NVIDIA Omniverse ( 옴니버스 )는 디지털 시대에 산업 시스템을 설계, 운영 및 최적화하는 것이 무엇을 의미하는지 재정의하고 있다. 시각화 엔진 그 이상으로 산업용 디지털 트윈, 합성 데이터 생성 및 물리적 AI 시뮬레이션을 위한 확장 가능한 개발 플랫폼이다. USD(Universal Scene Description) 프레임워크를 기반으로 구축되고 실시간 레이 트레이싱으로 구동되는 Omniverse는 이전에 사일로화되었던 AI, 로봇 공학, 시뮬레이션 및 엣지 컴퓨팅 분야를 상호 운용 가능한 하나의 통합 환경으로 통합한다.

 

미국 제조업체는 운영 복잡성 증가, 지속적인 노동력 부족, 유연성 저하 없이 처리량을 늘려야 하는 필요성에 대처하고 있다. Omniverse는 개념 및 설계부터 운영 및 최적화에 이르기까지 산업 수명 주기의 모든 계층을 가상화하도록 구축된 플랫폼이다. 이를 통해 부서 간 팀은 물리적 리소스를 투입하기 전에 실시간으로 솔루션을 시뮬레이션, 테스트 및 반복하여 위험과 비용을 줄일 수 있다.

 

산업용 디지털 트윈과 미국 내 제조의 새로운 시대

 

Omniverse를 사용하면 형상뿐만 아니라 물리적 시스템의 동작 및 상호 의존성을 반영하는 사실적이고 물리적으로 정확한 디지털 트윈을 생성할 수 있다. 정적 모델과 달리 이러한 디지털 트윈은 실제 생산 데이터, 센서 입력 및 환경 변수와 연결되어 있어 공장 현장과 함께 실시간으로 진화한다.

 

미국 제조업에 미치는 영향은 엄청나다.

 

대규모 설계 인텔리전스: 엔지니어는 하나의 환경에서 팀과 지역에 걸쳐 생산 라인, 기계 셀 및 물류 시스템을 공동 개발할 수 있다. 자본이 지출되기 전에 설계 결함을 찾아 수정할 수 있다.

가상 시운전 및 재구성: 물리적 장비가 설치될 때까지 기다리는 대신 팀은 Omniverse에서 제어 로직, 안전 시스템 및 로봇 조정을 검증하여 시운전 시간과 가동 일정을 줄일 수 있다.

공간적 상황별 분석: 실시간 원격 측정을 통해 팀은 대시보드를 넘어 공간적으로 인식하는 진단으로 이동하여 운영 환경의 3D 컨텍스트 내에서 히트 맵, 주기 시간 및 오류 상태를 시각화할 수 있다.

 

BMW는 Omniverse Enterprise를 배포하여 글로벌 생산 시설의 실시간 디지털 트윈을 구축했다. 맞춤형 커넥터를 통해 Bentley Microstation과 Autodesk Revit을 Omniverse에 연결함으로써 30개 이상의 글로벌 사이트에 있는 BMW 엔지니어는 동기화된 데이터로 통합 모델에 대해 협업한다. 그 결과 단일 가상 환경 내에서 공장 재구성 시간이 단축되고, 인체공학적 고려 사항이 시뮬레이션되었으며, 물리적 배포 전에 로봇 상호 작용이 테스트되었다.

 

BMW의 구현은 디지털 트윈이 어떻게 개념에서 산업 전략의 중심 기둥으로 이동할 수 있는지 보여준다. 미국 자동차 제조업체의 경우 유사한 접근 방식을 채택하면 모델 전환 일정이 대폭 단축되고, 생산 유연성이 높아지며, 재정비 중 비용이 많이 드는 중단이 줄어들 수 있다. 효율성 외에도 통합 환경에서 인체공학, 자재 흐름 및 로봇 조정을 시뮬레이션하는 능력은 국내 경쟁력을 강화하여 미국 제조업체가 변화하는 시장 요구에 더 빠르게 대응하는 동시에 대규모 혁신을 주도할 수 있도록 해준다.

 

NVIDIA Omniverse의 실시간 추적 및 비전 기술은 어떻게 작동하나?

NVIDIA Omniverse의 실시간 추적 및 비전 기능의 핵심은 구현된 AI 시스템의 개발을 가속화하는 풍부하고 역동적인 환경을 시뮬레이션하는 기능이다. Omniverse는 느리고 일관되지 않은 실제 데이터 수집에만 의존하는 대신 방대한 양의 충실도 높은 합성 데이터를 생성하여 AI 개발의 가장 큰 장벽 중 하나인 고품질 레이블 데이터 세트를 극복한다.

 

고급 3D 시뮬레이션과 사실적인 렌더링을 활용하여 Omniverse는 다음을 가능하게 한다.

 

확장 가능한 모델 훈련: Omniverse는 드문 엣지 케이스, 가변 조명, 폐색 및 복잡한 객체 형상을 통합하는 합성 데이터 세트를 생성한다. 이는 실제 데이터에서 종종 누락되는 시나리오다. 이러한 다양성은 비전 언어 모델과 다중 모드 AI 에이전트의 일반화를 향상시켜 복잡한 공장 환경에서 추론하고 행동하는 능력을 향상시킨다.

 

안전하고 위험이 낮은 시나리오 시뮬레이션: 제조업체는 작업자나 장비를 위험에 빠뜨리지 않고 비상 정지, 시스템 장애물 또는 장비 오작동과 같은 고위험 또는 고장이 발생하기 쉬운 상황을 테스트할 수 있다. 이러한 시뮬레이션을 통해 배포 전에 강력한 안전 검증이 가능하다.

데이터가 풍부한 로봇 학습: Isaac Sim 및 GR00T-Dreams와 같은 플랫폼을 통해 엔지니어는 수십만 개의 조작 작업을 시뮬레이션하고 모션 시퀀스를 개선하고 실리코에서 정책을 교육할 수 있다. 이러한 합성 학습은 값비싼 원격 조작과 수동 개입의 필요성을 크게 줄여준다.

 

이러한 기능은 이미 결과를 가져오고 있다. 예를 들어, Kawasaki Heavy Industries는 AI 기반 트랙 검사 플랫폼에서 NVIDIA Jetson 및 cuOpt를 사용하여 합성 센서 데이터와 엣지 ML 교육을 결합한다. 그 결과, 노동 집약적인 철도 유지 관리 프로세스를 대체하고 북미 클래스 I 철도 네트워크 전반에 걸쳐 연간 약 2억 1,800만 달러를 절감하는 완전 자동화되고 확장 가능한 솔루션이 탄생했다. 이는 옴니버스 기반 합성 비전과 엣지 AI가 어떻게 측정 가능한 산업 영향을 미칠 수 있는지를 보여주는 실제 시연이다.

 

Omniverse 다중 에이전트 시스템과 디지털 트윈은 어떻게 제조를 자동화하나?

현대 제조업은 인간, 로봇, AI 비서, 제어 시스템을 포함한 이기종 에이전트의 원활한 조정에 점점 더 의존하고 있다. Omniverse는 이러한 시스템을 전체적으로 시뮬레이션, 조정 및 최적화할 수 있는 인프라를 제공한다. 디지털 트윈, AI 모델 및 제어 로직 간의 실시간 상호 작용을 가능하게 함으로써 제조업체는 작업 현장에 배포하기 전에 다중 에이전트 워크플로를 테스트할 수 있다. 이를 통해 차세대 시설 오케스트레이션을 위한 몇 가지 주요 기능이 잠금 해제된다.

 

통합 다중 로봇 시뮬레이션: 엔지니어는 공유 환경에서 작동하는 AMR 함대, 로봇 팔 및 휴머노이드 에이전트를 모델링하여 경로 계획, 작업 분배 및 시스템 상호 작용을 실시간으로 시뮬레이션할 수 있다.

 

전체적인 성능 최적화: Omniverse 내의 AI 에이전트는 개별 기계의 효율성뿐만 아니라 시스템 전체의 동작도 평가할 수 있으므로 팀은 거시적 관점에서 처리량, 인체 공학 및 에너지 소비를 모델링할 수 있다.

 

인지 인간-로봇 협업: 구현된 AI 에이전트는 인간 작업자의 디지털 표현과 함께 테스트하여 상호 작용 안전성, 작업 할당 및 협업 작업 전달을 평가할 수 있다.

이 아키텍처를 통해 조직은 역동적인 인력-로봇 협업을 테스트하고, 복잡한 작업 종속성을 최적화하고, 안전하고 위험이 없는 디지털 환경 내에서 처리량이 많은 작업을 시뮬레이션할 수 있다. 공장이 더욱 자율적이고 연결됨에 따라 제조업체는 이제 성능 병목 현상을 식별하고 생산에 영향을 미치기 전에 워크플로를 조정할 수 있다.

 

물리적 세계와 가상 세계 간의 지속적인 피드백 루프 만들기

 

기존 시뮬레이션 플랫폼과 달리 NVIDIA Omniverse는 물리적 자산과 디지털 트윈 간의 실시간 양방향 동기화를 허용한다. 제조업체는 NVIDIA Fleet Command, Jetson 엣지 디바이스 및 연결된 센서 인프라를 통해 라이브 프로덕션 데이터를 Omniverse 환경으로 스트리밍할 수 있다. 이를 통해 실제 작동 조건을 거의 실시간으로 반영하는 공장 현장의 동적이고 공간적으로 정확한 표현이 생성된다.

 

이 폐쇄 루프는 몇 가지 주요 사용 사례를 지원한다. 시설 운영자는 몰입형 시각화를 통해 기계 성능, 자재 흐름 및 환경 변수를 모니터링하고 더 빠르게 진단하고 개입할 수 있다. 로봇 시스템 및 산업 자산의 데이터를 사용하여 Omniverse에서 AI 모델을 재교육하고 다운타임 없이 시스템 동작과 적응성을 개선할 수 있다. 공장이 더 많은 자율 시스템을 배포함에 따라 Omniverse는 차량 수준 조정, 성능 검증 및 무선 소프트웨어 배포도 정밀하게 지원한다.

 

실제 사례는 이 폐쇄 루프의 가치를 입증한다. Kawasaki의 AI 기반 트랙 유지 관리 플랫폼은 에지 장치를 사용하여 현장에서 검사 데이터를 처리하고 이를 중앙 일정 시스템에 공급한다. 이를 통해 검사 경로와 리소스 할당을 지속적으로 최적화할 수 있습니다. BMW의 Omniverse와 Fleet Command의 통합을 통해 글로벌 공장의 로봇에서 얻은 센서 데이터를 실시간으로 업데이트하여 기업 수준에서 계획, 재구성 및 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있다.

 

NVIDIA Omniverse는 어떤 유형의 렌더링을 사용하나?

NVIDIA Omniverse는 Pixar의 USD(Universal Scene Description)를 기반으로 구축되었으며 여러 렌더링 기술을 활용하여 산업용 디지털 트윈을 위한 물리적으로 정확한 실시간 시각화를 제공한다. 핵심 렌더링 엔진은 NVIDIA RTX 실시간 레이 트레이싱을 기반으로 하며, 높은 충실도로 빛의 동작을 시뮬레이션하여 사실적인 재료, 그림자 및 반사를 생성한다. 이는 가시성, 인체공학 및 기계 설계 결정이 현실적인 시각적 단서에 의존하는 복잡한 제조 환경을 정확하게 표현하는 데 중요하다.

 

레이 트레이싱 외에도 Omniverse는 전체 글로벌 조명 및 빛 전송 시뮬레이션을 위한 경로 추적을 지원하여 고급 설계 검토 및 안전 검증에 필수적인 실제와 같은 조명 조건을 가능하게 한다. 또한 대규모 다중 사용자 설계 세션이나 시뮬레이션 집약적인 워크플로우와 같이 초고속 프레임 속도가 필요한 상황에 대한 래스터화를 제공한다.

 

Omniverse는 MDL(Material Definition Language) 및 PBR(Physically Based Rendering) 워크플로를 통해 모든 텍스처, 마감 및 광학 속성이 현실 세계에서와 같이 작동하도록 보장한다. 이는 정확한 재료 표현이 조립 타당성, 로봇 비전 시스템 성능 및 환경 시뮬레이션에 영향을 미치는 제조 사용 사례에서 특히 유용하다.

 

이러한 렌더링 기술을 통합 환경에서 결합하면 Omniverse는 엔지니어링 등급 시뮬레이션에 필요한 시각적 현실감과 계산 효율성을 모두 제공할 수 있으므로 미국 제조업체는 더 빠르게 반복하고, 더 큰 확신을 가지고 검증하고, 고품질 제품을 더 빨리 시장에 출시할 수 있다.

 

NVIDIA Omniverse는 시뮬레이션 네이티브 제조를 어떻게 가능하게 하나?

NVIDIA Omniverse는 제조업을 정적이고 반응적인 분야에서 역동적인 시뮬레이션 네이티브 에코시스템으로 전환하고 있다. 물리적 시스템이 점점 더 디지털 인텔리전스와 얽혀 있게 됨에 따라 Omniverse를 통해 산업 팀은 두 환경에서 동시에 추론할 수 있다. 이러한 진화는 시각적 모델링이나 자동화 최적화를 넘어선다. 이는 예측 오케스트레이션, 구현된 AI 및 공간 컴퓨팅을 기반으로 하는 제조 패러다임의 출현을 의미한다.

 

디지털 트윈은 더 이상 계획만을 위한 것이 아니다. 이는 실시간 인지 프레임워크 역할을 하여 일상적인 운영에 정보를 제공하고, 지속적인 개선을 촉진하며, 변화하는 비즈니스 상황에 즉석에서 적응할 것입니다. 시설 전반의 인텔리전스는 장비 수준의 자동화를 넘어 에너지 사용, 작업자 안전, 로봇 협업 및 공급망 탄력성을 통합 제어 아키텍처에 통합할 것이다.

 

이 비전을 달성하려면 모듈성, 센서가 풍부한 피드백 및 시맨틱 상호 운용성을 위해 시스템을 설계해야 한다. Omniverse는 다양한 도구, 시뮬레이션 엔진 및 AI 프레임워크를 공통 실시간 환경에 연결하여 이를 수행한다. 그 결과 물리적 또는 디지털의 모든 구성 요소가 학습되고 자체 최적화되는 네트워크의 일부인 생산 에코시스템이 탄생했다.

 

제조 엔지니어, 자동화 리더 및 운영 전략가에게 이는 산업 혁신의 새로운 지평을 의미한다. 합성 데이터, 구현된 AI 및 협업 시뮬레이션의 융합은 지능적이고 적응 가능한 생산 시스템을 만들기 위한 독특하고 강력한 캔버스를 제공한다. Omniverse는 단순히 가능한 것을 가속화하는 것이 아닙니다. 그것은 기초가 무엇인지 재정의한다.