제조 / 제품 설계
Delta Electronics, 디지털 트윈과 합성 데이터를 통해 생산 라인과 산업 검사를 재정의
Delta Electronics
목표
1971년에 설립된 Delta Electronics는 전력 및 열 관리 기술 분야의 글로벌 리더로, 전기차, 산업 자동화, 빌딩 자동화, ICT 인프라, 에너지 인프라 분야 전반에 걸쳐 스마트 에너지 절약 솔루션을 제공하고 있습니다. Delta는 높은 생산량을 지속적으로 유지하기 위해, 자사의 생산 거점에 스마트 제조 이니셔티브를 대대적으로 도입하여 효율성, 유연성, 품질, 지속 가능성을 강화하고 있습니다.
Delta는 NVIDIA Omniverse™와 OpenUSD(Universal Scene Description)를 활용해 특정 생산 라인을 가상으로 연결하고, 다양한 장비에서 생성된 3D 데이터를 통합함으로써 디지털 트윈을 구축하고 있습니다. 그리고 NVIDIA Isaac Sim™ 시뮬레이션 애플리케이션을 사용해 물리적으로 정확하고 사진처럼 사실적인 합성 데이터를 생성하여 컴퓨터 비전 모델을 훈련하고 검사 카메라의 성능을 시뮬레이션합니다. 이를 통해 Delta는 실제 생산이 시작되기 전에 공장 공정의 모든 요소를 최적화할 수 있습니다.
사용 사례
로보틱스,
컴퓨터 비전/영상 분석
시뮬레이션/모델링/설계
제품
NVIDIA Omniverse Enterprise
NVIDIA Omniverse Replicator
Universal Scene Description(OpenUSD)
NVIDIA RTX Virtual Workstation
NVIDIA Isaac Sim
NVIDIA RTX A6000
NVIDIA RTX A40
Delta는 Omniverse를 통해 다음과 같은 주요 이점들을 얻고 있습니다:
- 합성 데이터를 활용해 컴퓨터 비전 모델 훈련을 가속화함으로써 생산 다운타임을 단축
- 디지털 트윈 시뮬레이션을 통해 생산 라인의 문제를 식별하고 해결함으로써 생산 효율성을 강화
- OpenUSD를 활용해 다양한 출처의 3D 에셋을 모두 중앙 집중화함으로써 협업을 개선
- 합성 데이터를 사용해 AI 훈련 속도를 100배 향상
- 합성 데이터로 90%의 객체 모델 탐지 정확도 달성
시뮬레이션을 통한 생산 라인 최적화
Delta는 고객을 위해 제조해야 하는 부품 및 제품에 기반하여 생산 라인을 변경하고 재최적화하는 경우가 잦습니다. 전원공급장치 조립을 위한 고도로 복잡하고 빠르게 움직이는 전자 조립 라인 전체에서 이를 구현하기란 결코 쉬운 일이 아닙니다. Delta 팀은 생산 라인의 기계들을 연결한 후, 모형과 정적 이미지를 활용해 물리적 충돌, 문제, 오류를 식별하고 제거하곤 했습니다.
하지만 이 접근 방식은 생산 라인 위의 트레이와 물체를 감지하기 위해 위치 스위치에 의존해야 했습니다. 생산 라인에 로봇과 기계가 늘어남에 따라 Delta는 더 많은 위치 스위치를 추가해야 했습니다. 이 방식은 확장성도 떨어졌고, 유연한 생산이 요구되는 환경에 적합하지도 않았습니다. 위치 스위치를 하나하나 재구성하는 데 30분 이상이 걸렸기 때문에 레이아웃을 바꿀 때마다 생산이 중단되어 막대한 비용이 발생했습니다.
이러한 문제를 해결하기 위해 Delta는 자사의 생산 라인을 물리적으로 정확하게 재현한 디지털 트윈을 구축했습니다. 이를 통해 훨씬 빠르게 재구성을 반복할 수 있었으며, 여러 가지 '가상 시나리오' 시뮬레이션을 실행하여 최적의 라인 설계를 식별할 수 있었습니다.
디지털 트윈의 또 다른 핵심 이점은, 합성 데이터를 대규모로 빠르게 생성해 이를 테스트와 훈련에 활용함으로써, 생산 라인 내 트레이와 제품을 감지하는 고정밀 컴퓨터 비전 모델을 구현할 수 있다는 점이었습니다. 이 새로운 접근 방식 덕분에 팀은 모든 위치 스위치를 재구성할 필요 없이 생산 계획 프로세스를 크게 가속화할 수 있었습니다.
Delta Electronics
디지털 트윈 구축을 위한 통합 에셋 파이프라인
디지털 트윈을 만드는 프로세스는, 환경으로부터 수집한 3D 에셋을 통합하고 시각화하는 것에서 시작됩니다. Delta는 자사의 생산 라인을 모델링하고 시뮬레이션하기 위해 Autodesk 3ds Max, FlexSim, Visual Components 등 다양한 3D 애플리케이션을 활용합니다. 하지만 기존에는 시간 소모적인 데이터 전송, 모델 경량화, 상호 운용성의 제약 때문에, 이러한 모델링 및 시뮬레이션 도구에서 생성된 데이터를 하나의 환경으로 통합하는 것이 불가능에 가까웠습니다. 설령 데이터를 통합하더라도, 소스 3D 애플리케이션에서 모델이나 공정이 변경되면 해당 변경 사항을 업데이트하기 위해 통합 프로세스가 다시 시작되어야 했습니다.
Delta는 Omniverse 도입 이후 다양한 애플리케이션과 데이터를 하나의 통합 에셋 파이프라인으로 연결해, 단일 환경에서 전체 결과를 시각화하고 협업할 수 있게 되었습니다. 이 모든 것이 가능해진 배경에는 OpenUSD와 추가 커넥터 및 확장 기능이 있습니다. 서드파티 도구들이 Nucleus 서버를 통해 USD 스테이지에 실시간 데이터를 전송할 수 있는 것은 이들 추가 기능 덕분입니다.
모든 에셋이 디지털 트윈 안에 통합되면, Delta 팀은 실제 생산 라인에 변화를 적용하기 전에 설계 및 재구성 단계에서 시뮬레이션을 실행하고 문제를 조기에 식별할 수 있습니다. 이러한 기능은 다운타임과 설계 변경 요청으로 인한 비용 손실을 방지하는 데 결정적인 역할을 합니다.
"Omniverse에 앱이 연결되면 모든 파일과 데이터가 동시에 동기화되기 때문에, 팀원들이 USD 스테이지에서 업데이트를 바로 확인하고 실시간으로 협업할 수 있습니다."라고 Delta Electronics의 PSBG 제너럴 매니저 Ares Chen은 말했습니다. "USD는 팀원 간의 원활한 협업을 지원하므로, 생산 라인을 이전보다 더 빠르고 효율적으로 설계할 수 있습니다."
“Isaac Sim과 Omniverse Replicator를 활용하면서, 이전 훈련 방식에 비해 합성 데이터 생성 능력을 100배 이상 획기적으로 끌어올릴 수 있었습니다. 이로 인해 효율성이 크게 향상되었고, 궁극적으로 새로운 생산 라인의 설계 속도도 가속화되었습니다.”
Ares Chen
PSBG 제너럴 매니저, Delta Electronics
Delta Electronics
합성 데이터를 통한 산업 검사 가속화
Delta는 최종 조립 단계에서 컴퓨터 비전을 활용한 자동 검사를 통해 부품 누락, 나사 결합 불량 등의 문제를 식별하고 있습니다. AI 지원 자동 광학 검사(AOI)는 검사 프로세스를 크게 가속화할 뿐만 아니라, Delta가 결함을 조기에 감지하고 수작업 개입을 최소화할 수 있도록 돕습니다.
하지만 Delta는 AI 모델을 훈련하는 과정에서 난관에 봉착했습니다. 데이터를 수집하고 수작업으로 라벨링하는 데 시간이 많이 걸렸기 때문입니다. 이미지 1,000장당 최대 이틀이 소요되었습니다. 이에 속도를 높이고 비용을 절감하기 위해, Delta는 Omniverse Replicator를 통해 합성 데이터를 사용하는 방식으로 전환했습니다. 그 결과, 사람이 이틀에 걸쳐 생성하던 만큼의 라벨링된 이미지를 이제는 단 10분 만에 만들어낼 수 있습니다.
또한, Delta 팀은 실제 데이터와 유사한 이 합성 데이터를 사용하여 90%의 정확도를 달성했습니다. 특히 주목할 점은, 실데이터 수집에 통상적으로 걸리는 시간의 100분의 1만으로 이 정확도 수준에 도달했다는 사실입니다. 이 접근 방식은 AI 훈련을 가속화할 뿐만 아니라, 컴퓨터 비전 활용 사례에서 비용 효율성과 생산성을 강화합니다.
Delta는 또한 모델의 성능을 정밀하게 시뮬레이션하고 생산 라인 내 트레이의 위치를 정확하게 감지하기 위해, 확장형 로보틱스 시뮬레이션 애플리케이션인 NVIDIA Isaac Sim을 사용하고 있습니다.
Delta는 Omniverse를 통해 디지털 트윈을 구현함으로써 생산 라인을 재최적화하는 동안에도 다운타임을 최소화하고 리스크를 완화할 수 있습니다.
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