NVIDIA Omniverse '시뮬레이션 우선' 제조업 시대… ABB 99% 정확도, JLR 공력 4시간→1분, Terex 수율 3%↑·재작업 10%↓

NVIDIA가 자사 'Into the Omniverse' 시리즈를 통해 제조업이 전통적인 'design-build-test' 사이클에서 벗어나 시뮬레이션 우선 시대로 전환되고 있다고 밝혔다. 고충실도 시뮬레이션이 생산급 AI를 위한 합성 학습 데이터를 만들어내면서 인지 시스템, 추론 모델, 에이전트형 워크플로가 실제 공장 환경에서 성능을 발휘할 수 있게 됐다는 설명이다.

그 연결 표준으로 OpenUSD가 부각되고 있으며, NVIDIA는 OpenUSD 위에 'SimReady'라는 콘텐츠 표준을 정의했다. SimReady는 렌더링·시뮬레이션·AI 학습 파이프라인 전반에서 자산이 일관되게 작동하도록 물리적으로 정확한 3D 자산이 갖춰야 할 요건을 규정한다. CAD 도구에서 시뮬레이션 플랫폼으로 자산이 이동할 때 물리 속성·지오메트리·메타데이터가 손실돼 매번 처음부터 다시 만들어야 했던 문제를 겨냥한 것이다.

ABB 로보틱스는 NVIDIA Omniverse 라이브러리를 자사 시뮬레이션 플랫폼 'RobotStudio HyperReality'에 직접 통합했다. 전 세계 6만 명 이상의 엔지니어가 사용하는 이 플랫폼은 로봇 스테이션을 USD 파일로 표현하며 실제 로봇과 동일한 펌웨어를 구동한다. 생산 라인이 만들어지기 전에 로봇 학습, 부품 공차 검증, AI 모델 검증을 끝낼 수 있다는 의미다. 조명 조건이나 지오메트리 차이 같은 합성 학습 변수를 대규모로 생성해, 수동으로 재현하기 어려운 시나리오까지 커버할 수 있다.

ABB의 비즈니스 라인 인더스트리 부문 매니징 디렉터 크레이그 맥도넬은 "전체 기술 스택을 수직 통합하고 최적화한 결과 시뮬레이션 버전에서 99% 정확도를 달성했다"고 말했다. 이로 인해 제품 도입 사이클은 최대 50%, 커미셔닝 시간은 최대 80%, 전체 장비 수명주기 비용은 30~40% 감소한 것으로 나타났다.

JLR(재규어 랜드로버)은 차량 공력 분야에 같은 시뮬레이션 우선 원칙을 적용했다. 엔지니어들은 풍동 데이터로 보정된 2만 건 이상의 전산유체역학(CFD) 시뮬레이션으로 차량 포트폴리오 전반의 신경 대리 모델을 학습시켰고, 공력·열 워크로드의 95%가 현재 NVIDIA GPU 위에서 실행된다.

JLR에 배포된 Omniverse 기반 'Neural Concept Design Lab'은 디자이너가 차량 지오메트리를 조정할 때 공력 변화를 실시간으로 시각화한다. '디자인-시뮬레이션'을 순차적으로 돌리던 사이클이 연속 루프로 압축되며, 종전 4시간이 걸리던 작업이 1분 만에 끝난다.

공장이 가동에 들어간 뒤의 인텔리전스 과제는 시뮬레이션만으로 해결하기 어렵다. Tulip Interfaces의 'Factory Playback' 플랫폼은 NVIDIA Metropolis VSS Blueprint를 기반으로 카메라 스트림, 머신 센서 데이터, 운영 컨텍스트를 단일 타임라인으로 통합해 공장 운영 기록을 학습 가능한 형태로 변환한다.

Factory Playback은 NVIDIA Cosmos Reason 비전-언어 모델로 카메라 스트림과 작업자 행동을 실시간 해석하며, 온프레미스 NVIDIA GPU에서 구동된다. 전 세계 40개 이상의 공장을 운영하는 산업 장비 제조사 Terex에 배포된 결과 수율 3% 증가와 재작업 10% 감소가 기대된다고 밝혔다. Tulip Interfaces의 공동 창업자 겸 최고정보책임자(CIO) 로니 쿠밧은 "제조사들이 AI의 힘으로 일상 역량을 어떻게 증강할지 기대된다"고 전했다.