2024-6-3 09:59

电子制造商纷纷采用NVIDIA AI和 Omniverse,使机器人工厂为工业数字化注入新动能

NVIDIA于今日宣布,各大电子制造商正在使用NVIDIA的技术并借助新的参考工作流将其工厂改造成具有更高自主化水平的设施。该工作流结合了NVIDIA Metropolis 视觉 AI、NVIDIA Omniverse 基于物理学的渲染与模拟以及NVIDIA Isaac AI 机器人开发与部署。

通过使用该工作流构建数字孪生以实时模拟不同工厂布局,制造商无须进行昂贵的物理改造,就能优化空间、流程和效率。

NVIDIA机器人和边缘计算副总裁Deepu Talla表示:“制造业的AI时代已经到来。生成式AI和数字孪生技术所带来的变革性影响正不断提高各个工厂的自主化水平。借助NVIDIA Omniverse、Metropolis和Isaac,工业生态系统可以加速采用自主技术,帮助工厂提高运营效率并降低成本。”

电子制造商使用NVIDIA技术打造机器人设施

Delta Electronics、Foxconn、和硕和Wistron正在使用该参考工作流构建、模拟和运营其机器人增强型设施。

在COMPUTEX主题演讲的演示中,NVIDIA创始人兼首席执行官黄仁勋展示了全球最大电子制造商之一Foxconn如何在NVIDIA Omniverse 平台上开发其工厂的数字孪生。NVIDIA Omniverse是一个能够在虚拟环境中集成来自领先行业工具(如西门子Xcelerator平台的Teamcenter等)3D数据的平台。

Omniverse 帮助Foxconn的团队优化操作流程的设备布局,AI摄像头通过NVIDIA Metropolis监控工人安全。然后,Foxconn可以使用工厂数字孪生作为虚拟培训环境来模拟、测试和验证其基于 NVIDIA Isaac Perceptor 加速库构建的自主移动机器人 (AMR),以及由 NVIDIA Isaac Manipulator AI 模型提供支持的 AI 机器人机械臂。

Foxconn首席执行官兼董事长刘扬伟表示:“AI和机器人技术有望为制造业带来巨大改变,在提高工厂车间安全性的同时显著提升运营效率。通过将NVIDIA Omniverse、Metropolis和Isaac整合到运营中,我们可以创建出用于训练机器人的复杂工厂数字孪生,以前所未有的精度优化工作流并降低成本。”

Delta Electronics是电子产品和物联网智能绿色解决方案领域的领先制造企业。该公司正利用在Omniverse和OpenUSD(一个开放、可扩展的 3D 世界生态系统)上开发的可扩展机器人仿真平台NVIDIA Isaac Sim ,在虚拟环境中对其用于演示的生产线进行集成。然后,该平台生成物理精确的逼真合成数据,以用于训练其NVIDIA Metropolis助力的自动光学检测和缺陷检测解决方案的计算机视觉模型。

制造商和服务提供商和硕正在部署NVIDIA Metropolis 多摄像头工作流并推出一套新的服务,以打通其NVIDIA Omniverse 和 Metropolis 工厂数字孪生工作流与NVIDIA NeMo 和NVIDIA NIM ,帮助工厂操作员实现实时“聊天”。和硕庞大的工厂网络占地超过2100万平方英尺,每月生产超过1500万个组件,这些技术进步将有助于改善工人安全与生产力。

为加快NVIDIA DGX 和NVIDIA HGX 服务器的生产,全球领先的电子制造企业Wistron建立了其工厂的数字孪生。现在,该公司正在将Omniverse的使用范围扩大到开发数据中心的数字孪生。这些数字孪生将用于测试和确保新组装的 NVIDIA HGX系统的质量、性能和能耗。

通过使用 NVIDIA Omniverse首先模拟其设施和工作流,Wistron只用了平常时间的一半(仅两个半月而非五个月)就实现了工厂上线,并且通过测试和优化布局将工人效率提高了 50%以上。

Wistron全球制造总裁 Alec Lai 表示:“通过结合NVIDIA Omniverse与 NVIDIA Metropolis,我们能够利用产线上每台机器的实时物联网数据,在虚拟环境中对新的布局进行测试,以此确定新的流程并监控实时运营情况。通过将工厂规划流程数字化,我们的端到端周期时间缩短了 50%。”

生态系统向工业应用扩展

领先的系统集成商 Kenmec 是早期实施Omniverse 和 Metropolis 工作流与服务的企业之一,其客户包括Giant Group等大型制造商。

为了帮助生态系统中的众多开发者,这些数字孪生工作流将以参考架构系列的形式提供。

了解有关NVIDIA Isaac最新可用更新的更多信息。

来源:C114通信网

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本评论 更新于:2024-7-24 5:45:47
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