설비가 갑자기 멈췄습니다. 생산 라인이 멈추고, 담당자는 뛰어갑니다. 부품을 교체하는 동안 시간당 수천만 원의 손실이 쌓입니다. 제조 현장에서는 흔한 일입니다.

많은 기업이 이 문제를 해결하려 ‘예방 정비(Preventive Maintenance)’를 도입했습니다. 정해진 주기마다 부품을 점검하고 교체하는 방식입니다. 그런데 이 방식에도 한계가 있습니다. 아직 멀쩡한 부품을 교체하는 낭비, 또는 주기 사이에 발생하는 예상 외 고장이 그것입니다.

 

최적의 지점(Optimum): 비용과 효율의 완벽한 밸런스 : 예측 유지보수

유지보수전략은 크게 사후, 예방, 예측 세가지로 나뉩니다.

 

1. 사후 정비 (Reactive): 고장이 나면 고친다

가장 원시적인 방식입니다. 고장이 나야 비로소 대응합니다. 비계획적 다운타임이 발생하고, 그 손실은 고스란히 현장에 남습니다.

 

2. 예방 정비 (Preventive): 주기적으로 점검한다

일정 주기마다 설비를 점검하고 교체합니다. 계획된 다운타임으로 어느 정도 예측이 가능하지만, ‘실제 상태’와 무관하게 교체가 이뤄지는 비효율이 있습니다. 잔여 수명이 70%나 남은 부품을 버리는 일도 생깁니다.

 

3. 예측 정비 (Predictive): 상태를 보고 판단한다

설비의 실시간 데이터를 수집해 ‘언제 고장이 날 것인가’를 미리 예측합니다. 필요한 때에만 정비하므로 불필요한 교체를 줄이고, 고장 전에 대응해 다운타임도 막습니다. 이것이 예측 정비입니다. 결국 정비의 핵심은 ‘비용 절감’과 ‘설비 가용성’ 사이의 황금률을 찾는 것에 있습니다. 아래 그래프에서 볼 수 있듯이, 예방 정비(Preventive)에만 치중하면 과잉 정비로 인한 교체 비용이 치솟고, 사후 정비(Reactive)에 의존하면 갑작스러운 고장으로 인한 수리비와 생산 손실이 기하급수적으로 늘어납니다

 

그렇다면 설비가 고장 나기 ‘직전에’ 알 수 있게 하는 예측 정비를 구현하기 위해서는 어떻게 해야 할까요?, 이를 가능하게 하는 핵심 기술이 디지털 트윈입니다.

 

‘디지털트윈’? 왜 ‘디지털 트윈’이 필요한가

성공적인 예측 정비(Predictive Maintenance)를 구현하려면 단순히 센서 데이터를 수집하는 것 이상의 접근이 필요합니다. 방대한 데이터를 수집하더라도 ‘이 데이터가 무엇을 의미하는가’를 정확히 해석하고 ‘향후 어떤 거동을 보일지’ ‘를 예측하려면 수집된 데이터의 의미를 정확히 해석하고 미래의 거동을 예측하려면, 시스템 전체 수명주기에 걸친 물리적 메커니즘에 대한 깊은 이해가 필수적입니다. 초기 상태부터 노화와 피로에 따른 변화까지, 물리적 기반의 이해가 뒷받침될 때 비로소 부품에서 시스템 전체에 이르는 정교한 상태 진단이 가능해집니다.

현실적인 디지털 트윈의 정의: 디지털 트윈은 흔히 가상 공간에 구현한 완벽한 복제본으로 정의되지만, 실무적으로는 ‘물리적 자산의 거동을 합리적인 비용으로 정교하게 모사(Simulation)한 결과물’에 가깝습니다. 최근 AI 기술의 발전은 이러한 가상 복제본을 실무에 적용하기 훨씬 용이하게 만들었습니다.

AI와 시뮬레이션 + 실측데이터의 시너지 효과: 디지털 트윈의 진정한 가치는 설계 단계의 가상 시뮬레이션 모델과 실제 현장의 실시간 센서 데이터가 동기화될 때 나타납니다.두 기술 결합에 기반한 AI모델은 설비의 ‘파운데이션 모델’의 가능성을 시사합니다. 설비의 현재 상태를 파악하는 것을 넘어 미래를 예측할 수 있게 된 핵심 이유는 바로 이것입니다.

실측 센서 데이터 확보 한계 극복 – 시뮬레이션(가상센서) : 단순히 실측 데이터에 의존하는 통계적인 기법의 데이터 주도형(Data-Driven) 블랙박스 AI는 치명적인 약점이 있습니다. 설비가 실제로 고장 나기 전까지는 고장 상황에 대한 데이터가 거의 없는 ‘희소 데이터(Sparse-Data)’ 문제 때문에, 정작 중요한 고장상황에서 예측 성능이 급격히 저하된다는 점입니다.

이때 설계 및 개발 단계에서 구축된 시뮬레이션 모델은 AI학습에 필요한 고장 데이터를 선제적으로 확보한다는 점에서 실제 센서의 공백을 메우는 ‘가상 센서(Virtual Sensor)’로써 중요한 역할을 합니다. 시뮬레이션은 단순한 통계적 추측이 아니라 설비의 물리적 메커니즘을 가상 공간에 투영한 결과물입니다. 덕분에 물리적 센서가 내부 영역이나 비용·공간적 제약으로 생기는 데이터 사각지대를 메워줍니다. 무엇보다 미래의 고장 상황을 물리 법칙에 근거해 미리 계산하여 생성해낼 수 있다는 점에서, 실제 센서가 가진 시간적 한계를 극복하는 유일한 해법입니다.

나아가 이렇게 생성된 데이터는 단순히 ‘수치’를 제시하는 것을 넘어 이상 징후의 ‘이유’를 물리적으로 증명합니다. 통계 분석이 “수치가 이상하다”는 현상만 포착한다면, 물리 시뮬레이션은 설비 내부의 응력이나 유동 변화를 시각화하여 고장의 근본 원인이 어디에 있는지 명확히 설명해 줍니다. 결국 시뮬레이션은 다양한 환경, 미래의 노화 상태까지 정교하게 모사하며, 실측 데이터와 결합해 AI 모델의 완성도를 높이는 ‘대체 불가능한 예측 엔진‘이 됩니다.

 

실제 사례: 디지털 트윈 기반 예측 정비의 효과

디지털 트윈 기반 예측 정비는 이미 다양한 산업에서 그 효과가 입증되고 있습니다.

• 에너지 분야: EDF Group(프랑스 전력 공사)은 Twin Builder를 활용해 원자력 발전소 터보 발전기의 디지털 트윈을 구축, 예측 유지보수를 통해 수리 비용을 절감했습니다. 탄소 저감 압박 속에서 설비의 가용 시간을 최대화하는 것이 핵심 과제였습니다.
• 제조 분야: Phoenix Contact는 Ansys Twin Builder와 optiSLang을 결합해 계전기의 전기기계·구조·열 특성을 통합 분석했습니다. 그 결과, 기존 대형 계전기의 성능을 훨씬 작은 크기에서 구현한 PSRmini 안전 계전기를 개발할 수 있었습니다.
• 배터리/EV 분야: Kärcher는 Twin Builder로 배터리 팩 설계를 최적화해 동일한 성능에서 셀 수를 20%까지 줄이는 설계를 발굴했습니다. 제조원가 절감과 동시에 배터리 무게와 발열도 개선했습니다.

 

 

예측 정비 도입, 어디서부터 시작해야 할까

예측 정비 도입을 검토 중이라면, 아래 질문들이 출발점이 될 수 있습니다.

• 우리 설비의 주요 고장 모드(Failure Mode)가 무엇인지 파악하고 있는가?
• 설비에 센서가 부착되어 있거나, 부착 가능한 환경인가?
• 기존에 물리 해석(CAE) 모델이 있는가? 있다면 디지털 트윈 구축이 훨씬 빠르다.
• RAMS 분석이나 FMEA가 수행된 시스템인가? 있다면 고장 원인과 우선순위가 이미 정리되어 있다.

이 질문들에 대부분 ‘예’라고 답할 수 있다면, Ansys Twin Builder를 활용한 예측 유지보수 도입은 실질적인 다음 단계가 될 수 있습니다.

 

 

Ansys Twin Builder: 디지털 트윈 구축을 위한 첫 단계

Ansys Twin Builder는 고해상도 물리 기반 시뮬레이션(Ansys 3D모델)들을 구현하기 전에 첫 단추를 꽤는 1D 도구이면서 3D 모델링 이후에도 이용되는 도구입니다..

이 모델들이 구성하는 시스템을 가상화해서 시스템의 거동을 시뮬레이션할 수 있어 개념 설계단계에서 사용되고 물리기반 시뮬레이션이 구현 된 이후에는 Twin-Builder는 이를 디지털 트윈으로 연결하는 기준점이  됩니다. 구체적으로는 3D 해석 모델을 가볍고 빠른 ROM(Reduced Order Model, 축소 차수 모델)으로 변환하고, 이를 실시간 운용 환경에 배포할 수 기능들이 Twin-Builder Enterprise에서 제공됩니다.

Ansys Twin Builder로 할 수 있는 것들:

• 전기, 기계, 열, 유체 등 다양한 물리 도메인을 하나의 시스템 모델로 통합
• Ansys Maxwell, Fluent 등 3D 해석 결과를 ROM으로 변환해 실시간 활용
• 실제 센서 데이터와 연동해 트윈 모델을 실시간 보정(Hybrid Analytics)
• IIoT 플랫폼 및 AWS 등 외부 클라우드 환경에 배포 가능

배포된 트윈 모델은 정확한 제품 모델을 만드는 시간을 절반으로 줄이고, 제품 수명 동안 최대 20%의 유지보수 비용 절감 효과가 보고되고 있습니다.

 

고장 나고 고치는 시대는 지나고 있습니다. 설비의 상태를 실시간으로 파악하고, 고장이 발생하기 전에 대응하는 예측 정비가 제조업 경쟁력의 기준이 되고 있습니다.

Ansys Twin Builder는 그 실현을 위한 핵심 도구입니다. 물리 기반 시뮬레이션과 실시간 운용 데이터를 연결해, 단순한 모니터링을 넘어 ‘미래를 예측하는’ 디지털 트윈을 구현합니다.

모아소프트는 해석 기반 설계 및 성능 검토, MBSE, 수명주기 군수지원을 포함한 디지털 엔지니어링 서비스와 Ansys Twin Builder 교육 과정까지 운영하고 있습니다.

예측 정비 도입이나 Twin Builder 활용을 검토 중이시라면, 아래 번호나 링크로 문의 주세요.

 

관련문의: 02-6945-2156 / Contact us – (주)모아소프트 (moasoftware004.mycafe24.com/)

 

*본 게시글은 AI 도구를 활용하여 생성한 이미지가 포함되어 있습니다.