ABB et NVIDIA s'associent pour révolutionner l'automatisation des usines grâce à l'IA

ABB et NVIDIA s’associent pour révolutionner l’automatisation des usines avec l’IA physique

Le paysage de l’automatisation industrielle connaît une transformation majeure alors que la simulation virtuelle et le déploiement réel fusionnent enfin. ABB Robotics a annoncé un partenariat stratégique avec NVIDIA pour intégrer les bibliothèques NVIDIA Omniverse dans le logiciel phare RobotStudio d’ABB. Cette collaboration vise à fournir une IA physique industrielle à grande échelle. En lançant RobotStudio HyperReality fin 2026, les entreprises prévoient de supprimer les limites traditionnelles des tests d’automatisation en usine. Par conséquent, les fabricants peuvent s’attendre à des réductions drastiques des coûts de mise en service et à des délais de mise sur le marché nettement plus courts.

Combler le fossé entre simulation et réalité dans la technologie des jumeaux numériques

Depuis des décennies, les ingénieurs en automatisation peinent avec le « fossé sim-to-real ». Ce terme décrit le décalage entre les environnements de simulation virtuelle et les ateliers réels en termes d’éclairage, de textures et de tolérances physiques. Cette différence obligeait souvent les ingénieurs à passer des semaines à déboguer le matériel physique après les premiers tests virtuels.

ABB résout ce problème en combinant le calcul accéléré de NVIDIA avec son propre micrologiciel de contrôleur virtuel propriétaire. Parce que le contrôleur virtuel exécute exactement le même code que le robot physique, la corrélation de la simulation atteint une précision sans précédent de 99 %. De plus, ABB intègre sa technologie Absolute Accuracy dans cet écosystème. Cette combinaison réduit les erreurs de positionnement d’une plage standard de 8 à 15 mm à une précision de 0,5 mm, garantissant que les systèmes de contrôle haute précision fonctionnent de manière identique dans les espaces virtuels et physiques.

Optimiser l’assemblage de l’électronique grand public de haute précision

Les avantages pratiques de cette plateforme d’IA physique sont déjà visibles dans des environnements de fabrication à enjeux élevés. Foxconn, le plus grand fabricant sous contrat d’électronique au monde, pilote actuellement cette technologie sur ses lignes d’assemblage d’électronique grand public.

L’automatisation de l’assemblage de composants minuscules présente de lourds défis en raison des structures métalliques délicates et des variations fréquentes des produits. Traditionnellement, changer une ligne de production nécessitait un prototypage physique étendu et un réglage manuel minutieux. En utilisant RobotStudio HyperReality, les ingénieurs de Foxconn génèrent des données synthétiques hyperréalistes pour entraîner virtuellement les robots d’assemblage. Ainsi, l’équipe optimise les lignes de production avant même l’arrivée du matériel physique, réduisant les temps de mise en place et accélérant le cycle d’évolution des produits.

Atténuer la pénurie de main-d’œuvre pour les petites et moyennes entreprises

Alors que les grandes entreprises comme Foxconn exploitent cette technologie pour la précision, les fabricants de petite et moyenne taille l’utilisent pour lutter contre la pénurie persistante de main-d’œuvre. WORKR, une entreprise californienne spécialisée dans la main-d’œuvre robotique, apporte ces modèles d’IA avancés directement aux petites usines à travers les États-Unis.

WORKR combine le matériel industriel d’ABB avec sa propre plateforme d’IA WorkrCore™, entièrement entraînée sur des données synthétiques générées via NVIDIA Omniverse. Cette approche permet aux opérateurs d’usine de déployer des robots intelligents sans aucune connaissance traditionnelle en programmation. Les opérateurs peuvent enseigner de nouvelles tâches aux robots en quelques minutes, rendant l’automatisation avancée accessible aux entreprises qui manquaient auparavant de capitaux ou de personnel d’ingénierie spécialisé pour mettre en œuvre la robotique.

Horizon futur : inférence IA en temps réel en périphérie avec OmniCore

Au-delà de la simulation, ABB évalue activement l’intégration de la plateforme de calcul en périphérie NVIDIA Jetson dans ses contrôleurs OmniCore de nouvelle génération. Cette intégration apportera l’inférence IA en temps réel directement sur le plancher de l’usine.

Au lieu de dépendre des réseaux cloud, les robots industriels traiteront localement des données visuelles et spatiales complexes. Cette architecture garantit une latence ultra-faible et une sécurité des données robuste, deux éléments essentiels pour les systèmes de contrôle distribués (DCS) modernes. Cette évolution de l’IA en périphérie s’appuie sur le portefeuille existant d’ABB, qui utilise déjà NVIDIA Jetson pour la localisation et la cartographie simultanées visuelles (VSLAM) dans ses robots mobiles autonomes.

Perspective de l’auteur : un changement de paradigme pour les intégrateurs de systèmes

Du point de vue industriel, ce partenariat représente un changement fondamental dans la manière dont les intégrateurs de systèmes et les ingénieurs en automatisation aborderont la conception des usines. Historiquement, les logiciels de simulation servaient principalement d’outil visuel de vente ou d’utilitaire basique de vérification de trajectoire plutôt que de mécanisme définitif de déploiement.

En atteignant 99 % de précision de simulation, ABB et NVIDIA transforment le jumeau numérique en une source fiable de vérité. La capacité à générer des données synthétiques haute fidélité signifie que les modèles d’IA physique peuvent apprendre à naviguer dans des environnements complexes, des éclairages variables et des matériaux imprévisibles entièrement dans le cloud. Cette capacité réduit drastiquement le risque financier pour les intégrateurs de systèmes. Ils peuvent désormais garantir des performances aux utilisateurs finaux avant même d’acheter un seul composant physique. Cette prévisibilité accélérera probablement l’adoption de la robotique dans des secteurs qui ont traditionnellement résisté à l’automatisation en raison des coûts d’ingénierie initiaux élevés.

Scénario de solution industrielle : fabrication de composants automobiles à haute diversité et faible volume

Pour comprendre comment cette technologie fonctionne dans un environnement industriel réel, considérez le scénario de déploiement suivant pour un fournisseur automobile de premier rang gérant une production à haute diversité et faible volume.

Le défi

Un fabricant doit reconfigurer fréquemment une cellule robotisée pour assembler diverses variantes de plaques de refroidissement de batteries de véhicules électriques (VE). L’enseignement physique et la programmation manuelle entraînent des heures d’arrêt à chaque changement de produit, ce qui nuit à la rentabilité.

La voie de la solution

1. Configuration virtuelle de la cellule : Phase 1 : RobotStudio HyperReality.

Les ingénieurs importent les fichiers CAO 3D des nouvelles variantes de plaques de batterie dans l’environnement du jumeau numérique.

2. Génération de données synthétiques : Phase 2 : intégration NVIDIA Omniverse.

Le système génère automatiquement des milliers de scénarios d’entraînement hyperréalistes, modifiant les angles d’éclairage, les reflets métalliques et les textures de surface.

3. Entraînement du modèle IA : Phase 3 : optimisation de l’IA physique.

Le réseau neuronal du robot s’entraîne sur ces données synthétiques dans le simulateur, maîtrisant des trajectoires précises de préhension et de placement ainsi que le contrôle par retour de force.

4. Déploiement sans temps d’arrêt : Phase 4 : exécution dans le monde réel.

Le modèle IA validé est directement transféré au contrôleur physique ABB OmniCore. Le robot physique atteint 99 % de précision dès la première exécution sans programmation manuelle.