ABB kooperiert mit NVIDIA zur großflächigen Einführung von AI RobotStudio HyperReality

ABB und NVIDIA überbrücken die „Sim-to-Real“-Lücke mit physischer KI im großen Maßstab

Die Landschaft der industriellen Automatisierung erlebt einen transformativen Wandel, da ABB Robotics die NVIDIA Omniverse-Bibliotheken in seine RobotStudio®-Software integriert. Diese strategische Zusammenarbeit führt „RobotStudio HyperReality“ ein, eine Lösung, die industrielle physische KI bereitstellt. Durch das Schließen der langjährigen Lücke zwischen virtueller Simulation und realer Anwendung will ABB Herstellern beispiellose Präzision und operative Effizienz bieten.

Revolutionierung der Fabrikautomatisierung mit hyperrealistischer Simulation

Die „Sim-to-Real“-Lücke hat historisch den Übergang von KI-Modellen aus virtuellen Umgebungen auf reale Fabrikböden erschwert. Kleine Abweichungen bei Beleuchtung, Physik oder Materialtexturen führen oft dazu, dass virtuelle Modelle in der Realität versagen. ABB nutzt nun die physikalisch genaue Simulationsleistung von NVIDIA, um bis zu 99 % Genauigkeit zu erreichen. Diese Integration stellt sicher, dass der digitale Zwilling sich nahezu identisch zum physischen Roboter verhält, was nahtlose Übergänge ohne umfangreiche manuelle Neukalibrierung ermöglicht.

Beschleunigung der Markteinführung durch Training mit synthetischen Daten

Hersteller können jetzt innerhalb von RobotStudio HyperReality große Mengen synthetischer Daten erzeugen, um ihre physischen KI-Modelle zu trainieren. Dieser Ansatz erlaubt es Unternehmen, komplexe industrielle Arbeitsabläufe zu simulieren, ohne teure physische Prototypen zu benötigen. Darüber hinaus können diese Basis-Modelle gleichzeitig auf einer globalen Flotte von ABB-Robotern eingesetzt werden. Dadurch können Hersteller die Einrichtungs- und Inbetriebnahmezeiten um bis zu 80 % reduzieren und die Markteinführungszeit um 50 % beschleunigen.

Strategische Hardware-Integration für Edge-KI-Inferenz

Über die Software-Simulation hinaus prüft ABB die Integration der NVIDIA Jetson Edge-Computing-Plattform in seine OmniCore™-Controller. Diese Hardware-Synergie würde Echtzeit-KI-Inferenz direkt am Rand des industriellen Netzwerks ermöglichen. So können Roboter komplexe Daten lokal verarbeiten und autonome Entscheidungen treffen, ohne auf Cloud-Latenz angewiesen zu sein. Diese Entwicklung baut auf ABBs bestehendem Einsatz von NVIDIA Jetson für visuelles SLAM (Simultane Lokalisierung und Kartierung) in autonomen mobilen Robotern (AMRs) auf.

Bekämpfung von Arbeitskräftemangel mit zugänglichen Robotik-Arbeitskräften

Innovative Unternehmen wie WORKR nutzen diese kombinierte Technologie bereits, um kleine und mittlere Unternehmen (KMU) zu unterstützen. Durch die Nutzung der WorkrCore™ KI-Plattform zusammen mit ABBs industrieller Hardware schaffen sie Robotersysteme, die neue Aufgaben in Minuten erlernen. Dies demokratisiert die High-End-Fabrikautomatisierung, da Bediener fortschrittliche Systeme ohne tiefgehende Programmierkenntnisse einsetzen können. So können selbst kleinere Hersteller kritische Arbeitskräftemangel mit einer flexiblen, KI-gestützten Belegschaft effektiv bewältigen.

Autoreneinsicht: Die Zukunft autonomer industrieller Abläufe

Diese Partnerschaft ist mehr als nur ein Software-Update; sie signalisiert die Reife der „Physischen KI“. Meiner Ansicht nach liegt der wahre Wert in der 99%-Genauigkeitsangabe. Früher war Simulation lediglich ein Visualisierungstool. Heute ist sie ein hochpräziser Trainingsboden. Durch die Kostensenkung um 40 % durch den Wegfall physischer Prototypen machen ABB und NVIDIA komplexe, integrierte SPS- und DCS-Systeme für eine breitere Palette industrieller Akteure zugänglich. Wir bewegen uns auf eine Zukunft zu, in der „Parallel Engineering“ – die gleichzeitige Entwicklung von Hardware und KI-Software – zum Industriestandard wird.

Praxisbeispiel: Montage von Unterhaltungselektronik

Der prominenteste Pilot für diese Technologie läuft derzeit bei Foxconn. Die Montage im Bereich Unterhaltungselektronik erfordert extreme Präzision bei winzigen, empfindlichen Bauteilen. Foxconn nutzt RobotStudio HyperReality, um diese komplexen Pick-and-Place-Bewegungen virtuell zu perfektionieren. Indem Roboter mit synthetischen Daten trainiert werden, bevor sie die Produktionslinie berühren, vermeidet Foxconn die traditionelle Debugging-Phase. Dies stellt sicher, dass der erste physische Durchlauf nahezu perfekte Genauigkeit erreicht und den technischen Aufwand sowie Produktionsabfälle erheblich reduziert.