ABB và NVIDIA hợp tác cách mạng hóa tự động hóa nhà máy với AI

ABB và NVIDIA hợp tác cách mạng hóa tự động hóa nhà máy với AI vật lý

Lĩnh vực tự động hóa công nghiệp đang trải qua một sự chuyển đổi lớn khi mô phỏng ảo và triển khai thực tế cuối cùng hòa nhập với nhau. ABB Robotics đã công bố một quan hệ đối tác chiến lược với NVIDIA để tích hợp thư viện NVIDIA Omniverse vào phần mềm RobotStudio đặc trưng của ABB. Sự hợp tác này nhằm cung cấp AI vật lý cấp công nghiệp ở quy mô lớn. Bằng cách ra mắt RobotStudio HyperReality vào cuối năm 2026, các công ty dự định loại bỏ ranh giới truyền thống trong thử nghiệm tự động hóa nhà máy. Do đó, các nhà sản xuất có thể kỳ vọng giảm đáng kể chi phí vận hành và rút ngắn thời gian đưa sản phẩm ra thị trường.

Thu hẹp khoảng cách Sim-to-Real trong công nghệ Bản sao số

Trong nhiều thập kỷ, các kỹ sư tự động hóa đã gặp khó khăn với khoảng cách "sim-to-real". Thuật ngữ này mô tả sự không khớp giữa môi trường mô phỏng ảo và sàn nhà máy thực tế về ánh sáng, kết cấu và dung sai vật lý. Sự khác biệt này thường buộc các kỹ sư phải mất hàng tuần để gỡ lỗi phần cứng vật lý sau khi thử nghiệm ảo ban đầu.

ABB giải quyết vấn đề này bằng cách kết hợp tính toán tăng tốc của NVIDIA với phần mềm điều khiển ảo độc quyền của mình. Vì bộ điều khiển ảo chạy cùng một mã lệnh chính xác như robot vật lý, độ tương quan mô phỏng đạt mức chính xác chưa từng có là 99%. Hơn nữa, ABB tích hợp công nghệ Absolute Accuracy vào hệ sinh thái này. Sự kết hợp này giảm sai số định vị từ mức tiêu chuẩn 8–15 mm xuống còn chính xác 0,5 mm, đảm bảo hệ thống điều khiển độ chính xác cao hoạt động giống hệt trong cả không gian ảo và vật lý.

Tinh giản lắp ráp điện tử tiêu dùng độ chính xác cao

Lợi ích thực tiễn của nền tảng AI vật lý này đã rõ ràng trong các môi trường sản xuất có yêu cầu cao. Foxconn, nhà sản xuất hợp đồng điện tử lớn nhất thế giới, hiện đang thử nghiệm công nghệ này trong các dây chuyền lắp ráp điện tử tiêu dùng của mình.

Tự động hóa lắp ráp các linh kiện nhỏ bé gặp nhiều thách thức nghiêm trọng do cấu trúc kim loại tinh vi và sự biến đổi sản phẩm thường xuyên. Trước đây, việc thay đổi dây chuyền sản xuất đòi hỏi phải tạo mẫu vật lý rộng rãi và điều chỉnh thủ công tỉ mỉ. Bằng cách sử dụng RobotStudio HyperReality, các kỹ sư Foxconn tạo ra dữ liệu tổng hợp siêu thực để đào tạo robot lắp ráp trong môi trường ảo. Kết quả là, nhóm tối ưu hóa dây chuyền sản xuất trước khi phần cứng vật lý đến, giảm thời gian thiết lập và tăng tốc chu trình phát triển sản phẩm.

Giảm thiểu thiếu hụt lao động cho doanh nghiệp vừa và nhỏ

Trong khi các doanh nghiệp lớn như Foxconn tận dụng công nghệ này để đạt độ chính xác cao, các nhà sản xuất vừa và nhỏ sử dụng nó để đối phó với tình trạng thiếu hụt lao động kéo dài. WORKR, một công ty robot tại California, đang đưa các mô hình AI tiên tiến này trực tiếp đến các nhà máy nhỏ hơn trên khắp Hoa Kỳ.

WORKR kết hợp phần cứng công nghiệp của ABB với nền tảng AI WorkrCore™ của riêng mình, được đào tạo hoàn toàn trên dữ liệu tổng hợp tạo ra qua NVIDIA Omniverse. Cách tiếp cận này cho phép người vận hành nhà máy triển khai robot thông minh mà không cần kiến thức lập trình truyền thống. Người vận hành có thể dạy robot các nhiệm vụ mới trong vài phút, giúp tự động hóa nhà máy tiên tiến trở nên dễ tiếp cận với các doanh nghiệp trước đây thiếu vốn hoặc nhân sự kỹ thuật chuyên môn để triển khai robot.

Hướng tới tương lai: suy luận AI biên thời gian thực với OmniCore

Nhìn xa hơn mô phỏng, ABB đang tích cực đánh giá việc tích hợp nền tảng tính toán biên NVIDIA Jetson vào bộ điều khiển OmniCore thế hệ tiếp theo của mình. Sự tích hợp này sẽ mang lại khả năng suy luận AI thời gian thực trực tiếp tại sàn nhà máy.

Thay vì dựa vào mạng đám mây, robot công nghiệp sẽ xử lý dữ liệu hình ảnh và không gian phức tạp ngay tại chỗ. Kiến trúc này đảm bảo độ trễ cực thấp và bảo mật dữ liệu mạnh mẽ, cả hai đều rất quan trọng đối với hệ thống điều khiển phân tán (DCS) hiện đại. Sự phát triển AI biên này dựa trên danh mục sản phẩm hiện có của ABB, vốn đã sử dụng NVIDIA Jetson cho định vị và lập bản đồ đồng thời bằng hình ảnh (VSLAM) trong robot di động tự hành.

Góc nhìn tác giả: Một bước ngoặt cho các nhà tích hợp hệ thống

Từ góc độ ngành, quan hệ đối tác này đại diện cho một sự thay đổi căn bản trong cách các nhà tích hợp hệ thống và kỹ sư tự động hóa tiếp cận thiết kế nhà máy. Trước đây, phần mềm mô phỏng chủ yếu được dùng như công cụ trình bày trực quan hoặc tiện ích kiểm tra đường đi cơ bản thay vì là cơ chế triển khai quyết định.

Bằng cách đạt được độ chính xác mô phỏng 99%, ABB và NVIDIA đang biến bản sao số thành nguồn dữ liệu đáng tin cậy. Khả năng tạo ra dữ liệu tổng hợp chất lượng cao có nghĩa là các mô hình AI vật lý có thể học cách điều hướng môi trường phức tạp, ánh sáng biến đổi và vật liệu không thể đoán trước hoàn toàn trên đám mây. Khả năng này giảm đáng kể rủi ro tài chính cho các nhà tích hợp hệ thống. Họ giờ đây có thể đảm bảo các chỉ số hiệu suất cho người dùng cuối trước khi mua bất kỳ phần cứng vật lý nào. Tính dự đoán này có thể thúc đẩy nhanh việc áp dụng robot trong các ngành vốn thường ngần ngại tự động hóa do chi phí kỹ thuật ban đầu cao.

Kịch bản giải pháp công nghiệp: Sản xuất linh kiện ô tô đa dạng, sản lượng thấp

Để hiểu cách công nghệ này hoạt động trong môi trường công nghiệp thực tế, hãy xem xét kịch bản triển khai cho một nhà cung cấp cấp một ngành ô tô xử lý sản xuất đa dạng, sản lượng thấp.

Thách thức

Một nhà sản xuất cần thường xuyên cấu hình lại ô robot để lắp ráp các biến thể tấm làm mát pin xe điện (EV) đa dạng. Việc dạy robot trực tiếp và lập trình thủ công gây ra nhiều giờ ngừng hoạt động mỗi lần đổi sản phẩm, làm giảm lợi nhuận.

Giải pháp

1. Cấu hình ô ảo：Giai đoạn 1: RobotStudio HyperReality。

Các kỹ sư nhập các tệp CAD 3D của các biến thể tấm pin mới vào môi trường bản sao số.

2. Tạo dữ liệu tổng hợp：Giai đoạn 2: Tích hợp NVIDIA Omniverse。

Hệ thống tự động tạo ra hàng nghìn kịch bản đào tạo siêu thực, thay đổi góc chiếu sáng, phản xạ kim loại và kết cấu bề mặt.

3. Đào tạo mô hình AI：Giai đoạn 3: Tối ưu AI vật lý。

Mạng nơ-ron của robot được đào tạo trên dữ liệu tổng hợp trong trình mô phỏng, thành thạo các quỹ đạo lấy và đặt chính xác cùng phản hồi điều khiển lực.

4. Triển khai không gián đoạn：Giai đoạn 4: Thực thi thực tế。

Mô hình AI đã được xác thực được nạp trực tiếp vào bộ điều khiển ABB OmniCore vật lý. Robot vật lý đạt độ chính xác 99% ngay lần chạy đầu tiên mà không cần lập trình thủ công.