Die BMW Group stellt jeden Tag 10.000 Fahrzeuge her. Sie bietet 40 Fahrzeugmodelle mit durchschnittlich 100 verschiedenen Optionen pro Fahrzeug an, was zu 2100 verschiedenen Konfigurationsmöglichkeiten führt.
Neue Effizienz in der Fertigungslogistik
Der jährliche Automobilumsatz der BMW Group hat sich in den letzten 10 Jahren auf 2,5 Mio. Fahrzeuge verdoppelt. Mehrere Fahrzeugmodelle mit durchschnittlich 100 unterschiedlichen Optionen bedeuten, dass sich 99 Prozent der Kundenbestellungen eindeutig voneinander unterscheiden. Das tägliche Volumen mehrerer Millionen eingehender Teile von Zulieferern aus der ganzen Welt stellt eine immense Herausforderung für die Werkslogistik dar. BMW Group hat die neue Isaac Robotics-Plattform von NVIDIA gewählt, um seine Automobilfabriken zu verbessern.
Kundenbestellungen: The Power of Choice
Werkslogistik: Eingang von Rohmaterialien, Ausgang von Trays mit Teilen
Die Logistik der BMW Group erhält 30 Mio. Teile pro Tag von 1.800 Zulieferern in 31 Werken. Insgesamt müssen 230.000 Teilenummern in Trays organisiert werden, sodass täglich 10.000 Build-to-Order-Fahrzeuge hergestellt werden können.
Fertigung: Just-in-Time, Just-in-Sequence
Die Produktionslinie der BMW Group stellt alle 56 Sekunden ein Fahrzeug her. Die Linie läuft ohne Unterbrechung und kann bis zu 10 verschiedene Fahrzeuge in beliebiger Reihenfolge herstellen, wobei die Teile genau dann und dort ankommen, wann und wo sie benötigt werden.
Dieses Video veranschaulicht den Sim-to-Real-Prozess auf NVIDIA-KI-Plattformen. Der Smart Transport Robot (STR) und der SortBot der BMW Group verwenden Isaac für multimodale Funktionen, einschließlich Bewegungsplanung, Objekterkennung und Posenschätzung. Die Roboter werden in Isaac SIM in Omniverse angezeigt und bieten physikalische Präzision sowie realistische Darstellung und werden auch im BMW-Werk selbst eingesetzt.
Entwicklung von Robotern mithilfe der NVIDIA Isaac-Plattform
Die BMW Group hat ein End-to-End-System basierend auf NVIDIA-Technologien implementiert, bei dem Logistikroboter, die anhand einer Softwarearchitektur entwickelt wurden, auf der NVIDIA Open Isaac Robotics-Softwareplattform laufen. Navigationsroboter transportieren die Materialien autonom, während Manipulationsroboter Teile auswählen und organisieren. Die NVIDIA-Technologie wurde verwendet, um das System zu entwerfen, zu trainieren, zu entwickeln, zu simulieren und bereitzustellen.
Das neue System in der Entwurfsphase
NVIDIA® Quadro®-Grafikprozessoren rendern mithilfe der RTX-Plattform synthetische Raytracing-Maschinenteile unter verschiedenen Beleuchtungs- und Okklusionsbedingungen, um die realen Daten zu erweitern. Dadurch wird das Training verbessert und die Entwicklung beschleunigt.
Trainieren von Deep Neural Networks
Die Daten von realen und synthetischen Maschinenteilen werden dann zum Trainieren von Deep Neural Networks auf NVIDIA DGX™-Workstations eingesetzt.
Entwicklung von KI-Roboteranwendungen
Basierend auf der offenen Isaac™-Robotikplattform von NVIDIA verwenden die Roboter zahlreiche leistungsstarke Deep Neural Networks, die mit der Wahrnehmung, Segmentierung und Posenschätzung befasst sind, um ihre Umgebung wahrzunehmen, Objekte zu erkennen, autonom zu navigieren und Objekte zu verschieben.
Bereitstellung des finalen Systems
Eine Vielzahl von Jetson AGX Xavier™- sowie EGX Edge-Computern von NVIDIA unterstützt die neue Reihe von autonomen Robotern der BMW Group, die multimodale Sensorfusion und KI für die Peripherie erfordern.
NVIDIA Isaac für intelligentere Roboter und effizientere Werke
Das End-to-End-Logistiksystem der BMW Group umfasst fünf KI-fähige Roboter, die auf der offenen Isaac™-Robotikplattform von NVIDIA laufen. Die Roboter unterstützen nun den aktuellen Produktionsprozess, um hochgradig maßgeschneiderte Fahrzeuge auf derselben Produktionslinie zu bauen.
SortBot
Smart Transport Robot (STR)
SplitBot
PickBot
PlaceBot
Isaac SDK und SIM 2020.1 werden am 26. Mai zum Download verfügbar sein.