산업용 AI

산업용 AI는 물리 AI 및 기타 인공지능 기술의 적용을 통해, 실시간 산업 데이터와 예측 분석을 활용하여 고도화된 자동화 및 개선된 의사 결정을 실현하고, 산업 프로세스를 최적화합니다.

NVIDIA Omniverse, Isaac, Metropolis는 산업용 디지털 트윈의 강력한 기능을 산업용 창고에 적용하여 로봇 플릿을 대규모로 시뮬레이션, 테스트 및 최적화합니다.

산업용 인공지능(AI)은 산업 자동화를 위한 핵심 동력으로, 기계, 시스템, 프로세스의 능력을 향상시키며, 인간 개입을 최소화하여 작동할 수 있도록 합니다. 생성형 AI 및 AI 에이전트를 로보틱스, IoT, 고급 분석과 통합함으로써, 기업은 산업 분야의 공급망 전반에서 운영을 최적화하고, 운영 효율성을 개선하며, 의사 결정 능력을 향상시킬 수 있습니다.

AI 기반 자동화를 통해 실시간 모니터링, 예측 유지보수, 프로세스 최적화를 실현함으로써 산업 자산의 전체 수명 주기 전반에서 가동 중단을 최소화하고 시스템 성능을 개선할 수 있습니다. 또한, 물리적 시스템을 가상으로 구현한 디지털 트윈과 같은 기술을 통해, 기업은 실제 산업 시스템과 시설에 도입하기 전에 실시간 디지털 환경에서 산업용 AI 모델과 애플리케이션의 성능을 시뮬레이션하고 검증할 수 있습니다.

산업용 AI는 조직이 디지털 전환을 가속화하고, 더욱 스마트하고 적응력이 뛰어난 제조 및 물류 시스템을 구축하며, 점점 더 복잡해지는 산업 환경 속에서 효율성과 탄력성을 높이는 데 기여합니다.

기업은 AI 기술을 활용하여 산업 애플리케이션을 고도화하고 산업 프로세스를 최적화함으로써 제품 품질, 수익성, 지속 가능성을 향상시킬 수 있습니다.

산업용 AI 혁명의 중심에는 물리 AI 또는 AI 기반 로보틱스가 있으며, 이는 미래의 완전히 자율화된 산업 시설을 가능하게 할 것입니다. AI 기반 로봇은 산업 시설의 디지털 트윈 환경에서 훈련 및 테스트 되는 사례가 점차 늘어나고 있으며, 이를 통해 복잡한 작업을 보다 정확하고 효율적으로 수행할 수 있게 됩니다. 산업 시설의 이러한 디지털화는 자동화를 강화하여 생산성을 더욱 향상시키고, 위험한 환경에서 인간 개입의 필요성을 줄입니다.

산업용 AI의 또 다른 주요 이점은 기업이 방대한 산업 데이터를 분석하고 인사이트를 얻을 수 있도록 지원하는 능력입니다. 이러한 데이터 기반 접근 방식은 예측 분석을 가능하게 하여, 잠재적인 문제를 예측하고 계획되지 않은 가동 중단을 방지할 수 있습니다. 기업은 장비 고장과 유지 보수 필요성을 예측하여 지속적인 운영을 유지하고 비용 부담이 큰 중단 발생을 최소화할 수 있습니다.

또한, 산업용 AI는 품질 관리에서 중요한 역할을 합니다. AI는 생산 공정을 실시간으로 지속적으로 모니터링하고 결함을 즉시 찾아내 제품이 높은 기준을 충족하도록 하며, 전반적인 품질을 향상시킵니다. 이는 고객 만족도를 높이는 동시에, 폐기물과 재작업을 줄여 전반적인 수익성 향상에도 기여합니다.

지속가능성 측면에서 산업용 AI는 환경 영향을 최소화하는 데 기여합니다. AI 기반 솔루션은 리소스 사용량과 에너지 소비를 최적화하여 보다 지속 가능한 운영을 실현합니다. 이는 업계가 친환경적 운영을 위한 규제 요건과 사회적 기대를 충족하기 위해 노력하는 상황에서 더욱 중요해지고 있습니다.

KION Group과 Accenture는 디지털 트윈 환경에서 다중 에이전트 로봇 플릿을 테스트, 시뮬레이션 및 최적화하고 있습니다(데모 보기).

효율성을 높이고 비용을 절감하며 작업 흐름을 최적화하기 위해, 주요 산업 및 제조 기업들은 산업용 AI를 적극 도입하고 있습니다. AI 기반 창고 로봇부터 정교한 제조 시뮬레이션까지, 산업 현장은 눈에 띄게 빠른 속도로 변화하고 있습니다.

Siemens는 Siemens Xcelerator 플랫폼에서 NVIDIA Omniverse^TM 클라우드 API를 활용할 예정이며, 그 시작은 클라우드 기반 제품 수명주기 관리(PLM) 소프트웨어인 Teamcenter X가 될 것입니다. 이러한 통합을 통해 엔지니어링 팀은 더욱 몰입감 있고 사실적인 디지털 트윈을 생성하여, 워크플로우 낭비를 제거하고 오류를 줄일 수 있습니다. 생성형 AI를 활용하면 물리 기반 렌더링에서 재질 및 조명 환경 적용과 같은 워크플로우 속도를 높일 수 있습니다.

Siemens Industrial Copilot for Operations는 현장 작업자를 위한 생성형 AI 기반 어시스턴트로, NVIDIA Metropolis와 NIM 마이크로서비스를 조합하여 구동됩니다. 이를 통해 자동화 및 유지보수 엔지니어는 운영 및 문서 데이터를 실시간으로 조회하여 신속한 의사 결정을 내리고 기계 가동 중단 시간을 최소화할 수 있습니다. 독일 Erlangen의 Siemens Electronics Factory는 Copilot for Operations를 도입하여 운영자가 솔더 머신 전반의 기계 오류 코드를 더 잘 이해할 수 있도록 지원했으며, 그 결과 생산성이 30% 향상되었습니다.

KION Group과 Accenture는 AI 기반 로봇과 디지털 트윈을 통합하여 창고 운영과 공급망을 최적화하고 있습니다. 두 기업은 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint로 솔루션을 구축하여, 실제 운영에 영향을 주지 않고 창고 레이아웃을 설계, 테스트, 최적화하고, 로봇 플릿을 시뮬레이션 및 테스트할 수 있습니다. 이러한 솔루션을 통해 팀은 창고의 효율성과 안전성을 높이고 적응력을 향상시킬 수 있습니다. 창고 디지털 트윈 내에서 자동화된 지게차, 스마트 카메라 등 첨단 로봇 시스템이 시뮬레이션 및 검증되며, 이를 통해 시설 레이아웃, 로봇 플릿 조정, 인력 배치 최적화가 가능해집니다. KION은 비전 언어 모델을 사용하여 운송 화물의 적재 상태 변화와 이상 현상을 더 정확하게 파악할 계획입니다. 

또한 Accenture는 Agility Robotics 및 Schaeffler와 협력하여 복잡한 생산 환경에서 시설 레이아웃, 자재 흐름, 인간과 로봇 간의 협업을 최적화하고 있습니다.

전력 및 열 관리 기술 분야의 글로벌 리더인 Delta Electronics는 NVIDIA Omniverse와 OpenUSD(Universal Scene Description)를 기반으로 디지털 트윈 플랫폼을 개발하여 스마트 제조 역량을 강화했습니다. 이 플랫폼은 특정 생산 라인을 가상으로 연결하고, 다양한 장비에서 3D 데이터를 집계하여 운영 전반을 반영한 디지털 복제본을 생성합니다. 

Delta 개발팀은 NVIDIA Isaac Sim™을 자사 솔루션에 통합하여, 물리적으로 정확하고 사실적인 합성 데이터를 생성함으로써, 컴퓨터 비전 모델을 훈련하고 검사 카메라의 성능을 시뮬레이션할 수 있습니다. 이 접근 방식을 통해 Delta는 실제 생산을 시작하기 전에 공장 프로세스 전반을 최적화할 수 있으며, 이는 가동 중단을 줄이고 효율성을 높이는 데 기여합니다.

Delta Electronics는 디지털 트윈과 합성 데이터를 활용하여 생산 라인과 산업용 검사를 새롭게 정의하고 있습니다.

글로벌 기술 서비스 제공업체인 Wistron은 산업용 AI 기술을 활용하여 NVIDIA GB200 Grace Blackwell 제품군의 생산을 가속화하고 있습니다. Wistron은 Omniverse를 기반으로 팩토리 디지털 트윈을 구축함으로써, 가상 환경에서 생산 프로세스를 시뮬레이션하고 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 제조 워크플로우를 빠르게 반복하고 개선할 수 있어, 생산 품질이 향상되고 시장 출시 시간이 단축됩니다.

또한, Wistron은 물리 정보 기반 AI를 활용한 열 유동 시뮬레이션을 개발하여, 새로운 제품 라인을 위한 약 100개의 공간 레이아웃을 단 1분 만에 평가할 수 있습니다.

이러한 기술 협업으로 엔드 투 엔드 워크플로우가 획기적으로 단축되어, Wistron은 AI 서버 제품의 빠른 반복 작업에 더 신속하게 대응할 수 있게 되었습니다. 또한 신제품이 시장 수요에 맞춰 개발 단계에서 대량 생산으로 전환될 수 있도록 지원합니다.

AI 팩토리 디지털 트윈을 위한 NVIDIA Omniverse Blueprint는 개발자가 건설에 앞서 AI 데이터 센터의 모든 요소를 통합적으로 설계, 시뮬레이션 및 최적화할 수 있는 디지털 트윈을 구축하도록 지원합니다. 엔지니어는 OpenUSD 라이브러리를 활용하여 모든 시설 구성 요소의 3D 데이터를 집계하여 시각화할 수 있으며, 이는 기존에 분리되어 있던 팀을 하나로 모으는 물리적으로 정확한 실시간 시뮬레이션을 가능하게 합니다. 이 접근 방식을 통해 엔지니어는 설계 변경 사항을 즉시 테스트하고, 중복성을 검증하며, 장애 시나리오를 모델링할 수 있습니다. 그 결과, 위험을 크게 줄이고, 시간을 절약하며, 차세대 데이터 센터 설계의 미래 경쟁력까지 준비할 수 있습니다.

세계 최대 제조업체인 Foxconn은 NVIDIA Blackwell 제품군을 위한 새로운 생산 시설의 구축을 가속화하고 있습니다. Foxconn은 공장의 디지털 트윈을 만들어 시설과 장비 레이아웃을 가상에서 통합하여, 평면도 최적화와 카메라의 전략적 배치를 가능하게 해 운영을 간소화하였습니다. 이러한 가상 통합은 비용이 많이 드는 실제 변화를 줄이고 효율성을 높입니다.

Foxconn은 텍사스주 휴스턴에 최첨단 시설을 구축하여 미국의 컴퓨팅 제조업을 가속화하고 있습니다. 엔지니어들은 NVIDIA Omniverse 라이브러리에 개발된 Siemens의 디지털 트윈 기술 스택을 사용하여 모든 기계, 전기 및 배관 시스템을 가상으로 조립하고 검증합니다.

이후 엔지니어들은 “Mega” NVIDIA Omniverse Blueprint와 오픈소스 NVIDIA Isaac Sim 프레임워크를 활용해, NVIDIA AI 인프라 시스템을 생산하는 공장 직원들과 함께 협업할 AI 로봇 플릿을 설계, 시뮬레이션, 학습 및 검증합니다.

디지털 트윈에서는 Foxconn이 NVIDIA Isaac Sim에 구축된 솔루션을 사용하여 자율주행 로봇을 시뮬레이션하고 테스트하여 산업용 매니퓰레이터와 자율주행 원격 로봇이 실제 배포 전에 효과적으로 작동하도록 보장합니다. 또한 Foxconn은 비전 AI 솔루션에 NVIDIA Metropolis를 도입해 카메라 배치를 최적화하여 공장을 모니터링하고 근로자 안전과 운영 감독을 개선합니다. 회사는 상당한 비용 절감과 더불어 멕시코 시설에서만 연간 30% 이상의 에너지 소비 감소를 예상합니다.

독일의 선도적인 자동차 기술 기업인 Continental은 제조 운영을 개선하기 위한 AI 기반 가상 팩토리 솔루션을 개발했습니다. NVIDIA Omniverse와 OpenUSD를 활용하여, 다음과 같은 두 가지 주요 애플리케이션을 개발했습니다.

ContiVerse: 공장 프로세스와 기계에 대한 실시간 인사이트를 제공하는 몰입형 디지털 트윈 플랫폼입니다. ContiVerse는 데이터를 클라우드 기반 데이터 레이크에 통합하여, 엔지니어가 생산 라인을 시뮬레이션하고 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이를 통해 정보에 입각한 의사 결정이 쉬워지고, 문제를 신속하게 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 세르비아 노비사드 공장을 동일한 크기로 구현한 디지털 트윈은 가상 Gemba 워크를 가능하게 하여 원격 모니터링 및 문제 해결 능력을 강화합니다.

Industrial Co-Pilot: 생성형 AI와 3D 시각화를 결합하여 공장 팀의 유지보수 작업을 지원하는 가상 에이전트입니다. IT 컨설팅 기업인 SoftServe와 협력하여 개발된 이 도구는 직관적이고 시각적인 지침을 제공하여 유지보수 프로세스를 간소화하고, 그 결과 가동 중단을 줄이고 생산성을 높입니다.

Continental은 이러한 솔루션을 통합하여 유지보수 업무와 가동 중단 시간을 10% 줄일 수 있을 것으로 기대하며, 이로 인해 제조 운영 전반의 생산성이 향상될 것으로 보고 있습니다.

Pegatron은 제조 운영을 혁신하고, 효율성, 품질, 비용 경쟁력을 높이기 위해 AI 기반 디지털 트윈 플랫폼인 PEGAVERSE를 개발했습니다. Omniverse, AI, OpenUSD를 기반으로 구축된 PEGAVERSE는 엔지니어와 공장 관리자가 시설, 장비, 유지보수 작업에 대한 실시간 인사이트를 통해 생산 라인을 공동으로 계획하고, 시뮬레이션하며, 최적화할 수 있도록 지원합니다. 이 플랫폼은 대만, 인도, 인도네시아, 중국, 베트남의 가상 공장 전반에서 예측 유지보수, 프로세스 최적화, 리소스 계획, 원격 모니터링, 품질 관리 등의 사용 사례를 실현할 수 있게 합니다.

PEGAVERSE는 머신 러닝, 생성형 AI, IoT를 통합하여 한 차원 높은 디지털 트윈 경험을 제공합니다. Pegatron의 PEGAAi 플랫폼은 데이터 수집, 라벨링, 모델 훈련을 간소화하며, 거대 언어 모델(LLM)은 제조 프로세스에 자동화와 유연성을 부여합니다. 또한 로봇 시뮬레이션을 위해 NVIDIA Isaac Sim과 자동화된 광학 검사를 위한 NVIDIA Metropolis 기반 솔루션을 도입하여 생산 정확도를 높이고 있습니다. Pegatron은 OpenUSD를 도입하여 서로 다른 도구와 데이터를 통합하고, 설계 및 시뮬레이션 워크플로우를 가속화합니다. 이러한 디지털 혁신을 통해 공장 운영을 최적화하고, 가동 중단 시간을 줄이며, 전 세계적으로 제조 효율성을 향상시킬 수 있습니다.

Pegatron은 또한 조립 라인에서 이상 징후를 감지하고 품질 수율을 더욱 향상시키기 위해 영상 분석 AI 에이전트를 구축하고 있습니다. Pegatron은 NVIDIA AI Blueprint를 활용해 영상 검색 및 요약을 수행하며, 미세한 차이가 있는 7단계 조립 프로세스를 분석하고, 이를 표준 운영 절차와 비교하여 차이가 감지되면 작업자에게 경고를 제공합니다. 비전 언어 모델을 미세 조정한 결과, 정확도는 90% 후반에 도달했으며, 불량률은 67%, 인건비는 7% 감소했습니다.