일본산업뉴스요약

BMW, 100만㎡의 가상공장 건설
생성형 AI 통합으로 생산성 향상

대형 제조업체가 디지털 트윈의 도입에 적극적이다. 독일 BMW 그룹은 100만㎡ 이상의 광대한 가상공장을 구축해, 공장 내 레이아웃과 생산계획, 생산 프로세스 등의 최적화를 꾀한다. 독일 Schaeffler(셰플러)는 장치의 데이터를 실시간으로 취득해 가상공장에 반영시키거나, 물류창고의 운용 최적화를 도모하거나 한다. 오므론은 검사 장치 내부의 가동 상황을 가상공간에 재현한다.

-- 4단계로 디지털 트윈에 대응하다 --
2025년 6월, 미국 엔비디아가 파리에서 개최한 개발자 회의 ‘GTC Parisat Viva Tech 2025’에서는, 엔비디아의 디지털 트윈 기반 ‘Omniverse(옴니버스)’ 등을 활용한 유럽의 대형 제조업체의 대응이 연달아 발표되었다. 그 중에서도 앞서고 있는 것이 독일 BMW 그룹이다.

엔비디아는 2020년 무렵부터 옴니버스를 이용해, 공장의 디지털 트윈에 본격적으로 주력해 왔다. 생산계획과 생산 프로세스의 최적화가 목적이다. GTC Paris에서는 BMW의 담당자들이 2020년부터 2025년까지의 대응 성과에 대해 이야기했다.

BMW의 대응에서는 디지털 트윈화를 위해서 크게 4단계를 밟는다. 1단계로서 공장의 3차원(3D) 데이터화를 실시한다. 3D 카메라 등의 센서로 공장 내부를 스캔하고, 점군 데이터 등을 모아 3D 모델을 구축한다. 이 데이터를 빈번하게 갱신할 필요가 있기 때문에 스캔 시스템의 자율화를 추진하고 있다고 한다.

2단계에서는 옴니버스 상에 가상공장을 구축한다. 공장 내를 스캔한 3D 데이터와 함께, 다른 툴(소스 시스템)에서 출력한 데이터를 통합한다. 레이아웃이나 생산 프로세스, 물류, 건축 등에서의 플랜을 세우는 툴이다. 각 툴은 각각 자체 3D 데이터 형식을 사용하고 있다. 그래서 그것들을 엔비디아나 미국 애플과 오토데스크(Autodesk) 등이 공동 개발한 3D 씬 기술언어 ‘OpenUSD(Universal Scene Description)’로 변환해, 옴니버스 상에서 통합/가시화해 가상공장을 구축한다.

BMW에 따르면, 가상공장의 모든 요소를 동일한 좌표계로 표현할 수 있다는 점이나, 생산과 관련된 다양한 입장의 사람들이 동일한 플랫폼 상에서 협업하기 쉬워지는 점 등이 중요하다고 한다. 가상공장의 넓이는 100만㎡ 이상이다. 이는 축구장 140개를 합한 면적과 비슷하다고 한다.

3단계에서는 이 복잡하고 광대한 가상공장을 이용하여 실제로 생산시스템을 구축하기 전에 검토/최적화를 도모한다. 그 때문에 옴니버스의 확장 기능을 이용하고 있다고 한다. 충돌 감지나 산업 기기의 배치 등에 관한 확장 기능이다.

가상공장을 이용한 구체적인 생산 프로세스의 검증 예로서 BMW가 소개한 것이 자동차 차체의 도장 공정이다. 도료가 들어간 풀(딥 코팅 탱크)에 차체를 담그고 도장해 나간다. 새로운 차종이 등장할 때마다 도장 공정에서 차체가 무언가에 충돌하는지 여부 등 도장 조건의 최적화를 꾀할 필요가 있다. 기존에는 기존 차종의 차체를 개조해 새로운 차종과 일치시키고, 생산을 멈춘 날에 그 차체를 딥 코팅 탱크에 담가 검증했었다. 그 때문에 시간과 비용이 소요되고 있었다. 이 검증을 가상공간에서 가능하게 했다.

-- 디지털 트윈과 AI를 통합 --
그리고 디지털 트윈에서의 4단계로서 BMW가 주력하고 있는 것이 AI와의 통합이다. AI 에이전트의 활용을 위한 연구 개발에 착수한다. ‘Point of Interest(POI) 에이전트’는 그 일례다. 전술한 바와 같이, 가상공장은 광대하고, 원하는 장소를 사람이 찾아내는 것은 쉽지 않다. 그래서 POI 에이전트에게 유저가 지시를 내리면 원하는 장소를 가상공장에서 검색해 제시해준다. 예를 들면, 물류 구역 내에서 보호되지 않는 부분을 찾는다고 할 때에 이용한다.

AI 에이전트와의 대화(유저 인터페이스)에도 대규모언어모델(LLM)을 이용해 자연어 텍스트로 지시가 가능하도록 했다. 질문이 있으면 자연어로 물어보면 AI가 답변해준다.

이러한 BMW의 디지털 트윈에 대한 대응은 아직 진화 도중에 있다. BMW는 디지털 트윈의 성능을 높이기 위해 로컬 GPU로 처리하던 것을 클라우드로 이행 중이다.

-- 셰플러, 차량탑재용 모터나 인버터 공장에 적용 --
셰플러도 공장의 디지털 트윈에 적극적인 기업이다. 2025년 6월, 셰플러는 엔비디아와 기술 협업을 시작했다고 밝혔다. 셰플러의 생산 프로세스의 디지털화를 추진해, 효율적이고 애자일한 체제를 정돈한다. 셰플러는 옴니버스를 활용해 공장을 디지털 트윈화한다. 2030년까지 모든 공장의 절반을 옴니버스에 통합하는 계획을 밝혔다. AI 기술이나 인간형(휴머노이드) 로봇의 도입도 계획하고 있다.

이 발표와 같은 타이밍에 개최된 GTC Paris에서 대응의 일부를 공개했다. 사례로 소개한 것은 중국의 모터 조립라인과 독일의 공장에 있는 인버터의 조립라인, 그리고 동유럽에 있는 물류시설에서 진행 중인 3개의 파일럿 프로젝트다.

중국의 모터 조립라인은 장쑤성 쑤저우시의 공장에 있다. 여기에서는 가상공장 내에서 AGV(무인운반차)의 경로 최적화를 도모하거나, 생산 프로세스에서 취득하는 각종 데이터를 가상공장에 전송하고 있다. 보내진 데이터를 바탕으로 모터 조립라인에서 각 제조설비의 에너지 소비량이 높은지 낮은지에 대해 평가한다. 이 생산 프로세스에 관한 데이터를 옴니버스에 스트리밍하는 대응에서는, 독일 포르쉐의 자회사로 IT 컨설팅을 전개하는 MHP와 협업했다.

독일의 인버터 조립라인은 바이에른주 히르샤이트(Hirschaid)에 있다. 여기에서는, 예를 들면 인버터에서 이용하는 새로운 씰재(seal material)의 어셈블리 공정을 옴니버스로 검증/개선하고 있다. 일반적으로는 산업용 로봇의 그리퍼 설계나 파지 방법, 조립 순서 등을 고안하고, 그것을 실제 산업용 로봇으로 시험하고 있었다. 그런데 새로운 씰재는 고가인 데다가 검증을 위해서 어셈블리를 반복하면 망가져 버릴 우려가 있다.

그래서 옴니버스 내에서 시뮬레이션을 반복해 안정적으로 어셈블리할 수 있도록 했다. 이 결과를 실제의 산업용 로봇에 적용. 그 때, 시뮬레이션과 실제의 갭을 메우기 위해서 산업용 로봇의 소프트웨어 기술을 보유한 독일 Wandelbot(반델보츠)와 협업했다.

동유럽의 물류창고는 앞으로 건설할 시설이며, 그 전부터 내부의 레이아웃이나 AMR(자율주행 운반로봇)의 경로 등의 최적화를 도모하기 위해서 옴니버스를 이용하고 있다. 미국의 IT컨설팅 기업 액센추어와도 협력하고 있다. 인간형 로봇의 도입을 검토하고 있으며, 그 검증도 옴니버스 상에서 실시하고 있다.

-- 오므론, 검사를 디지털 트윈화 --
이 밖에 장치까지도 디지털 트윈화하는 움직임도 나타나고 있다. 예를 들어 오므론은 엔비디아의 GPU를 탑재한 X선 검사장치에서, 내부의 가동상황을 실시간으로 옴니버스 상에서 재현할 수 있도록 했다. 오므론의 FA용 개발 환경 ‘Sysmac Studio’와 옴니버스의 연계로 실시간 가시화를 가능하게 했다고 한다. 특징은 높은 정확도로 재현할 수 있다는 점이다. 구체적으로는 디지털 트윈의 해상도는 30μm라고 한다.

이 같은 검사의 디지털 트윈화를 통해, 원격 감시가 가능하며 특히 유지보수나 고장 대응에서 위력을 발휘할 것으로 오므론은 보고 있다. 높은 정확도로 재현할 수 있는 만큼, 심각한 에러인지 아닌지 등 고장의 원인을 특정하기 쉬워진다. 그 만큼, 숙련 기술자를 현장에까지 투입할지 여부를 판단하는 것도 쉽다고 한다.

 -- 끝 –

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