Nhà Máy Ảo của BMW Sử Dụng Trí Tuệ Nhân Tạo Để Tinh Chỉnh Dây Chuyền Lắp Ráp

Hãng ô tô Đức BMW dự định bắt đầu sản xuất hệ truyền động cho xe điện tại một nhà máy lớn ở Regensburg, Bavaria, vào cuối năm 2021. Ngay trước khi bất kỳ bộ phận mới nào được sản xuất, toàn bộ quy trình sản xuất sẽ chạy trong phiên bản ảo của nhà máy một cách chi tiết và chân thực.

Mô phỏng này cho phép các quản lý lập kế hoạch cho quy trình sản xuất một cách chi tiết hơn so với trước đây, theo Markus Grüneisl, người đứng đầu chiến lược sản xuất tại BMW. “Chúng tôi hiện có một bản sao kỹ thuật số hoàn hảo của quy trình sản xuất thời gian thực của chúng tôi,” ông nói.

Mô phỏng này là một phần của kế hoạch của BMW để sử dụng nhiều hơn trí tuệ nhân tạo trong sản xuất. Grüneisl nói rằng các thuật toán học máy có thể mô phỏng robot thực hiện các động tác phức tạp để tìm quy trình hiệu quả nhất. Theo thời gian, BMW muốn sử dụng mô phỏng để robot học cách thực hiện các công việc ngày càng phức tạp.

BMW sử dụng một nền tảng phần mềm mang tên Omniverse, được phát triển bởi nhà sản xuất chip Nvidia, để tái tạo dây chuyền sản xuất ở Regensburg. Năm ngoái, BMW cho biết họ đang sử dụng một nền tảng trí tuệ nhân tạo từ Nvidia mang tên Isaac để huấn luyện robot cho một số công việc mới.

“Trong tương lai, tôi rất lạc quan rằng chúng ta có thể chỉ cần đặt một robot mới vào cơ sở này và nói, ‘OK, nói chuyện với các robot khác và tìm cách tốt nhất để sản xuất bộ phận này,’” Grüneisl nói.

Những nhà sản xuất đã sử dụng mô phỏng máy tính để hoàn thiện dây chuyền lắp ráp của họ trong một khoảng thời gian dài. Nhưng Omniverse cho phép toàn bộ quy trình sản xuất được mô phỏng với chi tiết ảnh chân thực và với các thuộc tính vật lý như trọng lực và các vật liệu khác nhau. Có thể xây dựng quy trình sản xuất từ đầu đến cuối và xem xét cách thay đổi một phần có thể ảnh hưởng đến phần khác. Việc xây dựng môi trường ảo phức tạp hơn dễ dàng hơn vì các mô hình 3D khác nhau có thể được nhập vào hệ thống. Omniverse sử dụng một tiêu chuẩn tệp mở phổ biến với nhiều gói thiết kế hỗ trợ máy tính.

Phần mềm cũng sẽ mô phỏng các hình ảnh đại diện của công nhân nhận bộ phận và dụng cụ, và lắp ráp các thành phần, để tìm quy trình tốt nhất và giảm thiểu vấn đề về môi trường làm việc. Nó cũng có thể làm cho việc ít công nhân có thể hoàn thành một công việc cụ thể hơn, theo Grüneisl.

“Chúng tôi thực hiện mô phỏng trí tuệ nhân tạo về cách con người di chuyển xung quanh nhà máy,” nói Richard Kerris, quản lý chung cho Omniverse tại Nvidia. Anh gọi dự án này là “một trong những mô phỏng phức tạp nhất từng được thực hiện.”

Có sự quan tâm ngày càng tăng về việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để kiểm soát robot và các máy công nghiệp khác. Được khuyến khích bởi tiến triển gần đây trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, một số công ty khởi nghiệp tập trung vào việc robot học trong mô phỏng cách thức thực hiện các nhiệm vụ khó khăn như nắm bắt các đối tượng không đều, công nghệ có thể giúp tự động hóa nhiều công việc thương mại điện tử và logistics. Điều này thường sử dụng một phương pháp trí tuệ nhân tạo gọi là học tăng cường, bao gồm thuật toán thử nghiệm và học, từ phản hồi tích cực, cách để đạt được một mục tiêu cụ thể.

“Điều này chắc chắn là hướng đi đúng,” nói Ding Zhao, một giáo sư tại Đại học Carnegie Mellon chuyên về trí tuệ nhân tạo và mô phỏng số. Zhao nói rằng việc mô phỏng là quan trọng để sử dụng trí tuệ nhân tạo trong các ứng dụng công nghiệp, một phần vì không thể chạy máy qua hàng triệu chu kỳ để thu thập dữ liệu đào tạo. Ngoài ra, ông nói, việc máy học mô hình học bằng cách thử nghiệm trong các tình huống không an toàn, như hai robot va chạm, là quan trọng và không thể thực hiện được với phần cứng thực. “Học máy đòi hỏi nhiều dữ liệu, và việc thu thập dữ liệu trong thế giới thực là đắt đỏ và rủi ro,” ông nói.

Willy Shih, một giáo sư tại Harvard Business School chuyên ngành công nghệ sản xuất, nói rằng sự phức tạp của mô phỏng đã tăng đều và ông nói rằng mô phỏng chủ yếu tiết kiệm thời gian và tiền bạc bằng cách dự đoán các vấn đề sản xuất trong tương lai.

Shih nói rằng có rất nhiều sự hào nhoáng xung quanh trí tuệ nhân tạo cho sản xuất nhưng thêm vào đó, “Có rất nhiều ứng dụng” cho công nghệ này.

CEO của Nvidia, Jensen Huang, đã thảo luận về việc sử dụng Omniverse của BMW trong bài diễn thuyết chính của mình tại hội nghị hàng năm GTC của công ty, diễn ra ảo vào thứ Hai. Nvidia ban đầu sản xuất chip đồ họa cho trò chơi nhưng mở rộng tầm nhìn khi những chip này chứng tỏ khả năng huấn luyện chương trình trí tuệ nhân tạo. Từ đó, công ty đã mở rộng vào nhiều ngành công nghiệp khác nơi trí tuệ nhân tạo quan trọng, bao gồm ô tô và hình ảnh y khoa.

Những Bài Viết Tuyệt Vời Khác Từ MYTOUR

• 📩 Những tin tức mới nhất về công nghệ, khoa học và nhiều hơn nữa: Đăng ký nhận bản tin của chúng tôi!
• Một cậu bé, não bộ của anh ấy và một tranh cãi y tế kéo dài nhiều thập kỷ
• Tại sao bạn thức khuya, ngay cả khi bạn biết bạn không nên
• Sau một năm làm việc từ xa, lực lượng lao động bóng tối của công nghệ gần như giữ vững
• Bill Gates lạc quan về khí hậu, chủ nghĩa tư bản, và thậm chí cả chính trị
• Làm thế nào để ngăn chặn thông tin sai lệch trước khi nó được chia sẻ
• 👁️ Khám phá trí tuệ nhân tạo như chưa bao giờ có với cơ sở dữ liệu mới của chúng tôi
• 🎮 MYTOUR Games: Nhận các mẹo mới nhất, đánh giá và nhiều hơn nữa
• 💻 Nâng cấp trò chơi công việc của bạn với các laptop, bàn phím, lựa chọn gõ và tai nghe chống ồn yêu thích của đội ngũ Gear chúng tôi