가상 센서가 제공한 데이터의 정확성을 높인다.

디지털 트윈은 이런 방식으로 특정 자산의 상태에 대한 정확한 인사이트를 제공한다. 항공기의 경우, 항공사가 효율적으로 정비 일정을 수립하도록 도움을 준다. 예를 들어, 중동 지역 항공사는 모래가 많은 환경에서 항공기를 운항해야 한다. 이런 환경에서 운항하는 항공기 엔진 블레이드는 소재가 부품으로 침식되어가는 '파쇄(Spallation)' 현상을 겪는다. 엔진 블레이드 교체 비용은 2만 달러다. 지상에 착륙했을 때 필요한 부품이 없다면 비용이 더 상승한다.

그러나 항공사는 디지털 트윈을 이용해 각 항공기 엔진 내부의 각 엔진 블레이드의 피해 상태를 추적 관리할 수 있다.

파리스는 "항공기가 지상에 착륙할 때마다 데이터를 얻는다. 현재 위험 정도가 2라고 가정하자. 8이 되면 부품을 교체해야 한다. 즉 6개월 후에 부품을 교체해야 한다는 의미다. 또는 블레이드를 물로 세척하는 방법을 선택할 수 있다. 항공기 착륙 시간이 밤일 경우, 블레이드를 세척한다. 그러면 먼지 중 일부가 떨어진다. 세척 비용도 비싸다. 그러나 6개월이 아닌 10개월 후에 부품을 교체해도 된다"고 말했다.

에너지 효율성
디지털 트윈은 에너지 부문의 효율성을 높일 수도 있다. 풍력 발전소는 일명 '웨이크 손실(Wake losses)'이라는 문제를 해결해야 한다. 풍력 발전소에 바람이 불어올 때, 가장 앞에 있는 풍력 터빈이 풍력 에너지를 이용해 블레이드(날개)를 회전시킨다. 그런데 이 터빈 뒤에 '웨이크' 공간이 형성된다. 위쪽으로 바람을 일으키는 머신이 생성한 기류 때문에 특정 공간에 아래쪽으로 바람이 불게 되면서, 풍력 에너지 생산 효율성이 감소하는 문제가 발생하는 것이다.

그런데 디지털 트윈을 이용해 바람과 회전하는 블레이드에서 생성된 기류를 측정하고, 블레이드의 속도를 조정할 수 있다. 그러면 더 많은 에너지를 아래쪽으로 바람을 생성하는 터빈으로 통과시킬 수 있다. 이 경우, 앞에 있는 터빈의 에너지 생산량은 줄어든다. 그러나 아래쪽으로 바람을 생성하는 터빈의 생산량은 증가한다. 풍력 발전소 운영자는 이런 원리를 이용해 풍력 발전소 에너지 생산량을 극대화할 수 있다.

이를 결집하기 위해서는 특정 주제 영역에 대한 깊은 전문성이 필요하다.

파리스는 "산업계에서는 점점 문제를 줄이고 있다. 그렇지만 우리는 계속해서 문제를 예측하려 노력하고 있다. 값진 데이터가 적기 때문에 알고 있는 지식을 이용해야 한다. 물리에 대한 지식, 역사적 지식, 엔지니어와 서비스 부문 종사자의 식견 등을 예로 들 수 있다. 부족한 데이터를 보충해주는 유일한 도구는 바로 전문성이다"고 강조했다. ciokr@idg.co.kr


X