BMW Group, 공장 설계자를 위한 NVIDIA Omniverse를 바탕으로 맞춤형 애플리케이션 개발

BMW는 공장 계획 분야에서 견인하고 있는 혁신을 넘어, 생산 라인의 중심에 AI를 도입하여 품질 관리를 새롭게 정의하고 있습니다. BMW는 피로와 비일관성에 노출되기 쉬운 인간 검사자에게만 의존하는 대신, 중요한 부품의 이미지를 실시간으로 자동 평가하고, 작업자가 해결해야 할 문제를 표시하는 'Presence Detection'이라는 AI 기반 시각적 검사 시스템을 개발했습니다.

이러한 시각적 검사 모델을 훈련하는 데는 대량의 결함 데이터가 필요하지만, 특히 결함이 거의 없고 재작업 비용이 많이 드는 초기 생산 단계에서는 데이터를 수집하기 어렵습니다. BMW 팀은 NVIDIA Omniverse Replicator와 Isaac Sim을 활용하여 버튼 한 번으로 수천 개의 사진처럼 실제같은 훈련 이미지를 생성하는 합성 데이터 파이프라인을 구축했습니다. BMW는 이제 생산이 시작되기 전에 결함과 실제 시나리오를 가상으로 시뮬레이션하여 견고한 AI 모델을 훈련할 수 있습니다.

이러한 노력을 더욱 확장하기 위해 BMW는 여러 용 사례에서 이미지 데이터를 관리하는 중앙 플랫폼인 SORDI.ai(Synthetic Object Recognition Dataset for Industries)를 활용하여 데이터 사이언티스트가 데이터세트에 안전하게 액세스하고 이를 재사용할 수 있도록 지원합니다. 이 획기적인 이니셔티브는 80개 카테고리에 걸쳐 800,000개 이상의 사진처럼 사실적인 이미지로 구성되어 있는 산업 환경에서 가장 크고 사실적인 오픈 소스 데이터세트를 제공하여 생산 환경에서 AI 훈련을 가속화하는 것을 목표로 합니다. BMW는 NVIDIA Hopper™ 아키텍처가 활용되는 NVIDIA DGX™ 시스템을 활용하여 SORDI 데이터세트 개발에 사용된 딥 러닝 기반 합성 데이터 생성 모델을 훈련했습니다. 이러한 딥 러닝 모델은 물체 감지, 이미지 세그먼테이션, 이미지 분류, 6D 포즈 추정 등의 작업을 수행합니다. 마지막으로, DGX 시스템은 훈련된 모델을 평가하고 테스트하는 데에 사용됩니다. 시뮬레이션, AI, NVIDIA 가속 컴퓨팅의 이러한 융합은 검사를 수작업에서 매 생산마다 발전해 나가는 스마트하고 확장 가능한 프로세스로 변화시키고 있습니다.

Replicator와 SORDI.ai는 팀이 기존의 데이터 수집과 관련된 비용과 복잡성을 절감하면서도 품질 관리를 계획보다 몇 주 앞당기게 수행할 수 있도록 지원합니다.

BMW는 최첨단 생성형 및 에이전틱 AI 기능을 활용하여 디지털 트윈 플랫폼을 확장하는 데 전념하고 있습니다. 지능형 AI 어시스턴트를 도입함으로써, BMW는 계획 도구를 더욱 쉽게 사용할 수 있도록 하고 팀의 요구에 더욱 민첩하게 대응할 수 있도록 할 예정입니다. 이러한 새로운 기능들은 작업 자동화, 솔루션 제안, 계획자들이 새로운 기회를 식별하고 문제를 더 신속하게 해결할 수 있도록 지원합니다. 플랫폼이 발전함에 따라, BMW 팀은 공장 계획에서 더 큰 유연성과 효율성을 확보하게 되며, 조직 전반에 걸쳐 더 다양한 활용 사례를 지원할 수 있게 될 것입니다.