BMW, 공급망효율 높일 AI로봇 개발 박차
BMW, 공급망효율 높일 AI로봇 개발 박차
  • 민병권 기자
  • 승인 2020.05.18 17:07
  • 댓글 0
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엔비디아 아이작 플랫폼 활용…맞춤형 차량 효율적 생산

[디지털투데이 민병권 기자] BMW그룹이 공장 물류를 혁신하고 프로세스를 최적화하기 위해 엔비디아와 손을 잡았다. 인공지능(AI)과 시각화 기술을 기반으로 한 물류 로봇을 개발하고 이를 통해 공장의 흐름을 개선함으로써 맞춤형 차량을 보다 빠르고 효율적으로 생산한다는 계획이다.

BMW그룹 스마트 운송 로봇(STR)
BMW그룹 스마트 운송 로봇(STR)

BMW그룹의 연간 생산대 수는 지난해 BMW 브랜드 220만5841대, 미니 32만5729대, 롤스로이스 5455대 등 총 256만대에 달한다.

이중 독일 내 생산물량은 100만대 정도이고 나머지는 해외에서 생산됐다. BMW그룹은 유연하고 효율성 높은 전 세계 생산 네트워크 덕분에 빠르게 변화하는 시장과 지역 판매 변동에 신속히 대응할 수 있으며 이것이 수익성에 큰 기여를 하고 있다고 자랑한다.

BMW 공장에는 4500여곳 이상의 공급업체들로부터 23만개의 고유 부품번호가 있는 수백만 개의 부품이 유입되고 있다. 자동차 판매량이 지난 10년 동안 2배 증가해 250만대에 이르면서 공급망 규모도 점점 증가하고 있다. 뿐만 아니라, BMW그룹은 40종의 모델에서 평균 100여개 옵션을 제공해 고객 주문의 99%가 서로 다르기 때문에 공장 물류에 상당한 도전과제로 작용하고 있다.

이런 상황에서 일관성 있는 고품질 유지와 높은 수준의 개별주문이 가능한 것은 생산 시스템의 표준화된 구조와 프로세스 덕분이다. BMW그룹 생산 네트워크는 가상현실, 인공지능, 3D 프린팅 등 다양한 디지털 혁신 기술 및 IoT 기술을 사용하고 있으며 특히 물류에 대한 고성능 컴퓨터 기술 활용을 늘리고 있다.

대표적인 것이 지능형 물류 로봇, 데이터 분석, 물류 프로세스의 고정밀 시뮬레이션 분야에 대한 AI 활용이다. AI는 로봇과 자재 공급을 최적화할 수 있을 뿐만 아니라 계획 단계에서의 시뮬레이션을 새로운 차원으로 끌어올릴 수 있다.

BMW그룹은 1차 시범사업에서 물류 로봇 및 자체개발 스마트 운송 로봇(STR)에 고성능 기술과 특수 AI 모듈을 도입, 로봇의 조직화와 사람 및 사물 인식 능력을 이전보다 향상시켰다.

로봇은 개선된 내비게이션 시스템 덕분에 지게차, 배송 차량, 사람 등의 장애물을 더 빠르고 명확하게 식별하고 몇 밀리초 안에 대체 경로를 계산한다. AI 기반 기술은 로봇들이 사람과 물체의 반응을 학습하고 적용할 수 있게 해준다.

BMW그룹 물류로봇 '픽봇'
BMW그룹 물류로봇 '픽봇'

BMW그룹은 현재 물류 프로세스 개선과 관련해 AI 로봇 5종을 개발하고 있다. 앞서 발표된 자재 자율운송 STR은 물론 부품과 적재 캐리어를 선택, 움켜쥐고 취급하는 물류 로봇이 포함된다. 엔비디아의 아이작(ISAAC) 로봇 소프트웨어 플랫폼을 기반으로 개발되는 이 로봇들은 인식, 세분화, 자세 추정, 인간 자세 추정 등 다수의 강력한 심층 신경망(DNN)을 활용해 환경을 인지하고 물체를 감지하며 자율적으로 탐색하고 물체를 이동시킨다.

로봇들은 실제 데이터 외에도 엔비디아 GPU를 활용한 훈련을 통해 다양한 조명과 오클루전(occlusion) 조건에서 레이 트레이싱된 기계 부품을 렌더링하여 실제 데이터를 증대시킨다. 그런 다음 엔비디아 DGX AI 시스템 서버에서 실제 데이터와 합성 데이터를 사용해 신경망을 훈련한다.

로봇들의 가상 훈련과 테스트는 엔비디아 아이작 시뮬레이터에서 이뤄진다. 이는 엔비디아 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에서 운영되어 서로 다른 지역에 있는 BMW 임직원들이 모두 하나의 시뮬레이션 환경에서 작업할 수 있도록 한다. AI 로봇 개발이 완료되면 전세계 BMW그룹 공장에 도입될 예정이다.

BMW그룹은 이미 가상 물류 계획에도 인공지능과 연계한 고성능 컴퓨터 기술을 사용하고 있다. AI 3D 스캔으로 컨테이너, 건물 구조물, 기계와 같은 서로 다른 물체를 인식하고, 전체 건물과 공장의 고해상도 3D 스캔을 통해 가상 배치 계획을 수립할 수 있다. 엔지니어들은 3D 계획용 소프트웨어에서 3D 스캔의 개별 물체를 제거한 후 하나씩 변경할 수 있다. 이를 통해 생산 공간 내에서 배치 변경사항을 시뮬레이션하고 이해하기 쉽게 된다.

한편 BMW그룹은 디지털 전환 과정에서 AI를 핵심기술로 활용하고 있다. 이미 가치사슬 전반에 걸쳐 AI를 접목함으로써 고객, 제품, 직원, 프로세스에 대한 부가가치를 창출하고 있다. BMW그룹의 데이터 분석과 머신 러닝을 대표하는 ‘프로젝트 AI’는 전사적인 빠른 연결성과 지식 및 기술의 공유를 통해 새로운 기술의 효율적인 개발과 확장을 뒷받침한다.

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