▲도요타는 엔비디아 아이작 심에서 시뮬레이션되고 레디로보틱스의 포지OS(Forge OS)로 제어되는 로봇을 사용하게 된다고 발표했다. (사진=엔비디아)

레디로보틱스(READY Robotics)가 자동차 생산의 안전성과 효율성을 높이기 위해 도요타자동차, 엔비디아와 협력하고 있다고 더로봇리포트가 17일(현지시각) 보도했다.

도요타는 엔비디아 아이작 심과 레디의 포지OS(ForgeOS)를 함께 사용해 알루미늄 열간 단조(鍛造·forging) 생산 라인을 위한 모의 로봇 프로그래밍 환경을 구축할 예정이다.

미국 오하이오주 콜럼버스에 본사를 둔 레디로보틱스는 포지OS 운영 체제가 모든 규모의 제조업체들에게 산업용 로봇 프로그래밍을 더 쉽게 접근할 수 있도록 한다고 말했다.

캘리포니아 산타 클래러에 본사를 둔 엔비디아는 아이작 심에 대해 “로봇을 시뮬레이션, 개발 및 테스트하기 위해 옴니버스(Omniverse) 플랫폼에서 개발된 확장 가능한 응용 프로그램”이라고 설명했다.

레디로보틱스는 일반적으로 단조용 프로그래밍 로봇은 공정 중 금속 부품을 고온으로 유지해야 하며 이는 중대한 안전 문제를 야기한다고 지적했다. 포지OS와 아이작 심을 통합함으로써 이제 프로그래밍은 시각적이고 물리적인 실제와 같은 모의 환경에서 이루어질 수 있다. 이 회사는 이것이 고온 부품과 관련된 위험을 제거한다고 설명했다.

◆포지OS 및 아이작심이 모니터링 갭을 메꾼다

파트너들은 포지OS와 엔비디아 아이작 심의 시뮬레이션 환경을 통합함으로써 도요타가 복잡한 로봇 단조 작업을 신속하게 프로그래밍하고 최적화할 수 있다고 말했다. 일단 시뮬레이션에서 입증되면 프로그램을 실제 생산 작업 셀로 전송할 수 있어 뜨거운 부품 주변의 물리적 설치 및 안전 문제를 프로그래밍할 필요가 없다.

레디로보틱스는 포지OS가 시뮬레이션과 물리적 작업 셀을 모두 제어하기 때문에 몇 초 만에 프로그램을 전송하고 업데이트할 수 있어 작업중단시간(다운타임)을 최소화하고 작업 셀을 유지 관리하기 쉽게 해 준다고 주장했다.

포지OS는 ‘시뮬레이션에서 실제로 적용하는’ 심투리얼(sim-to-real) 작업 흐름을 통해 현장에 있는 셀의 실시간 생산 데이터를 원래의 아이작 시뮬레이션으로 되돌아 가게 연결할 수도 있다. 레디로보틱스와 엔비디아는 이것이 작동중인 현장 셀의 디지털 트윈을 형성해 현재 상태를 시각화하고 더 큰 모니터링과 감독을 용이하게 한다고 말했다.

디푸 탈라 엔비디아 임베디드 및 엣지 컴퓨팅 담당 부사장은 “산업 프로세스를 실제 구축하기 전에 높은 충실도로 시뮬레이션하면 비용을 절감하면서 생산성과 안전성을 크게 향상시킬 수 있다”고 말했다. 그는 “도요타와 레디로보틱스의 협업은 제조업에서 산업 디지털화 가능성을 열어주기 위해 엔비디아 아이작 심과 같은 기술을 선구적으로 사용한 훌륭한 사례다”라고 말했다.

◆도요타, 반복적 프로세스 개선 기대

이 회사들은 “도요타가 레디로보틱스 및 엔비디아와 협업함으로써 로봇 자동화가 더 큰 효율성, 사용성 및 안전성으로 프로그래밍되고 배치되는 방법에 대한 새로운 개척자를 만들어 낼 준비를 마쳤다”고 말했다.

레디로보틱스는 “이는 공정 모니터링 및 개선, 또는 심지어 인공지능(AI) 응용에 사용하기 위해 자동화 시스템으로부터 생산 데이터를 얻을 수 있는 기회를 열어준다”고 말했다.

이 회사는 사용자가 포지OS와 엔비디아 아이작 심을 함께 사용하면 특히 안전이 문제가 되는 어려운 프로그래밍 작업을 할 때 현실적인 프로그램을 빠르게 만들 수 있다고 덧붙였다.

레디로보틱스 최고혁신책임자인 켈 궤린 박사는 “엔비디아는 우리 프로그램이 실제 상황을 반영하는 데 필요한 도구를 제공하고, 포지OS는 이 시뮬레이션에서 실제 셀과 연결해 가져오게 한다. 우리는 이 솔루션을 도요타에 제공하기 위해 선도적인 일본 IT 서비스 회사이자 엔비디아 옴니버스 파트너인 SCSK와 협력하게 돼 기쁘다”고 말했다.

스즈키 카즈히로 도요타 원자재 개발부서 그룹 매니저는 “포지 OS의 독특한 아키텍처는 엔비디아 아이작 심의 시뮬레이션 기능과 우리의 물리적 시스템 제어를 연결하기 때문에 이 생산 라인에 필요한 심투리얼 작업 흐름을 제공한다. 이것은 우리가 시뮬레이션으로 프로그래밍해 이를 전송하고 나면 포지OS를 사용해 실제 생산 데이터를 캡처하고 우리의 프로세스를 반복적으로 개선할 수 있다는 것을 의미한다”고 덧붙였다.

그는 “우리는 머신러닝과 AI가 우리의 제조 프로세스를 발전시켜 줄 미래로 향하고 있지만 모든 것은 우리의 현재 프로세스를 개선하는 것에서 시작하는 동시에 공장에서 데이터를 추출해 그것이 유용하게 사용되는 시뮬레이션으로 보낸다”고 말했다.