Sản xuất xe hơi tại BMW liên quan đến việc xử lý hàng triệu bộ phận di chuyển vào một nhà máy từ hơn 4.500 site của các nhà cung cấp. Một yếu tố làm tăng thách thức dịch vụ logistics nhà máy cho Tập đoàn BMW là khả năng tùy biến được cung cấp bởi công ty. Với trung bình 100 tùy chọn khác nhau có sẵn, điều này có thể chuyển thành 99% đơn đặt hàng của khách hàng là đơn đặt hàng duy nhất cho mỗi khách hàng.
Cuối cùng, khối lượng lớn các cấu hình về xe có thể trở thành một thách thức đối với việc sản xuất của Tập đoàn BMW trong ba lĩnh vực cơ bản Điện toán, lập kế hoạch dịch vụ logistics và phân tích dữ liệu, theo ông Jürgen Maidl, phó chủ tịch dịch vụ logistics của Tập đoàn BMW cho biết.
Nền tảng robot Nvidia Isaac hoạt động đồng bộ với robot giúp xử lý tốt hơn dịch vụ logistics trong các nhà máy của mình, BMW hiện sử dụng bốn loại robot xử lý vật liệu và robot vận chuyển thông minh. Những robot này được phát triển bằng nền tảng robot Isaac của Nvidia.
Theo Nvidia , bộ công cụ phát triển phần mềm Isaac của nó cung cấp cho các robot này các mạng nơ ron có khả năng giải quyết nhận thức, phân khúc và ước tính tư thế của con người để nhận biết môi trường của chúng, phát hiện vật thể, điều hướng tự động và di chuyển vật thể. Những robot này được đào tạo cả về dữ liệu thực và tổng hợp bằng cách sử dụng các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia để hiển thị các bộ phận máy theo trong nhiều điều kiện ánh sáng và tắc để tăng lượng dữ liệu thực.
Hanns Huber giám đốc truyền thông tại BMW cho biết : với Mạng truyền thông công nghiệp sản xuất của Tập đoàn BMW hỗ trợ năm loại robot khác nhau mà công ty trang bị với dịch vụ logistics của nhà máy hỗ trợ công nghệ của Nvidia trong hoạt động sản xuất.
Bạn có thể thích
Ông cũng nói rằng, sau khi giao cho nhà máy, các bộ phận được vận chuyển đến dây chuyền lắp ráp trong các thùng chứa có kích cỡ khác nhau. SplitBots cố định lấy các hộp nhựa đầy đủ từ pallet trong khu vực hàng hóa đến và đặt chúng trên một hệ thống băng tải vận chuyển các hộp đến một nhà kho. SplitBot cũng đảm bảo các thùng chứa được xếp chính xác để lưu trữ tự động. Sử dụng trí thông minh nhân tạo của Nvidia, SplitBot có thể phát hiện và xử lý tới 450 container khác nhau.
Mobile PlaceBots có thể dỡ các xe lửa tugger và đặt các hộp chứa đầy hàng hóa trên kệ. Những robot này sử dụng hệ thống nhận dạng hình ảnh của Nvidia để phân loại các nguyên vật liệu, mang tải nhỏ và xác định điểm bám lý tưởng từ đầu vào kết hợp của cảm biến, máy ảnh và trí tuệ nhân tạo. Những công nghệ này cho phép PlaceBots di chuyển tự động trong một khu vực được xác định trước.
Một robot dịch vụ logistics khác, PickBot có một cánh tay robot mà nó sử dụng để thu thập các bộ phận nhỏ khác nhau từ giá đỡ cung cấp. Giống như SplitBots, PickBot sử dụng công nghệ AI của Nvidia để tính toán điểm bám đúng.
Robot Arm của SortBot lấy các ô trống và đặt chúng vào bảng màu để gửi lại cho khu vực nhà cung cấp. Các SortBots này được triển khai trong sản xuất hàng loạt để xếp các container rỗng trên các pallet trước khi chúng được đưa vào lưu thông trở lại.
Robot vận chuyển thông minh tự động (STR) của BMW có thể xác định các chướng ngại vật như xe nâng, cũng như con người, để đề xuất chính xác hơn và nhanh chóng đề xuất các tuyến đường thay thế khi cần thiết. Họ cũng có thể học hỏi từ môi trường và áp dụng các phản ứng khác nhau cho người và vật.
Huber lưu ý rằng tất cả các robot này đã được BMW phát triển trong năm năm qua, với hầu hết được triển khai và thử nghiệm tại các nhà máy của BMW kể từ năm 2019.
STR được phát triển bởi nhóm đổi mới dịch vụ logistics của BMW cùng với Viện Fraunhofer Dortmund, ông Hub Huber nói thêm. STR Robot trong cơ sở BMW.Công việc của BMW với Nvidia trong dự án này bắt đầu vào năm 2019. Một nhóm kỹ sư của Tập đoàn BMW đã làm việc để triển khai công nghệ Nvidia với các robot, ông Hub Huber cho biết. Việc thực hiện đầy đủ đã được thực hiện tại nhà tại BMW.
Hai đội từ cả hai phía của Tập đoàn BMW và Nvidia đã phối hợp chặt chẽ để tùy chỉnh và điều chỉnh một giải pháp phù hợp. STR đầu tiên với công nghệ Nvidia đã được triển khai như một bằng chứng công nghệ trong phòng thí nghiệm dịch vụ logistics của chúng tôi tại Munich vào tháng 5 năm 2020. Thử nghiệm sản xuất đầu tiên sẽ đi vào hoạt động vào quý 4 năm 2020.
Nvidia lưu ý rằng dữ liệu thực và tổng hợp được tạo ra trong quá trình thử nghiệm các robot này được sử dụng để huấn luyện các mạng nơ ron sâu trên các hệ thống phát triển cơ sở hạ tầng DGX AI của Nvidia. Các robot sau đó liên tục được thử nghiệm trong các trình giả lập Isaac Sim của Nvidia để phát triển điều hướng và thao tác, hoạt động trên nền tảng Omniverse của Nvidia, nơi nhiều nhân viên của Tập đoàn BMW trong các khu vực địa lý khác nhau đều có thể làm việc trong một môi trường giả lập.
Huber cho biết, việc kết hợp công nghệ AI của Nvidia vào robot của BMW cho phép BMW tối ưu hóa dòng di chuyển của robot và vật liệu của chúng họ cũng như đưa các mô phỏng trong quy trình lên kế hoạch lên một cấp độ mới.
Theo Automationworld
