1999년 SF 영화 매트릭스는 현실과 가상의 경계를 모호하게 만들었다. 25년이 채 지나지 않아 AI와 디지털 시뮬레이션의 극적인 발전은 기술 자체가 생성되고 사용되는 방식을 혼란에 빠뜨리고 있다.

 

오늘날 기업은 매트릭스와 같은 시뮬레이션 현실감을 달성할 수 있고 실제로 달성하고 있다. 이제 실제 상대의 동작을 정확하게 복제하는 구성 요소, 제품 및 프로세스의 디지털 표현을 만드는 것이 가능하다. 이 "디지털 스레드"는 엔지니어링, 제조, 테스트 및 운영 팀에게 문제를 해결하고 설계 한계를 탐색하며 혁신적인 솔루션을 만들 수 있는 완벽한 놀이터를 제공한다. 그리고 물리적 세계의 족쇄에서 벗어나 숨막히는 속도로 모든 일을 해낼 수 있다.

 

예시적인 예는 뉴질랜드 팀이 범선 경주에서 디지털 기술을 선구적으로 사용하여 2017년과 2021년 아메리카 컵 대회에서 두 번 연속 우승하는 데 도움이 된 것이다. 팀은 2021년에 75피트 AC75를 출시하기 전에 단선체가 어떻게 작동하고 타이틀을 획득하기 위해 정확히 무엇을 해야 했는지 말이다. AI 기반 설계 시뮬레이터를 사용하여 팀은 수천 개의 가상 프로토타입에서 평생에 걸쳐 가상 아메리카 컵에서 "e-레이싱"했으며, 복잡한 힘과 칼날의 항해 조건에도 불구하고 AI로 완성된 수중익선에서 50노트 속도로 활공하는 법을 배운다.

 

이러한 물리적 숙달은 항해 시뮬레이터가 기능적으로 현실과 동일했기 때문에 가능했다. 즉 컴퓨터 내부에서 항해와 관련된 모든 측면을 연결하는 디지털 스레드였다. 경주 전 디지털 보트는 경주 당일 진단과 동일한 항해 메타버스에 있다. 데이터가 일관적이므로 결과도 일관되지만 물리적으로 생성하는 것보다 디지털 방식으로 생성하는 것이 훨씬 빠르다. 디자이너 중 한 명은 "이전에는 며칠이 걸리던 포일 구성이 이제 몇 시간이 걸린다."라고 말했다.

 

학습 곡선을 가속화하는 것 외에도 팀 뉴질랜드의 예는 디지털 스레드의 또 다른 깨달음을 보여준다. “차이를 만드는 것은 하나의 큰 것이 아니다. 큰 성능 향상을 가능하게 하는 것은 작은 것들이 많이 모여 있기 때문아다.”라고 한 디자이너는 말했다. 팀의 AI 시스템은 모든 작은 것들의 가능한 구성의 광대한 환경을 탐색하여 설계에 대한 최적의 최상의 매개변수 세트에 초점을 맞출 수 있다. 이는 컴퓨터가 바둑과 같은 게임을 정복하는 데 도움을 준 것과 동일한 접근 방식이다.

 

권위 있는 '가상화'

게임은 비슷할 수 있지만 경기장은 완전히 다르다. 바둑판은 19 x 19 선 그리드로, 디지털 모델로 쉽게 표현할 수 있다. 경주용 요트나 공장과 같은 실제 문제는 훨씬 더 복잡하다. 이러한 시스템을 나타내는 정확한 디지털 스레드를 생성하는 것은 말처럼 쉽지 않으며, 많은 기업은 가치를 포착하지 못한 채 "가상화"에 상당한 리소스를 투자했다.

 

디지털 혁신의 가치는 실제 활동을 대체하거나 축소할 수 있는 "권위 있는 가상화"에서 시작된다. 이 맥락에서 '권위 있는'이 '완벽함'을 의미할 필요는 없다. 물리적 시스템을 사용하는 작업에는 이미 완벽하지 않은 데이터를 사용하는 작업이 포함된다. 고장 모드와 가능성은 허용되는 측정 및 샘플링 오류 내에 속하는 것으로 추정된다. 엔지니어링 팀은 측정의 누적 오류를 설명하기 위해 성능 및 실패 추정치를 보수적으로 변경한다. 이러한 추정치가 허용 가능한 실제 위험을 나타내는 경우 시스템 사용이 인증될 수 있다.

 

동일한 생각이 가상세계에도 적용된다. 기업은 인증 요구 사항을 거꾸로 적용하여 물리적으로 수집된 데이터를 정식으로 대체할 수 있는 모델 정확도 수준을 결정할 수 있다.

신뢰할 수 있는 가상화는 인증 가능하게 예측 가능한 시스템의 디지털 모델이다. 조회 테이블과 간단한 통계 분석부터 완벽해지는 데 수년이 걸리는 복잡한 다중물리 모델에 이르기까지 다양한 형태를 취할 수 있다. 데이터 소스가 무엇이든, 실제 활동을 디지털 활동으로 대체하거나 잘라내는 핵심은 허용 가능한 누적 오류를 관리하는 데 있다.

 

이러한 가상화는 많은 산업 분야에서 사용되고 있다. 농업부터 모터스포츠, 항공기 유지관리, 전자상거래에 이르기까지 이러한 디지털 오라클은 실제 운영에 적용되어 이전에는 상상할 수 없었던 비즈니스의 출현을 가속화하여 가치를 창출했다. 이들 기업의 경우 디지털과 실제 사이의 경계가 완전히 사라졌다. 디지털 개척자들의 몇 가지 사례를 살펴보겠다:

 

Tata Steel의 처리량 증대

강철 합금을 정확한 주조 온도로 과열시키는 것은 섬세한 야금 공정이다. 잠시라도 가열 조건을 위반하면 배치는 시간과 에너지가 많이 소모되는 재가열을 거쳐야 한다. 이는 업계 전반에 걸쳐 처리량 킬러이다.

 

Tata Steel의 칼링가나가르 공장 관리자의 임무는 현재 운영 관행에 도전할 수 있는 새로운 가능성을 제공하는 디지털 혁신을 통해 생산성을 높이는 것이었다. 회사는 역사적으로 주로 운영을 모니터링하는 데 사용되었던 데이터로 시작했다. 새로운 형태의 분석이 훨씬 더 많은 것을 밝혀낼 수 있다고 믿었던 Tata는 데이터 과학자를 고용하여 예측 알고리즘, 즉 권위 있는 가상화의 한 형태를 설계했다. 알고리즘의 결과를 통해 보다 정밀한 제어가 가능해 직원들이 용광로 생산성 및 주조 속도를 높일 수 있다는 아이디어였다.

 

원칙적으로는 효과가 있었다. 그러나 실제로는 많은 직원이 디지털 전문 지식이 거의 없었다. 데이터 과학, 데이터 엔지니어링, 분석 기술이 없으면 생산 조건이 변화함에 따라 알고리즘을 개선할 방법이 없었다.

 

해결책은 전사 교육이었다. 리더들은 공장 전반의 디지털 활용 능력을 높이기 위해 입문 분석 아카데미를 설립했다. 직원들이 자신의 분석 모델을 이해하고, 수정하고, 심지어 개발할 수 있도록 교육한다.

작업 현장에서는 가상 생산 주기가 곧 기존 주기를 능가하게 되었다. 분석 중심 접근 방식을 적용한 결과 첫 번째 성공률이 90% 이상으로 늘어났다. Tata Steel은 공장 전반에 걸쳐 20개 이상의 다른 분석 기반 프로젝트와 결합하여 연간 수백만 달러의 가치를 창출했다. 또한 세계경제포럼(WEF)의 글로벌 등대 네트워크(Global Lighthouse Network) 회원으로도 인정을 받았다.

 

Danone의 디지털 낙농장

Tata Steel의 칼링가나가르 작업에는 단일 공장에 대한 11가지 주요 최적화가 포함되었다. 이는 사람들이 수많은 세부 사항을 식별하고 최적화할 수 있도록 지원함으로써 디지털 혁신의 복합적인 효과를 보여준다.

 

유제품 회사인 Danone처럼 전체 공장 네트워크에 걸쳐 잠재력은 훨씬 더 크다. 하지만 도전도 마찬가지다. Danone은 유럽 전역에서 다양한 시대와 다양한 레이아웃으로 40개의 낙농 공장을 운영하고 있다. 생산의 복잡성이 성장을 방해하고 있었다. 확장된 네트워크의 물리적 인프라를 업그레이드하는 것은 비용 효율적이지 않을 것이다. 따라서 Danone은 폴란드 오폴레에 있는 공장을 시작으로 복잡성과 비용을 억제하기 위해 디지털 혁신으로 전환했다.

 

다시 말하지만, 첫 번째 단계는 데이터를 사용하는 것이었다. 수년간의 유제품 운영은 생산 장비 성능을 최적화할 수 있는 AI 알고리즘을 훈련하기 위한 원자재를 제공했다. 마찬가지로 두 번째 단계는 공장 전체 직원 교육이었다. 그러나 Danone은 세 번째 단계를 밟았다. 즉, 기계를 위한 디지털 연결과 직원을 위한 새로운 엔터프라이즈 소프트웨어에 투자하는 것이다.

그 결과 두 자릿수 성능 향상과 에너지 소비량 40% 감소를 달성했다. 작업자를 연결하는 디지털 도구를 사용하여 전환 시간이 크게 단축되었으며 엔터프라이즈 소프트웨어에 연결된 머신 데이터로 노동 생산성이 50% 향상되었다.

 

전체적으로 디지털 혁신을 통해 비용은 거의 20% 감소하고 효율성은 10% 이상 향상되었으며 품질과 탄소 배출량은 거의 50% 향상되었다. Danone은 현재 Opole 공장이 Global Lighthouse Network에 참여하는 등 다른 39개 현장에도 동일한 광범위한 접근 방식을 적용하고 있다.

 

John Deere에서 데이터 수집

10여 년 전부터 농기구 제조업체인 John Deere는 농업 효율성에 대한 실시간 데이터의 잠재적인 영향을 확인했다. 이후 이 회사의 제품은 순수 하드웨어에서 하드웨어, 소프트웨어 플랫폼으로 진화해 '농업사물인터넷'을 형성했다. 130,000개 이상의 상호 연결된 농업 시스템이 초당 1,500만 개 이상의 측정값을 수집하고 모두 클라우드 플랫폼에 업로드된다.

 

이제 농부들은 실시간 성과, 날씨, 비용을 모니터링할 수 있다. 이들은 파종, 물주기, 수확을 정확하게 관리할 수 있는 예측 알고리즘(농업 디지털 트윈)을 구독할 수 있다. AI 기반의 발전을 통해 장비는 잡초를 감지하고 제초제를 정밀하게 배치하여 수확량을 두 배로 늘리는 동시에 폐기물을 최대 80%까지 줄일 수 있다. 또 다른 시스템은 곡물 수확을 모니터링하여 절단 패턴을 자율적으로 조정하고 효율성을 높이며 유기 폐기물을 비료로 재활용한다.

 

 

생명이 위태로울 때 디지털 혁신

철강이나 농업을 디지털 방식으로 전환하는 데는 어느 정도의 위험이 수반되지만 미지의 문제는 상당 부분 관리 가능하다. 의료에서는 생명이 위태로워진다. 그러나 강력한 모델링은 수백만 명의 사람들의 생명을 연장하고 삶의 질을 향상시키는 치료법의 획기적인 발전을 촉진하고 있다.

 

인공 심장 펌프의 설계를 고려해본다. 역사적으로 세포를 손상시키지 않고 혈류를 최적화하는 것은 계산적으로 다루기 어려웠다. 시뮬레이션에는 모델링하기 어려운 일시적인 조건을 갖춘 수백만 개의 요소가 포함되었다. 변화하는 혈압 수치와 같이 비교적 잘 이해된 입력조차도 성능 예측, 배터리 소모 최적화 및 혈액 손상 예방을 어렵게 만들었다. 새로운 장치를 최종 테스트했을 때 설치가 어려웠다. 그럼에도 불구하고 장치와 신체의 상호 작용은 시간이 지남에 따라 변했다.

머신러닝, 데이터 및 고성능 가상화는 이러한 패러다임을 뒤집었다. 한 심장 펌프 제조업체의 디지털 스레드는 시뮬레이션을 대체하기 위해 매우 가속화된 딥 러닝을 사용하여 설계 최적화 시간을 1,000배 이상 단축했다. 이제 이 회사는 하루에 100,000개의 설계 변형을 실행할 수 있다.

 

포뮬러 원 월드 챔피언십 경주는 디자인의 속도 장벽을 허물었다.

앞의 예는 공장, 프로젝트 또는 회사가 디지털 방식으로 혁신할 때 어떤 일이 일어날 수 있는지 보여준다. 하지만 전체 스포츠는 어떨까? 자동차가 최대 시속 400km의 속도로 트랙을 질주하는 포뮬러 원 월드 챔피언십 자동차 경주에서는 경쟁 우위를 위해 기술을 채택해 온 70년 전통이 있다. 그러나 증가하는 R&D 비용은 다양한 경쟁 분야를 좁힐 위험이 있다. 이후 R&D를 제한하기 위한 비용 상한제 도입으로 더욱 많은 디지털 혁신이 촉발되었다.

 

실제 프로토타입과 풍동을 제작하는 데 드는 높은 비용을 피하기 위해 디지털 트위닝은 경주의 모든 측면을 개선하는 업계 전반의 수단이 되었다. 도로에 닿는 문자 그대로의 고무에 이르기까지 모든 자동차 구성 요소와 관련 물리학은 공들여 가상화 되었으며 신뢰할 수 있는 테스트 데이터를 기반으로 고정되었다. 이러한 디지털 모델은 매우 강력해졌으며 이제 계산조차 제한되어 훨씬 더 빠른 디지털 혁신이 탄생했다.

 

데이터 기반 민첩성은 디지털 가능성의 가장자리에서 포뮬러 원 월드 챔피언십의 학습 곡선을 주도한다. 실시간 피드백은 레이싱 시즌 동안 각 차량의 약 85%를 개선한다. 즉, 15분마다 한 부분씩 개선된다. 미개발 상태로 남겨두고 “시즌 첫 레이스에서 가장 빠른 자격을 갖춘 차를 가져간다면 최종 경주에 도달할 때쯤에는 같은 차가 가장 느려질 것이다.”라고 맥라렌 레이싱 CEO 잭 브라운이 말했다.

 

업계의 복합 학습은 각 경주마다 100GB를 스트리밍하여 지속적으로 개선되고 순환되는 디지털 스레드에서 실제 자동차와 디지털 자동차를 결합하는 300개의 온보드 센서로 구동된다. 팀은 각 그랑프리 전에 트랙에 최적화된 수백 또는 수천 개의 디지털 트윈을 생성한다. 실제 자동차가 다음 트랙에 도달할 때까지 시뮬레이터 연습을 통해 운전자는 모든 핸들링 세부 사항을 알 수 있다.

 

디지털 물결을 타는 방법

포뮬러 원 월드 챔피언십은 거의 완전한 레이싱 가상화를 달성했다. 물리적 세계와 결합하고 그로부터 배우는 현기증나는 혁신 속도는 앞으로 다가올 일의 전조이다.

주철부터 이를 이용해 만든 농기구, 이를 통해 생산되는 식품, 항해, 운전, 비행 또는 머리 위 궤도 관찰 등 영양분을 순환시키는 인공 심장 박동으로 인해 이러한 디지털 혁신의 물결에서 벗어날 수 있는 비즈니스, 정부 또는 군대는 거의 없다. 그리고 유일한 선택이 파도를 타는 것이라면 다음 단계는 성공적인 디지털 혁신을 위한 광범위한 로드맵을 제공한다.

 

 

조직의 데이터 재고 및 IT 인벤토리를 작성하라.

모든 가상화에는 현실을 반영할 만큼 충분한 품질의 데이터가 필요하다. 마찬가지로, 디지털 현실과 물리적 현실을 결합하려면 종종 가치 사슬 전반에 걸쳐 IT를 활성화해야 한다. 당신은 그것을 가지고 있거나(그리고 그것을 얻을 수 있는 명확한 경로) 디지털 막다른 골목에 있을 가능성이 높다. 그리고 끊임없이 변화하는 기술 환경은 데이터 가용성과 IT 시스템 기능 모두에 대한 지속적인 재평가를 의미한다.

 

 

'디지털 번개' 세트 구축

활발한 노력을 통해 머리 속에 있는 디지털 개념이 실제적이고 측정 가능한 실제 구현과 연결되도록 한다. 적절하게 선택되면 이러한 디지털 번개는 디지털 혁신을 촉진하고 일련의 혁신을 이끄는 엔진이 된다.

도전은 세 가지 일반적인 실패 모드, 즉 하늘의 파이, 잡초의 수렁, 완벽한 패배를 피하는 것이다. 실패 모드 1에서 회사 리더는 가치 있는 결과가 거의 없는 수많은 혁신적인 아이디어를 추구한다. 모호한 개념은 모호한 전략과 확장 불가능한 실험으로 끝난다. 실패 모드 2에서는 완벽주의와 위험 회피가 디지털 아이디어를 질식시켜 현 상태를 방해하기보다는 지탱한다. 실패 모드 3에서는 리더와 실행자가 증분 결과물을 완료하지 않고 최종 목표를 추구한다. 미래가 결코 현재가 되지 않기 때문에 변화에 대한 관심이 약해진다.

세 가지 실패 모드 모두 자체 추진력을 개발하여 이러한 계획을 관리하기 까다롭게 만든다. 디지털 번개에는 전도와 기술 성취가 동등하게 필요하다. 즉, 절반은 프로세스 개혁이고 절반은 제품 개발이다. 최고 경영진의 참여는 첫 번째 번개가 목표를 달성하도록 하는 데 매우 중요하며 이를 통해 미래의 번개를 위한 확장 가능한 템플릿이 된다. 엄선된 혁신가와 전문가로 구성된 소규모 그룹은 저항을 극복하기 위해 자원과 권한이 필요하다.

그러나 빠른 추종자들이 디지털 혁신 템플릿을 회사 전체에 새로운 표준으로 복제하도록 동기를 부여하고 역량을 부여하는 데 초기 성공만큼 좋은 것은 없다. Tata Steel의 첫 번째 과열 프로젝트와 Danone의 Opole 공장은 실제 번개 같은 사례이다. 소규모의 혁신적인 팀과 디지털 전문가 및 올인 리더십 지원이 신속하고 복제 가능한 결과를 가져왔다. 그런 다음 이러한 템플릿은 조직 전체에 걸쳐 확장되어 조기 중단이 새로운 현상 유지의 일부가 된다. 그런 다음 프로세스가 반복된다.

 

나만의 '가상화 빌딩 코드'를 소유하라.

실제 활동을 디지털 활동으로 대체할 때 오류는 불가피하다. 이를 담기 위해서는 물리적인 인증 및 사용에 있어서 허용되는 오차를 알아야 한다. 각 가상화 구성 요소에 대한 오류 수준을 추가로 지정하면 모델이 다른 가상화와 스레드할 수 있을 만큼 신뢰할 수 있는지(또는 정확한지) 여부를 결정하는 일종의 "디지털 빌딩 코드"가 제공된다. 여기에는 진실의 소스로서의 현실도 포함된다.

사람들은 건물에 들어갈 때마다 건축 법규에 대한 믿음을 보여준다. 처음에는 청사진에 가상 형태로 건물을 코드로 설계하는 것은 구조를 아이디어에서 물리적 현실로 안전하게 변환하는 첫 번째 단계이다. 디지털 가상화에 대한 비유는 허용 가능한 오류 범위 내에서 디지털 결과를 실제 세계와 검증 가능하게 일치시키는 코드로 구축하는 것이다. 이 시점에서 가상화는 신뢰할 수 있고 사용하기에 안전하다고 신뢰할 수 있다.

다수의 데이터 포인트에 대해 허용 가능한 오류를 결정하는 복잡성은 산업 및 애플리케이션에 따라 다르다. 기업은 사내에 유지하는 데 전략적으로 중요한 것이 무엇인지, 파트너 생태계가 더 효과적인 위치를 결정한다. 예를 들어 SpaceX는 운영의 모든 측면을 추적하는 자체 엔터프라이즈 리소스 계획 도구인 WarpDrive를 개발했다. 실제 공장을 운영하기 위한 요구 사항은 가상 공장이 SpaceX의 결정에 맞는 실제 공장과 일치할 때까지 각 가상화 구성 요소(공급망, 재고, 생산 및 재무)에 대한 하위 요구 사항으로 분해되었다.

 

가장 단순한 디지털 가치 스레드 생성

신뢰할 수 있는 가상화를 성공적으로 생성한 후에는 이를 다른 가상화 또는 현실과 디지털 방식으로 스레드하여 가치를 실현해야 한다. 그러나 대부분의 산업과 부문에서 서로 다른 모델과 운영 도구를 통합하는 것은 여전히 중요한 과제로 남아 있다. 예를 들어, 많은 기업은 여전히 설계를 제조 또는 모든 부품의 공급 기반에 완전히 연결하는 데 어려움을 겪고 있다. 그러나 이러한 서로 다른 시스템의 연결이 가장 큰 가치를 갖는 경우가 많다.

자동차, 항공우주 등 기술적으로 발전된 산업에서는 모델 통합이 구성요소 가상화보다 더 어려운 경우가 많다. 각각 고유한 현실을 나타내는 수천 개의 사용 중인 모델과 시뮬레이션은 오늘날 쉽게 통합되지 않는다. 일관된 물리학과 허용 가능한 오류 수준으로 결과를 결합하는 것은 오늘날의 플러그 앤 플레이 기술을 뛰어넘는 수준이다. 작업에 집중하는 전문가 팀이 스티칭을 수행해야 한다.

 

 

인력의 디지털 기술 향상

기업은 종종 인간의 능력에 대한 투자를 과소평가한다. 숙련된 디지털 인력을 보유하려면 시간과 도구가 필요하다. 많은 산업 분야에서는 교육의 기초가 되는 디지털 혁신 도구가 부족하며 상당한 개발이 필요하다.

당연히 많은 기업은 특히 초기에는 단독으로 진행하지 않기로 결정했다. 전문가로부터 학습하면 디지털 번개에 기름칠을 하고 초기 실수를 방지하여 팀 자신감을 구축할 수 있다.

그러나 시간이 지남에 따라 장기 교육에 대한 실질적인 리더십 헌신이 중요해진다. Tata Steel은 특히 초기 고객 요구가 초기 디지털 모델의 기능을 능가하는 경우 분석 및 IT를 쉽게 아웃소싱할 수 있었다. 이러한 모델을 내부적으로 개선하기 위한 지속적인 교육에 대한 회사의 노력은 비록 아웃소싱보다 느리기는 하지만 데이터 중심 인력과 지속적인 개선을 지속하는 지원 문화를 만들었다.

 

디지털 문화 구축에 신중하고 적극적으로 참여

한 정부 기관의 조달 책임자는 본질적으로 구성 요소가 고장 나기를 기다렸다가 수리하는 사후 유지 관리 주기가 더 이상 실행 가능하지 않다는 점을 인식했다. 그러나 예측 유지 관리의 비용 절감과 가동 중지 시간을 달성하려면 새로운 기술과 절차 이상의 것이 필요했다. 대신, 최고 팀은 창업자의 사고방식을 채택하고, 설득력 있는 비전 선언문 초안을 작성하고, 지역 리더에게 권한을 부여하는 등 스타트업 행동을 장려했다. 사람들이 일하는 방식의 실질적인 변화와 함께 집중적인 커뮤니케이션 프로그램을 통해 에이전시는 점차 풀뿌리 디지털 문화를 구축했다.

활력이 넘치는 이 생태계는 하향식 프로세스가 달성할 수 없는 규모의 예측 유지 관리를 구현했다. 유사한 문화 중심의 혁명이 소프트웨어 개발 및 투자 기업을 변화시켰다.

 

어떤 점이 좋을까?

디지털 번개와 디지털 스레드가 마련되면 "우리의 디지털 혁신이 성공하고 있는지 어떻게 알 수 있을까?"라는 질문이 제기된다. 이러한 지표는 일반적으로 좋은 신호이다:

●통합과 병렬화가 용이하다. 통합이 단순화됨에 따라 이전에 순차적이었던 작업을 되돌리더라도 병렬 작업이 가능해진다. 일부 기능은 오늘날의 소프트웨어 개발 플랫폼과 마찬가지로 자동화되어 가상화 도구 자체에 포함될 수도 있다.

●사이클 시간이 압축된다. 이전의 물리적 활동은 이제 가상화되고 병렬화되어 프로세스가 가속화되며 때로는 2~3배까지 가속화된다. 소프트웨어와 유사한 관행이 모든 곳에서 나타나기 시작한다. 팀 뉴질랜드의 포일 구성은 기계적인 노력보다는 소프트웨어 스프린트처럼 보인다.

●설계 지연을 뛰어넘는 것이 가능해졌다. 모델의 경계를 넓히는 시스템에는 물리적 프로토타입 제작과 테스트가 여전히 필요하다. 그러나 가상화 최적 지점에 있는 시스템의 경우 디지털 설계 및 테스트가 물리적 아날로그를 압도하기 시작한다. "구매하기 전에 비행하세요"라는 옛 격언은 "비행하기 전에 e-create"로 바뀌었다. 디지털 혁신 이후 기업이 물리적 프로토타입이나 더 이상 종이가 없는 환경으로 전환함에 따라 프로세스는 제품이 된다.

●저비용 모자이크가 발생한다. 각 선행 지표의 직접적인 비용 절감 외에도 디지털 혁신은 최적화된 산업의 무수히 적은 비용 절감을 집계한다. 직접 비용과 간접 비용이 더욱 정확해짐에 따라 더 넓은 효율성이 발견된다. Danone의 디지털 유제품 회사는 이것을 보았다.

●R&D, 생산, 더 넓은 가치 사슬 간의 격차가 줄어들기 시작한다. 디지털 속도로 혁신이 저렴하게 이루어짐에 따라 소프트웨어와 같은 반복 작업이 물리적 시스템 생성에도 적합해졌다. 소프트웨어를 위한 컨테이너화, 하드웨어를 위한 소프트웨어 기반 제조와 같은 비용 절감 생산 기술에 연결되어 디지털 스레드를 통해 소규모 생산이 가능해졌다. 이 생산은 지속적으로 발전하여 결국 저렴하지만 고정된 대량 생산을 능가한다. 의료기기 산업은 오늘날 생명을 구하는 패러다임과는 거리가 멀다.

 

산업혁명 4.0의 물결이 정점에 이르고 있다. 파괴적인 변화 속에서 모든 기술은 소프트웨어가 되어 디지털 트윈의 공진화를 통해 물리적 세계를 개선한다. 실시간보다 빠른 데이터의 풍부한 소스를 통해 AI는 곧 많은 물리적 산업을 조종하는 방법을 배우게 된다. 그 결과는 매트릭스의 디스토피아도 아니고 기술 산업 판타지의 유토피아도 아닐 수도 있다. 그 사이 어딘가에 있을 가능성이 더 높다. 지금 중요한 것은 파도 아래가 아니라 파도 위에 있는 것이다.