ABB и NVIDIA си партнират за революция в автоматизацията на фабриките с изкуствен интелект

ABB и NVIDIA си партнират за революция в автоматизацията на фабрики с физически изкуствен интелект

Пейзажът на индустриалната автоматизация претърпява огромна промяна, тъй като виртуалното симулиране и реалното внедряване най-накрая се сливат. ABB Robotics обяви стратегическо партньорство с NVIDIA за интегриране на библиотеките NVIDIA Omniverse в софтуера RobotStudio на ABB. Тази колаборация цели да достави индустриален физически изкуствен интелект в мащаб. С пускането на RobotStudio HyperReality в края на 2026 г. компаниите планират да премахнат традиционните граници на тестването на фабричната автоматизация. В резултат производителите могат да очакват драстично намаляване на разходите за пускане в експлоатация и значително по-бързо достигане до пазара.

Преодоляване на разликата между симулация и реалност в технологията на дигиталните близнаци

Десетилетия наред инженерите по автоматизация се борят с „сим-до-реал“ разликата. Този термин описва несъответствието между виртуалните симулационни среди и реалните фабрични подове по отношение на осветлението, текстурите и физическите толеранси. Това несъответствие често принуждаваше инженерите да прекарват седмици в отстраняване на грешки в хардуера след първоначалното виртуално тестване.

ABB решава този проблем, като комбинира ускорените изчисления на NVIDIA със собствен фирмуер на виртуален контролер. Тъй като виртуалният контролер изпълнява същия код като физическия робот, корелацията на симулацията достига безпрецедентна точност от 99%. Освен това ABB интегрира своята технология Absolute Accuracy в тази екосистема. Тази комбинация намалява грешките в позиционирането от стандартни 8–15 мм до прецизни 0,5 мм, гарантирайки, че високоточните контролни системи работят идентично както във виртуалното, така и в физическото пространство.

Оптимизиране на сглобяването на високоточна потребителска електроника

Практическите ползи от тази платформа за физически изкуствен интелект вече са видими в производствени среди с високи изисквания. Foxconn, най-големият в света производител по договор за електроника, в момента тества технологията в своите линии за сглобяване на потребителска електроника.

Автоматизирането на сглобяването на миниатюрни компоненти представлява сериозни предизвикателства поради деликатните метални конструкции и честите вариации на продуктите. Традиционно смяната на производствена линия изискваше обширно физическо прототипиране и ръчно фино настройване. С помощта на RobotStudio HyperReality инженерите на Foxconn генерират хиперреалистични синтетични данни за виртуално обучение на сглобъчните роботи. В резултат екипът оптимизира производствените линии преди пристигането на физическия хардуер, съкращавайки времето за настройка и ускорявайки цикъла на развитие на продукта.

Намаляване на недостига на работна ръка за малки и средни предприятия

Докато големи предприятия като Foxconn използват тази технология за прецизност, малките и средни производители я прилагат, за да се справят с продължаващия недостиг на работна ръка. WORKR, компания за роботизирана работна сила от Калифорния, предоставя тези усъвършенствани AI модели директно на по-малки фабрични подове в Съединените щати.

WORKR комбинира индустриалния хардуер на ABB със своята AI платформа WorkrCore™, обучена изцяло на синтетични данни, генерирани чрез NVIDIA Omniverse. Този подход позволява на операторите във фабриките да внедряват интелигентни роботи без никакви традиционни познания по програмиране. Операторите могат да обучават роботите на нови задачи за минути, правейки усъвършенстваната фабрична автоматизация достъпна за бизнеси, които преди това не са разполагали с капитал или специализиран инженеринг персонал за внедряване на роботика.

Бъдеща перспектива: Реално време Edge AI извод с OmniCore

Гледайки отвъд симулацията, ABB активно оценява интеграцията на платформата за edge изчисления NVIDIA Jetson в своите следващо поколение контролери OmniCore. Тази интеграция ще донесе извод на AI в реално време директно на фабричния под.

Вместо да разчитат на облачни мрежи, индустриалните роботи ще обработват сложни визуални и пространствени данни локално. Тази архитектура осигурява изключително ниска латентност и здрава защита на данните, които са критични за съвременните разпределени системи за управление (DCS). Тази еволюция на edge AI надгражда съществуващото портфолио на ABB, което вече използва NVIDIA Jetson за визуална едновременна локализация и картографиране (VSLAM) в автономните си мобилни роботи.

Авторски поглед: Парадигмен сдвиг за системните интегратори

От индустриална гледна точка това партньорство представлява фундаментална промяна в начина, по който системните интегратори и инженерите по автоматизация ще подхождат към проектирането на фабрики. Исторически софтуерът за симулация служеше основно като визуален инструмент за продажби или базова утилита за проверка на пътища, а не като окончателен механизъм за внедряване.

Постигането на 99% точност на симулацията превръща дигиталния близнак в надежден източник на истина. Възможността за генериране на висококачествени синтетични данни означава, че физическите AI модели могат да се научат да навигират в сложни среди, променливо осветление и непредсказуеми материали изцяло в облака. Тази способност драстично намалява финансовия риск за системните интегратори. Те вече могат да гарантират показатели за производителност на крайните потребители преди закупуването на какъвто и да е физически хардуер. Тази предсказуемост вероятно ще ускори приемането на роботика в сектори, които традиционно са се противопоставяли на автоматизацията поради високите първоначални инженерни разходи.

Индустриален сценарий: Производство на автомобилни компоненти с голямо разнообразие и малък обем

За да разберем как тази технология функционира в реална индустриална среда, разгледайте следния сценарий за внедряване при първостепенен автомобилен доставчик, работещ с производство с голямо разнообразие и малък обем.

Предизвикателството

Производителят трябва често да пренастройва роботизирана работна клетка за сглобяване на различни варианти на охладителни плочи за батерии на електрически превозни средства (EV). Физическото обучение и ръчното програмиране причиняват часове престой при всяка смяна на продукта, което убива рентабилността.

Пътят към решението

1. Виртуална конфигурация на клетката：Фаза 1: RobotStudio HyperReality。

Инженерите импортират 3D CAD файловете на новите варианти на батерийните плочи в средата на дигиталния близнак.

2. Генериране на синтетични данни：Фаза 2: Интеграция с NVIDIA Omniverse。

Системата автоматично генерира хиляди хиперреалистични тренировъчни сценарии, променяйки ъглите на осветление, отраженията на метала и текстурите на повърхностите.

3. Обучение на AI модел：Фаза 3: Оптимизация на физическия AI。

Невронната мрежа на робота се обучава върху тези синтетични данни в симулатора, усвоявайки прецизни траектории за вземане и поставяне и обратна връзка за контрол на силата.

4. Внедряване без престой：Фаза 4: Изпълнение в реалния свят。

Валидираният AI модел се зарежда директно в физическия контролер ABB OmniCore. Физическият робот постига 99% точност още при първото изпълнение без ръчно програмиране.