CS WIND, 슈퍼브에이아이와 NVIDIA 기술로 풍력 타워 제조 공정의 AI 혁신

세계 최대의 풍력 타워 제조업체인 CS WIND(씨에스윈드)는 슈퍼브에이아이의 비전 AI 기술과 엔비디아(NVIDIA)의 강력한 AI 컴퓨팅 인프라를 도입하여 생산 공정의 자동화 및 최적화를 실현하고 있습니다.

씨에스윈드는 전 세계적으로 다수의 생산 기지를 운영하며 높이 200m, 무게 700톤에 달하는 거대한 풍력 타워를 생산합니다. 하지만 거대한 물리적 규모와 복잡한 물류 흐름, 수작업에 의존하는 데이터 로깅 방식으로 인해 공정 효율성을 극대화하는 데 어려움을 겪고 있었습니다.

씨에스윈드가 이러한 물리적 제약을 극복하고, 어떻게 ‘제조 공정 모니터링 자동화’와 ‘철판(Steel Plate) 자재 추적’이라는 두 가지 핵심 과제를 해결했는지, 그리고 그 기반이 된 슈퍼브에이아이의 비전 AI 기술력과 엔비디아의 AI 인프라에 대해 자세히 소개합니다.

Challenge 1: 수동 공정 모니터링과 데이터 사각지대

풍력 타워 제조는 절단(Cutting), 용접(Welding), 조립(Assembly) 등 다단계 공정을 거치며 약 2주에서 8주가 소요되는 장기 프로젝트입니다. 기존 시스템은 다음과 같은 한계가 있었습니다.

• 수동 데이터 입력의 한계: 작업자가 각 공정 단계의 시작과 끝을 수기로 기록하거나 MES(생산관리시스템)에 직접 입력해야 했습니다. 이는 데이터 누락과 오류를 유발하고, 실시간 병목 현상을 파악하거나 비효율적인 구간을 식별하는 것을 어렵게 만들었습니다.
• 공정 가시성 부재: 거대한 구조물에 가려진 작업 공간에서는 어떤 작업이 진행 중인지 파악하기 어려워, 병목 현상이 발생해도 원인을 즉각 규명할 수 없는 ‘운영 사각지대’가 존재했습니다.

Solution 1: 엔비디아 VSS 블루프린트와 슈퍼브에이아이의 VFM 'ZERO' 및 VLM을 활용한 실시간 공정 분석

슈퍼브에이아이는 문제를 해결하기 위해 자사의 고유한 비전 파운데이션 모델(VFM) ‘제로(ZERO)’와 비전 언어 모델(VLM)을 결합한 하이브리드 솔루션을 제안했습니다. 

1. 학습 없는 즉각적 객체 탐지 (Zero-Shot VFM)

기존 AI 개발 방식은 현장 데이터를 수집하고 라벨링하여 학습시키는 데 수개월이 소요되었습니다. 하지만 슈퍼브에이아이의 VFM ‘제로(ZERO)’ 는 추가 학습 없이도(Zero-Shot) 작업자, 크레인, 용접 기계 등 주요 자산(Asset)을 즉시 인식하여 도입 기간을 획기적으로 단축했습니다.

2. 시간과 맥락을 이해하는 AI

단순히 객체를 찾는 것을 넘어, VLM 기술을 적용하여 영상의 시간적 흐름과 맥락을 분석했습니다. VLM이 영상의 맥락을 이해하여 현재 공정이 '준비' 단계인지, '용접' 단계인지를 시간 순서대로 정확히 파악합니다. "크레인이 철판을 이동 중"이라거나 "용접 작업이 10분째 진행 중"과 같은 상황을 텍스트로 이해하고 설명할 수 있게 되었습니다. 이를 통해 공정 단계별 사이클 타임을 자동으로 산출하고, 작업 지연을 실시간으로 감지합니다.

3. 엔비디아 VSS 블루프린트 기반의 지능형 영상 관리

방대한 영상 분석 파이프라인을 뒷받침하기 위해 엔비디아 VSS 블루프린트가 적용되었습니다. 엔비디아 메트로폴리스 플랫폼에 속한 엔비디아 VSS 블루프린트는 생성형 AI, VLM, LLM, RAG 및 미디어 관리 서비스를 결합하여 시각적 인지 능력을 갖춘 대화형 비주얼 AI 에이전트를 개발할 수 있도록 지원합니다. 엔비디아 VSS 블루프린트는 슈퍼브에이아이가 생성한 메타데이터를 인덱싱하여, 관리자가 "어제 오후 절단 공정 병목 구간"과 같은 자연어 질의만으로 특정 영상을 즉시 검색하고 분석할 수 있는 환경을 제공했습니다.

Challenge 2: 난해한 수기 식별 번호와 자재 유실

두 번째 난관은 원자재인 철판의 관리였습니다. 매일 수천 개의 철판이 이동하는 공장 내부에서, 각 철판은 오직 작업자가 손으로 쓴 식별 코드로만 구분되었습니다.

• 인식 불가능한 악필과 다양한 변수: 작업자마다 필체가 다르고, 철판이 크레인에 매달려 이동하거나 철판의 방향이 제작각이어서 일반적인 OCR(광학 문자 인식) 기술로는 인식이 불가능했습니다.
• 자재 추적 실패: 수기 입력 실수로 인해 시스템상 재고 위치와 실제 위치가 불일치하는 경우가 빈번했고 자재가 유실되는 경우가 많았습니다. 자재를 찾는 데 많은 시간을 허비하게 만들거나, 자재가 잘못된 위치로 이동해 생산 라인이 멈추기도 했습니다.

Solution 2: 생성형 OCR과 엔비디아 Jetson 엣지 컴퓨팅

슈퍼브에이아이는 기존 OCR의 한계를 뛰어넘기 위해 생성형 AI 기반의 OCR 파이프라인을 자체 개발하여 적용했습니다. 수기 문자 인식률이 혁신적으로 높아지게 되었습니다. 그리고 고도화된 AI 모델을 현장에서 지연 없이 실시간으로 구동하기 위해 엔비디아 Jetson Orin 플랫폼을 도입했습니다.

1. 슈퍼브에이아이의 3단계 정밀 인식 파이프라인

슈퍼브에이아이는 극한의 인식률을 달성하기 위해 독자적인 3단계 알고리즘을 구축했습니다.

• Step 1. 스마트 ROI 크로핑 & 정렬: 먼저 비전 AI가 철판의 위치를 찾고, 360도로 회전되어 있거나 뒤집힌 글자의 방향을 자동으로 바로잡습니다.
• Step 2. VLM 기반 생성형 OCR: 정렬된 이미지를 생성형 OCR 모델에 통과시켜, 악필이나 오염된 글자까지 추론하여 텍스트로 변환합니다. 이는 단순한 패턴 매칭이 아니라, AI가 글자의 맥락을 읽어내는 방식입니다.
• Step 3. 시계열 데이터 검증: 단 한 번의 인식으로 끝내지 않고, 철판을 연속 촬영한 수십 장의 결과를 교차 검증하여 최종적으로 가장 정확한 ID를 확정합니다.

2. 엔비디아 Jetson 기반의 하이브리드 엣지 아키텍처

이 복잡한 연산을 클라우드에서 모두 처리하면 통신 비용과 지연 시간이 발생합니다. 슈퍼브에이아이는 엔비디아 Jetson Orin 모듈을 카메라와 연결된 엣지 단에 설치했습니다. 

• 엔비디아 Jetson (Edge AI Inference): 공장 내부는 통신 환경이 불안정할 수 있고, 보안상 모든 영상 데이터를 클라우드로 전송하는 것이 비효율적일 때가 많습니다. 슈퍼브에이아이는 엔비디아 Jetson Orin 모듈을 활용하여 데이터를 데이터 센터가 아닌 카메라가 설치된 '엣지'단에서 즉시 처리했습니다.
• 고성능 엣지 컴퓨팅: 엔비디아 Jetson의 강력한 GPU 성능 덕분에 고해상도 이미지에서 철판의 위치를 감지하고, 회전된 텍스트의 방향을 보정하며, 복잡한 수기 문자를 판독하는 무거운 AI 연산이 실시간으로 수행될 수 있었습니다.

슈퍼브에이아이는 엣지 디바이스에서 전체 카메라 영상이 아닌, AI가 판단해야 할 영역(관심 영역(ROI 영역) 또는 텍스트가 있는 영역)만을 AWS 클라우드로 전송해 MES(제조 실행 시스템)와 연동하여, 대역폭을 절약하면서도 실시간성을 보장하는 효율적인 하이브리드 엣지-클라우드 아키텍처를 완성했습니다.

Benefit: 데이터 기반 가시성 확보

슈퍼브에이아이의 비전 AI 기술력과 엔비디아 AI 인프라의 결합은 씨에스윈드의 생산 현장을 변화시켰습니다.

• 공정 효율성 향상 및 생산량 확대: 정확한 사이클 타임 분석을 통해 병목 구간을 제거함으로써, 전체 공정 효율을 개선할 수 있게 되었습니다. 세부 공정별로 5%만 단축하더라도 전체 공정 시간은 크게 단축되어 연간 생산량을 확대할 수 있을 것으로 보입니다.
• 자재 식별 정확도 99.9% 달성: 생성형 OCR 기술을 통해 사람이 쓴 난해한 글씨를 거의 완벽하게 디지털화하여 자재 추적 실패를 ‘제로(0)’에 가깝게 줄였습니다.
• 완전한 디지털 추적성: 자재 입고부터 타워 출하까지의 모든 과정이 자동으로 기록되어, 데이터 사각지대가 없는 투명한 생산 관리가 가능해졌습니다.

AI로 완벽한 디지털 제조 환경을 만들다

씨에스윈드의 산업 AI 전환 프로젝트는 제조업의 난제를 해결하기 위해 최첨단 AI 기술이 어떻게 적용될 수 있는지를 보여주는 모범 사례입니다. 

슈퍼브에이아이는 산업 현장에 특화된 고성능 AI 모델과 플랫폼을 제공하고, 엔비디아는 이를 위한 최적의 AI 인프라를 지원했습니다. 이 솔루션은 클라우드 기반의 관리와 엣지 기반의 현장 처리가 결합된 하이브리드 구조를 가지고 있어, 베트남, 미국, 포르투갈 등 씨에스윈드의 글로벌 사업장으로 신속하게 확산될 수 있습니다. 공정 효율화는 에너지 소비 절감으로 이어져 씨에스윈드가 추진하는 RE100 달성과 탄소 배출 저감 목표에도 직접적으로 기여하게 됩니다. 이제 씨에스윈드는 '데이터 사각지대'가 없는 완벽한 디지털 제조 환경을 향해 나아가고 있습니다.

슈퍼브에이아이와 엔비디아의 솔루션은 씨에스윈드의 제조 현장에서 '보이지 않던 것을 보이게 하고', '측정할 수 없던 것을 측정하게 하며', 궁극적으로 '제어할 수 없던 것을 제어하게' 만들었습니다. 풍력 에너지 산업의 지속 가능한 성장을 뒷받침할 수 있도록 더 나은 AI를 만들어 가겠습니다.