ABB NVIDIA-пен серіктесіп, AI RobotStudio HyperReality-ді кең ауқымда іске қосады

ABB және NVIDIA физикалық ЖИ-ді масштабта "симуляциядан нақтыға" көпір салады

Өнеркәсіптік автоматтандыру саласы трансформациялық өзгерістерді бастан кешіріп жатыр, себебі ABB Robotics NVIDIA Omniverse кітапханаларын RobotStudio® бағдарламалық жасақтамасына енгізуде. Бұл стратегиялық ынтымақтастық "RobotStudio HyperReality" шешімін ұсынады, ол өнеркәсіптік деңгейдегі физикалық ЖИ-ді қамтамасыз етуге арналған. Виртуалды симуляция мен нақты әлемдегі қолдану арасындағы ұзақ уақыт бойы бар алшақтықты жою арқылы ABB өндірушілерге бұрын-соңды болмаған дәлдік пен операциялық тиімділік деңгейін ұсынуды мақсат етеді.

Зауыт автоматтандыруын гипер-реалистік симуляция арқылы революциялау

"Симуляциядан нақтыға" алшақтық тарихи түрде ЖИ модельдерін виртуалды ортадан нақты зауыт алаңдарына көшіруді қиындатты. Жарықтандыру, физика немесе материалдардың текстураларындағы кішкентай айырмашылықтар виртуалды модельдердің нақты жағдайда сәтсіз болуына әкеледі. Алайда, ABB қазір NVIDIA-ның физикалық дәл симуляциялау қуатын пайдаланып, 99%-ға дейін дәлдікке қол жеткізуде. Бұл интеграция сандық егіздің физикалық роботпен дерлік бірдей әрекет етуін қамтамасыз етеді, осылайша кең көлемді қолмен қайта баптаусыз тегіс ауысуды қамтамасыз етеді.

Синтетикалық деректермен оқыту арқылы нарыққа шығу уақытын жеделдету

Өндірушілер енді RobotStudio HyperReality ішінде үлкен көлемдегі синтетикалық деректерді жасап, физикалық ЖИ модельдерін оқыта алады. Бұл тәсіл күрделі өнеркәсіптік жұмыс процестерін қымбат физикалық прототиптерсіз модельдеуге мүмкіндік береді. Сонымен қатар, бұл негіздік модельдер ABB роботтарының жаһандық флотында бір уақытта қолданыла алады. Нәтижесінде, өндірушілер орнату және іске қосу уақытын 80%-ға дейін қысқартып, нарыққа шығу уақытын 50%-ға жылдамдата алады.

Edge AI inference үшін стратегиялық аппараттық интеграция

Бағдарламалық симуляциядан тыс ABB OmniCore™ контроллерлеріне NVIDIA Jetson edge есептеу платформасын енгізуді бағалауда. Бұл аппараттық үйлесім өнеркәсіптік желінің шетінде нақты уақыттағы ЖИ inference-ін іске қосуға мүмкіндік береді. Осылайша, роботтар күрделі деректерді жергілікті өңдеп, бұлттың кідірісіне тәуелсіз автономды шешімдер қабылдай алады. Бұл даму ABB-ның автономды мобильді роботтарда (AMR) визуалды SLAM (Simultaneous Localization and Mapping) үшін NVIDIA Jetson-ды қолдану тәжірибесіне негізделген.

Еңбек тапшылығын қолжетімді роботты жұмыс күштерімен шешу

WORKR сияқты инновациялық компаниялар бұл біріктірілген технологияны шағын және орта кәсіпорындарды (ШОК) қолдау үшін пайдаланып жатыр. WorkrCore™ ЖИ платформасын ABB-ның өнеркәсіптік аппараттық құралдарымен бірге қолдана отырып, олар жаңа тапсырмаларды бірнеше минут ішінде үйренетін роботтық жүйелер жасайды. Бұл жоғары деңгейдегі зауыт автоматтандыруды демократияландыру болып табылады, өйткені операторлар терең бағдарламалау білімісіз озық жүйелерді енгізе алады. Нәтижесінде, тіпті кіші өндірушілер де икемді, ЖИ-мен басқарылатын жұмыс күші арқылы маңызды еңбек тапшылығын тиімді шеше алады.

Автордың пікірі: Автономды өнеркәсіптік операциялардың болашағы

Бұл серіктестік тек бағдарламалық жасақтаманы жаңарту ғана емес; ол "Физикалық ЖИ"-дің жетілуін білдіреді. Менің ойымша, шынайы құндылық 99% дәлдік талаптарында жатыр. Бұрын симуляция тек визуализация құралы болды. Қазір ол жоғары дәлдіктегі оқу алаңына айналды. Физикалық прототиптеуді жою арқылы шығындарды 40% азайтып, ABB мен NVIDIA күрделі PLC және DCS интеграцияланған жүйелерді өнеркәсіптің кең ауқымына қолжетімді етіп жатыр. Біз аппараттық құралдар мен ЖИ бағдарламалық жасақтамасын бір уақытта жобалау – "параллель инженерлік" индустрия стандартына айналатын болашаққа бет бұрып жатырмыз.

Нақты қолдану мысалы: Тұтынушылық электроника жинағы

Бұл технологияның ең ірі пилоттық жобасы қазір Foxconn-де жүзеге асырылуда. Тұтынушылық электроника саласындағы жинақтау өте кішкентай, нәзік бөлшектер үшін жоғары дәлдікті талап етеді. Foxconn RobotStudio HyperReality-ді пайдаланып, осы күрделі pick-and-place қозғалыстарын виртуалды түрде жетілдіреді. Роботтарды өндіріс желісіне тигізбестен бұрын синтетикалық деректерде оқыту арқылы Foxconn дәстүрлі ақауларды түзету кезеңінен аулақ болады. Бұл бірінші физикалық іске қосу кезінде дерлік мінсіз дәлдікке қол жеткізуге мүмкіндік береді, инженерлік шығындар мен өндіріс қалдықтарын айтарлықтай азайтады.