By WILL KNIGHT, WIRED US

독일 차량 제조사 BMW가 2021년 하반기, 바이에른주 레겐스부르크의 대형 공장에서 전기차 구동계 생산을 시작하고자 한다. 생산 라인에서 새로운 부품이 출시되기 훨씬 전, 전체 제조 과정이 가상 공장 버전으로 놀라울 정도로 현실적으로 자세히 운영될 것이다.

BMW 생산 전략 총괄인 마르쿠스 그뤼에나이즐(Markus Grüeneisl)은 가상 공장 시뮬레이션과 함께 관리자가 생산 과정을 이전보다 훨씬 더 상세히 계획할 수 있다고 말한다. 그는 “BMW는 실시간 제작을 하는 공장과 똑같은 디지털 공장을 두고 있다”라고 밝혔다.

공장 시뮬레이션은 제조 과정에 인공지능(AI)을 더 많이 활용하려는 BMW의 계획의 일환이다. 그뤼에나이즐 총괄은 머신러닝 알고리즘이 복잡한 일련의 움직임을 수행하는 로봇을 시뮬레이션해, 가장 효율적인 과정을 찾아낸다고 말한다. 시간이 지나면서 BMW는 시뮬레이션을 이용해, 로봇이 갈수록 복잡한 수행하는 방법을 학습하도록 만들고자 한다.

BMW는 칩 제조사 엔비디아가 개발한 소프트웨어 플랫폼 옴니버스(Omniverse)를 이용해, 레겐스부르크의 생산 라인을 재창조하고자 한다. 2020년, BMW는 엔비디아의 AI 플랫폼 이삭(Isaac)을 이용해, 로봇이 특정한 새로운 업무를 수행하도록 훈련한다고 밝힌 바 있다.
 
그뤼에나이즐 총괄은 “머지않아 레겐스부르크 공장에 새로운 로봇이 투입돼, ‘다른 로봇과 대화하고, 이쪽 생산 라인의 최적화된 생산 방법을 찾겠다’라고 말할 날이 오리라 낙관한다”라고 말했다.

여러 제조사가 컴퓨터 시뮬레이션으로 조립 라인을 강화했다. 그러나 옴니버스는 전체 생산 과정을 사진처럼 사실적인 상세한 부분, 그리고 중력과 다른 물질 등 물리적 특성까지 시뮬레이션할 수 있다. 처음부터 끝까지 생산 과정을 구체적으로 설명하고, 한 부분의 변화가 다른 부분에 어떤 연쇄 효과를 일으키게 되는지도 볼 수 있다. 시스템에 다른 3D 모델이 여러 개 투입돼, 더 복잡한 가상 환경을 구축하기 쉽다. 옴니버스는 수많은 컴퓨터 보조 설계 패키지로 개방된 파일 표준을 사용한다.

옴니버스는 부품과 도구를 잡고는 부품을 조립하는 인간 근로자의 아바타를 시뮬레이션으로 재현해, 최상의 절차를 찾으면서 효율성 문제를 최소화한다. 또, 그뤼에나이즐 총괄은 일부 근로자가 특정 작업을 완료하게 만드는 것도 가능해질 전망이라고 말한다.

엔비디아의 옴니버스 총관리자인 리차드 케리스(Richard Kerris)는 “엔비디아는 인간이 공장을 돌아다니는 모습을 AI 시뮬레이션으로 재현한다”라고 설명했다. 그는 BMW 공장의 옴니버스 프로젝트를 지금까지 진행된 가장 복잡한 시뮬레이션이라고 말한다.

AI를 사용한 로봇 및 여러 산업 기계 제어에 대한 관심이 커지고 있다. 최근, AI가 급격히 발전한 덕분에 일부 스타트업은 시뮬레이션으로 불규칙한 사물을 잡는 것과 같이 극도로 복잡한 작업을 수행하는 방법을 학습하는 로봇을 보유하는 것에 집중한다. 이는 결과적으로 더 많은 전자상거래 및 운송 작업을 자동화하는 데 도움을 줄 수 있는 기술이다. 이 과정에는 종종 강화학습이라는 AI 접근방식이 적용된다. 강화학습에는 긍정적인 피드백부터 특정 목표 달성 방법까지 알고리즘의 경험과 학습 활동이 포함된다.

AI와 디지털 시뮬레이션을 집중적으로 연구하는 카네기멜론대학교의 딩 자오(Ding Zhao) 교수는 “산업에서의 로봇 사용이 확실히 앞으로 나아갈 방향이다”라고 말했다. 자오 교수는 산업 애플리케이션에 AI를 사용하는 데 시뮬레이션이 중요한 부분적인 이유는 훈련 데이터 수집을 위한 수백만 개의 사이클로 기계를 실행할 수 없기 때문이라고 말한다. 게다가 그는 실제 하드웨어로는 처리할 수 없는 두 개의 로봇 간 충돌과 같이 안전하지 않은 상황에서의 경험으로 학습한 머신러닝 모델이 중요하다고 말한다. 자오 교수는 “머신러닝에는 다량의 데이터가 필요하며, 현실 세계의 정보를 수집하는 것은 막대한 비용이 소요되면서 위험하다”라고 설명했다.
 
제조 기술 전문 지식을 보유한 하버드 경영대학원의 윌리 시(Willy Shih) 교수는 시뮬레이션의 첨단화는 꾸준히 발전했으며, 그는 시뮬레이션이 미래 제조업의 문제를 사전에 처리하면서 시간과 비용을 크게 절약할 수 있다고 주장한다.

시 교수는 제조업 분야에 투입될 AI와 관련, 과장된 부분이 많지만 AI 기술 자체에 적용될 애플리케이션도 매우 많다고 덧붙여 전했다.
 
엔비디아 CEO 젠슨 황(Jensen Huang)은 4월 12일(현지 시각), 가상으로 열린 엔비디아의 연례 GTC 콘퍼런스의 기조연설 도중 BMW의 옴니버스 사용을 논의했다. 엔비디아는 처음에 게임용 그래픽 칩을 제작했다. 그러나 그래픽 칩이 AI 프로그램 훈련에 능숙하다는 사실을 입증하는 데 중점을 두는 것으로 영역을 확장했다. 그후, 엔비디아는 자동차 업계와 의학 이미지 업계를 포함해 AI가 중요한 여러 업계와 즉시 협력하기 시작했다.

** 위 기사는 와이어드US(WIRED.com)에 게재된 것을 와이어드코리아(WIRED.kr)가 번역한 것입니다. (번역 : 고다솔 에디터)

<기사원문>
BMW’s Virtual Factory Uses AI to Hone the Assembly Line