ABB және NVIDIA зауыт автоматизациясын жасанды интеллектпен төңкеруге серіктес болды

ABB және NVIDIA зауыт автоматизациясын физикалық ЖИ арқылы төңкеруге серіктес болды

Өнеркәсіптік автоматтандыру саласы виртуалды симуляция мен нақты әлемдегі қолданудың біріккен кезеңіне өтіп, үлкен өзгерістерге ұшырауда. ABB Robotics NVIDIA компаниясымен стратегиялық серіктестік туралы хабарлады, бұл серіктестік NVIDIA Omniverse кітапханаларын ABB-ның RobotStudio бағдарламалық жасақтамасына енгізуді көздейді. Бұл ынтымақтастық өнеркәсіптік деңгейдегі физикалық ЖИ-ды кең ауқымда ұсынуды мақсат етеді. 2026 жылдың соңында RobotStudio HyperReality-ді іске қосу арқылы компаниялар зауыт автоматизациясын сынау дәстүрлі шекараларын жоюды жоспарлап отыр. Нәтижесінде өндірушілер іске қосу шығындарының айтарлықтай төмендеуін және нарыққа шығу уақыттарының едәуір жылдамдауын күтеді.

Цифрлық егіз технологиясында симуляциядан нақтыға өтуді жою

Онжылдықтар бойы автоматтандыру инженерлері "симуляциядан нақтыға" өтудегі алшақтықпен күресті. Бұл термин виртуалды симуляция ортасы мен нақты зауыт алаңдарының жарықтандыру, текстуралар және физикалық төзімділік тұрғысынан сәйкес келмеуін сипаттайды. Бұл айырмашылық инженерлерді бастапқы виртуалды сынақтан кейін физикалық жабдықты апта бойы жөндеуге мәжбүр ететін.

ABB бұл мәселені NVIDIA-ның жеделдетілген есептеу қуатын өздерінің патенттелген виртуалды контроллер фирмалық бағдарламасымен біріктіру арқылы шешеді. Виртуалды контроллер физикалық роботпен дәл сол кодты іске қосатындықтан, симуляция сәйкестігі бұрын-соңды болмаған 99% дәлдікке жетеді. Сонымен қатар, ABB өзінің Absolute Accuracy технологиясын осы экожүйеге енгізеді. Бұл комбинация позициялау қателіктерін стандартты 8–15 мм-ден дәл 0,5 мм-ге дейін төмендетеді, жоғары дәлдіктегі басқару жүйелерінің виртуалды және физикалық кеңістіктерде бірдей жұмыс істеуін қамтамасыз етеді.

Жоғары дәлдіктегі тұтыну электроникасын жинауды оңтайландыру

Бұл физикалық ЖИ платформасының практикалық артықшылықтары жоғары жауапкершілікті өндіріс орталарында айқын көрініс табуда. Әлемдегі ең ірі электроника келісімшарттық өндірушісі Foxconn қазіргі уақытта технологияны тұтыну электроникасын жинау желілерінде сынақтан өткізіп жатыр.

Кішкентай бөлшектерді жинауды автоматтандыру нәзік металл құрылымдар мен жиі өнім өзгерістері себебінен күрделі мәселелер туғызады. Дәстүрлі түрде өндіріс желісін өзгерту кең көлемді физикалық прототиптеу мен қолмен дәлдеуді талап ететін. RobotStudio HyperReality-ді пайдалану арқылы Foxconn инженерлері виртуалды түрде жинау роботтарын оқыту үшін гиперреалистік синтетикалық деректер жасайды. Нәтижесінде команда физикалық жабдық келгенге дейін өндіріс желілерін оңтайландырады, орнату уақытын қысқартады және өнімнің даму циклін жеделдетеді.

Шағын және орта кәсіпорындардағы еңбек тапшылығын азайту

Үлкен кәсіпорындар, мысалы Foxconn, дәлдік үшін бұл технологияны қолданса, шағын және орта өндірушілер еңбек тапшылығына қарсы күресу үшін пайдаланып жатыр. WORKR, Калифорнияда орналасқан роботты жұмыс күші компаниясы, осы жетілдірілген ЖИ модельдерін АҚШ-тағы кішігірім зауыттарға тікелей жеткізуде.

WORKR ABB-ның өнеркәсіптік жабдығын өздерінің WorkrCore™ ЖИ платформасымен біріктіреді, ол толығымен NVIDIA Omniverse арқылы жасалған синтетикалық деректерде оқытылған. Бұл тәсіл зауыт операторларына дәстүрлі бағдарламалау білімінсіз ақылды роботтарды енгізуге мүмкіндік береді. Операторлар роботтарға жаңа тапсырмаларды бірнеше минут ішінде үйрете алады, бұл алдыңғы инженерлік кадрлар мен капитал жетіспеген кәсіпорындарға жетілдірілген зауыт автоматизациясын қолжетімді етеді.

Болашақ көкжиек: OmniCore-пен нақты уақыттағы Edge AI талдауы

Симуляциядан тыс ABB NVIDIA Jetson edge есептеу платформасын келесі буындағы OmniCore контроллерлеріне енгізуді белсенді түрде бағалауда. Бұл интеграция зауыт алаңына нақты уақыттағы ЖИ талдауын әкеледі.

Бұлтты желілерге сенудің орнына өнеркәсіптік роботтар күрделі визуалды және кеңістіктік деректерді жергілікті өңдейді. Бұл архитектура ультра төмен кешігу мен мықты деректер қауіпсіздігін қамтамасыз етеді, бұл қазіргі заманғы таралған басқару жүйелері (DCS) үшін өте маңызды. Бұл edge-JI эволюциясы ABB-ның NVIDIA Jetson-ды автономды мобильді роботтарында визуалды бір уақытта локализациялау және карталау (VSLAM) үшін қолданатын портфолиосына негізделген.

Автор пікірі: Жүйе интеграторлары үшін парадигма өзгерісі

Өнеркәсіп тұрғысынан бұл серіктестік жүйе интеграторлары мен автоматтандыру инженерлерінің зауыт дизайнына қарауын түбегейлі өзгертеді. Бұрын симуляция бағдарламалық жасақтамасы негізінен визуалды сату құралы немесе қарапайым жолды тексеру құралы ретінде қызмет ететін, нақты орналастыру механизмі ретінде емес.

99% симуляция дәлдігіне қол жеткізу арқылы ABB және NVIDIA цифрлық егізді сенімді шындық көзіне айналдырады. Жоғары сапалы синтетикалық деректерді жасау мүмкіндігі физикалық ЖИ модельдерінің күрделі орталарда, өзгермелі жарықтандыруда және болжанбаған материалдарда бұлтта толық үйренуіне мүмкіндік береді. Бұл жүйе интеграторлары үшін қаржылық тәуекелді айтарлықтай төмендетеді. Олар енді бірде-бір физикалық жабдық сатып алмас бұрын пайдаланушыларға өнімділік көрсеткіштерін кепілдей алады. Бұл болжамдылық робототехниканы дәстүрлі түрде жоғары бастапқы инженерлік шығындардан қорқып келген салаларда тезірек енгізуге ықпал етеді.

Өнеркәсіптік шешім сценарийі: Көбіктенген, аз көлемді автомобиль бөлшектерін өндіру

Бұл технологияның нақты өнеркәсіптік ортада қалай жұмыс істейтінін түсіну үшін, жоғары көбіктенген, аз көлемді өндірісті жүзеге асыратын бірінші деңгейлі автомобиль жабдықтаушысының келесі орналастыру сценарийін қарастырыңыз.

Мәселе

Өндіруші роботты жұмыс ұяшығын жиі қайта баптап, әртүрлі электрлік көлік (ЭК) батареяларын салқындату тақталарының нұсқаларын жинауы керек. Физикалық оқыту мен қолмен бағдарламалау әр өнім ауысымында бірнеше сағаттық тоқтап қалуға әкеліп, пайдаға зиян тигізеді.

Шешім жолы

1. Виртуалды ұяшық конфигурациясы：1-кезең: RobotStudio HyperReality.

Инженерлер жаңа батарея тақталарының 3D CAD файлдарын цифрлық егіз ортасына импорттайды.

2. Синтетикалық деректер генерациясы：2-кезең: NVIDIA Omniverse интеграциясы.

Жүйе жарық бұрыштарын, металл шағылысын және бет текстураларын өзгерте отырып, мыңдаған гиперреалистік оқыту сценарийлерін автоматты түрде жасайды.

3. ЖИ моделін оқыту：3-кезең: Физикалық ЖИ оңтайландыру.

Роботтың нейрондық желісі осы синтетикалық деректерде симулятор ішінде оқытылады, дәл пішіндеу және күшті басқару кері байланысын меңгереді.

4. Тоқтаусыз енгізу：4-кезең: Нақты әлемде орындау.

Расталған ЖИ моделі тікелей физикалық ABB OmniCore контроллеріне жүктеледі. Физикалық робот бірінші іске қосуда 99% дәлдікке жетеді, қолмен бағдарламалаусыз.