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.
그는 <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.