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BMW 集團攜手 NVIDIA,重新定義工廠物流作業,汽車工廠將加入採用 NVIDIA 全新 Isaac 平台的人工智慧機器人
(本資訊由廠商提供,不代表PCDIY!立場) 2020-05-15 12:00:00
NVIDIA (輝達) 今天宣布 BMW 集團採用全新 NVIDIA Isaac 機器人平台,透過搭載先進人工智慧 (AI) 運算與視覺化技術的物流機器人,強化其汽車工廠營運。
這項合作的重點為透過在 NVIDIA 開放式 Isaac 機器人平台上運行,並且使用單一軟體架構開發出的機器人,執行一套從訓練、測試到部署均搭載 NVIDIA 技術的端到端系統。BMW 集團的目標為提升車廠的物流工作流程,以便更快速、更有效率地生產客製化汽車。一旦開發完成,這套系統將被部署到 BMW 集團全球各地的工廠。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示:「BMW 集團採用 NVIDIA 的 Isaac 機器人平台重新設計車廠物流流程,此舉具有革命性的意義。BMW 集團正在引領自動化工廠的時代,透過突破性的人工智慧與機器人技術,將高度客製化、即時生產、準時化順序供應提升到全新高度。」
BMW 集團物流部門資深副總裁 Jürgen Maidl 表示:「BMW 致力於為客戶提供『Power of Choice』策略,讓不同的客戶在面對各種車款時,能夠依個人需求選擇多樣化功能。要在單一生產線上大量製造出多款優質又高度客製化的車款,需要端到端的先進運算解決方案。如今,與 NVIDIA 的合作促使我們發展出未來的車廠物流作業流程,最終讓全球各地 BMW 集團的客戶感到滿意。」
這項合作採用 NVIDIA DGX 人工智慧系統及 Isaac 模擬技術來訓練和測試機器人、採用 NVIDIA Quadro 光線追蹤 GPU 渲染合成的機器零件,以強化訓練效果,以及在高效能 NVIDIA Jetson 和 EGX 邊緣電腦支援的 Isaac 軟體開發套件上打造,並由多個 AI 支援的機器人所組成的全新陣容。
BMW 集團的供應鏈由超過 4,500 個供應商組成,並向車廠提供數百萬個零件,當中包含 23 萬個獨特的零件編號,而 BMW 集團的汽車銷量在過去十年中達到 250 萬輛的規模,足足成長了一倍,且目前銷量仍在持續成長。此外,BMW 集團平均為客戶提供一百種不同的選擇,因此,約有 99% 的客戶訂單都是獨一無二的,這對工廠的物流作業帶來了巨大的挑戰。
為了最佳化如此複雜的物料輸送作業,BMW 車廠的生產流程現在加入了自動化 AI 物流機器人,以協助在同一生產線上組裝高度客製化的車輛。
Maidl 表示:「龐大數量的可能配置方式,最終成為 BMW 集團生產部門在三大基礎領域遇到的難題,也就是運算、物流規劃和資料分析。」
BMW 集團為解決此問題,選擇採用 NVIDIA 的 Isaac 機器人平台開發出五款 AI 機器人,並在各種 NVIDIA Jetson AGX Xavier 及 EGX 邊緣電腦的支援下,改善其物流工作流程。這些機器人包括自動運輸物料的導航機器人,以及用於挑選和整理零件的機器手臂。
使用 NVIDIA Isaac SDK 開發出的機器人,透過許多強大的深度神經網路來解決感知、分割、姿勢估計和人類姿勢估計等問題,以便感知環境、偵測物體、自主導航和搬移物體。這些機器人都是透過真實和合成的資料進行訓練,以 NVIDIA GPU 在多種光線和遮擋條件下渲染出的光線追蹤機器零件,補強真實資料的不足。
接著在 NVIDIA DGX 系統上使用真實及合成資料來訓練深度神經網路,機器人在 NVIDIA 的 Omniverse 平台上運行,並透過 NVIDIA 的 Isaac 模擬器以虛擬方式進行資料和測試導航及操控作業,如此以來,分散各地的 BMW 集團人員便可以在單一模擬環境中進行協同作業。
這項合作的重點為透過在 NVIDIA 開放式 Isaac 機器人平台上運行,並且使用單一軟體架構開發出的機器人,執行一套從訓練、測試到部署均搭載 NVIDIA 技術的端到端系統。BMW 集團的目標為提升車廠的物流工作流程,以便更快速、更有效率地生產客製化汽車。一旦開發完成,這套系統將被部署到 BMW 集團全球各地的工廠。
NVIDIA 創辦人暨執行長黃仁勳表示:「BMW 集團採用 NVIDIA 的 Isaac 機器人平台重新設計車廠物流流程,此舉具有革命性的意義。BMW 集團正在引領自動化工廠的時代,透過突破性的人工智慧與機器人技術,將高度客製化、即時生產、準時化順序供應提升到全新高度。」
BMW 集團物流部門資深副總裁 Jürgen Maidl 表示:「BMW 致力於為客戶提供『Power of Choice』策略,讓不同的客戶在面對各種車款時,能夠依個人需求選擇多樣化功能。要在單一生產線上大量製造出多款優質又高度客製化的車款,需要端到端的先進運算解決方案。如今,與 NVIDIA 的合作促使我們發展出未來的車廠物流作業流程,最終讓全球各地 BMW 集團的客戶感到滿意。」
這項合作採用 NVIDIA DGX 人工智慧系統及 Isaac 模擬技術來訓練和測試機器人、採用 NVIDIA Quadro 光線追蹤 GPU 渲染合成的機器零件,以強化訓練效果,以及在高效能 NVIDIA Jetson 和 EGX 邊緣電腦支援的 Isaac 軟體開發套件上打造,並由多個 AI 支援的機器人所組成的全新陣容。
BMW 集團的供應鏈由超過 4,500 個供應商組成,並向車廠提供數百萬個零件,當中包含 23 萬個獨特的零件編號,而 BMW 集團的汽車銷量在過去十年中達到 250 萬輛的規模,足足成長了一倍,且目前銷量仍在持續成長。此外,BMW 集團平均為客戶提供一百種不同的選擇,因此,約有 99% 的客戶訂單都是獨一無二的,這對工廠的物流作業帶來了巨大的挑戰。
為了最佳化如此複雜的物料輸送作業,BMW 車廠的生產流程現在加入了自動化 AI 物流機器人,以協助在同一生產線上組裝高度客製化的車輛。
Maidl 表示:「龐大數量的可能配置方式,最終成為 BMW 集團生產部門在三大基礎領域遇到的難題,也就是運算、物流規劃和資料分析。」
BMW 集團為解決此問題,選擇採用 NVIDIA 的 Isaac 機器人平台開發出五款 AI 機器人,並在各種 NVIDIA Jetson AGX Xavier 及 EGX 邊緣電腦的支援下,改善其物流工作流程。這些機器人包括自動運輸物料的導航機器人,以及用於挑選和整理零件的機器手臂。
使用 NVIDIA Isaac SDK 開發出的機器人,透過許多強大的深度神經網路來解決感知、分割、姿勢估計和人類姿勢估計等問題,以便感知環境、偵測物體、自主導航和搬移物體。這些機器人都是透過真實和合成的資料進行訓練,以 NVIDIA GPU 在多種光線和遮擋條件下渲染出的光線追蹤機器零件,補強真實資料的不足。
接著在 NVIDIA DGX 系統上使用真實及合成資料來訓練深度神經網路,機器人在 NVIDIA 的 Omniverse 平台上運行,並透過 NVIDIA 的 Isaac 模擬器以虛擬方式進行資料和測試導航及操控作業,如此以來,分散各地的 BMW 集團人員便可以在單一模擬環境中進行協同作業。
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