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BMW adota plataforma de robótica da Nvidia para acelerar produção de carros personalizados
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Grupo passa a usar plataforma de robótica da Nvidia, com robôs de logística desenvolvidos com tecnologias avançadas de IA e visualização
26/05/2020 às 14h00 26/05/2020 às 14h00
A BMW investiu em tecnologia de automatização de operações de base robótica para produzir carros de forma mais eficiente e personalizada para os clientes. A solução para que a linha de produção atenda a essa demanda foi a implementação de um sistema colaborativo com tecnologias da Nvidia - desde o treinamento e os testes até a implantação - e robôs criados com uma única arquitetura de software, executada na plataforma aberta de robótica Isaac, também da Nvidia.
O objetivo do grupo BMW é melhorar o fluxo de logística das fábricas para produzir carros personalizados com mais rapidez e eficiência. Depois de desenvolvido, o sistema será implantado em todas as fábricas do grupo ao redor do mundo. "Para produzir um volume maior de carros de alta qualidade, altamente personalizados e disponíveis em vários modelos em uma linha de produção, é preciso usar soluções de computação avançadas em todo o processo", comenta Jürgen Maidl, Vice-Presidente Sênior de Logística do grupo BMW.
Para Jensen Huang, Fundador e CEO da Nvidia usar a plataforma de robótica Isaac é uma maneira "revolucionária" da automotiva "reimaginar" sua fábrica. "O grupo BMW está liderando o caminho para a era das fábricas automatizadas, aproveitando as inovações nas tecnologias de IA e robótica para criar o próximo nível de fabricação altamente personalizável, na hora certa, na sequência", complementa.
Na colaboração, serão usados os sistemas Nvidia DGX de IA e a tecnologia de simulação Isaac para treinar e testar os robôs; as GPUs de ray tracing Nvidia Quadro para renderizar peças de máquinas sintéticas para aprimorar o treinamento; e uma nova linha de robôs com IA desenvolvidos com o kit de desenvolvimento de software Isaac, com a tecnologia dos computadores edge de alto desempenho Nvidia Jetson e EGX.
"A inteligência artificial já tem se provado como a principal tendência para o futuro. Aliada à robótica, conseguimos gerar soluções ainda melhores para todos os envolvidos, como no caso das fábricas da BMW", comenta Marcio Aguiar, Gerente Sênior da Nvidia Enterprise para América Latina.
Fábrica automatizada e suas tecnologias
A cadeia de suprimentos do grupo BMW processa, na mesma fábrica, milhões de peças de mais de 4,5 mil fornecedores, resultando em 230 mil números de peças exclusivas. Esse volume dobrou nos últimos 10 anos: um total de 2,5 milhões de veículos do grupo foram vendidos. Além disso, os veículos são oferecidos aos clientes em uma média de 100 opções diferentes, o que faz com que 99% dos pedidos dos clientes sejam únicos. Esse cenário cria um grande desafio para a logística da fábrica.
Para diminuir a complexidade desse fluxo de material, segundo a empresa, são usados robôs de logística autônomos com IA para auxiliar o processo de produção atual e montar veículos altamente personalizados na mesma linha de produção.
"Basicamente, o grande volume de possíveis configurações criou um desafio em três áreas principais na produção da BMW: computação, planejamento de logística e análise de dados", explica Maidl.
Nessa situação, o grupo passou a usar a plataforma de robótica Isaac da Nvidia para desenvolver cinco robôs com IA a fim de melhorar o fluxo de logística, com a tecnologia de vários computadores edge Nvidia Jetson AGX Xavier e EGX. Foram desenvolvidos robôs de navegação para transportar materiais de maneira autônoma e robôs de manipulação para selecionar e organizar peças.
Desenvolvidos com o SDK Isaac, os robôs usam várias redes neurais avançadas, recorrendo à percepção, segmentação, estimativa de pose e estimativa de pose humana para perceber o ambiente, detectar objetos, navegar de maneira autônoma e mover objetos. Os robôs são treinados com dados reais e GPUs Nvidia para renderizar peças de máquinas com ray tracing em diversas condições de iluminação e obstrução para aumentar os dados reais.
Depois, os dados reais e sintéticos são usados para treinar redes neurais profundas nos sistemas Nvidia DGX. Os robôs são praticamente treinados e testados nos simuladores Isaac da Nvidia para verificar sua navegação e manipulação e operados na plataforma Omniverse da Nvidia, que oferece um ambiente simulado onde funcionários da BMW de diferentes regiões podem trabalhar.