Pegatron skaliert Fabrikbetrieb mit visuellen KI-Agenten und digitalen Zwillingen

Die herkömmliche Planung von Produktionslinien basiert auf der Erfahrung des Fabrikpersonals, um Stationen und Aufgaben zu planen, bietet jedoch keine Voraussicht für die tatsächlichen Betriebsbedingungen. Die Gesamtanlageneffektivität (OEE) einer Produktionslinie kann erst bewertet werden, wenn der Betrieb begonnen hat. Das ist oft zu spät, da die Kapitalinvestitionen bereits aufgebracht sind. Mit NVIDIA Omniverse entwickelte Pegatron PEGAVERSE, eine Plattform für digitale Zwillinge, die physikalisch genaue simulierte Umgebungen für den Fabrikbetrieb erstellt und Daten digitalisiert, um Verbesserungsmöglichkeiten zu identifizieren wie z. B. die frühzeitige Erkennung von Systemengpässen.

Durch die Verschmelzung von Simulation und realweltlicher Intelligenz ermöglicht PEGAVERSE schnelle betriebliche Verbesserungen, bevor eine Produktionslinie gebaut wird. Produktionslinienpläne können zunächst simuliert werden, um Zykluszeiten abzuschätzen, die Effektivität vorherzusagen und Engpässe zu identifizieren. Basierend auf den Ergebnissen kann die Simulation optimiert und angepasst werden, um die Auslastung zu maximieren. Durch Simulation und Bewertung trägt PEGAVERSE dazu bei, Zeit und Geld für langwierige Modifikationen der physischen Linie effektiv zu reduzieren.

Pegatron hat sechs virtuelle Fabriken parallel zu physischen Produktionsanlagen bereitgestellt, um sicherzustellen, dass jeder Aspekt der Räume vor der Implementierung in die reale Welt entworfen, getestet und optimiert wird. Es wird erwartet, dass dies dazu beitragen wird, die Bauzeit für eine neue Fabrik um 40 % zu verkürzen.

Bei Pegatron gibt es viele Möglichkeiten, Prozesse mit generativer KI und KI-Agenten zu optimieren. Jede Abteilung entwickelte jedoch ihre eigenen Agenten und hatte mit Rechenanforderungen, MLOps-Pipelines und minimaler Standardisierung zu kämpfen. Um ein höheres Maß an Effizienz zu erzielen, hat Pegatron PEGA AI entwickelt, eine KI-Fabrik, mit der Benutzer eine Vielzahl von KI-Agenten erstellen, trainieren und bereitstellen können. Pegatron nutzt NVIDIA AI Enterprise plus NVIDIA DGX™, um die Entwicklung von KI-Agenten mit einem umfangreichen Portfolio an Foundation- und Reasoning-Modellen und -Tools zu beschleunigen, um die Datenverarbeitung, Modellanpassung, Retrieval-augmented Generation (RAG) und Leitplanken zu optimieren. Zu den Modellen gehören große Sprachmodelle (LLMs) und maßgeschneiderte visuelle Sprachmodelle (VLMs), die auf der NVIDIA VILA-Architektur basieren.

PEGA AI hat die Entwicklung von KI-Agenten im gesamten Unternehmen in den letzten vier Jahren um 400 % beschleunigt. Diese PEGA-KI-Agenten absorbieren sensorbasierte Daten von Robotern mit NVIDIA Isaac Sim und Kamerainfrastrukturen mit NVIDIA Metropolis für Videoanalysen. Die Agenten können als intelligente Kundenservice-Agenten, Qualitätsprüfer oder Lagerbetriebs-Agenten eingesetzt werden, die Maschinenzustand überwachen, Sicherheitsvorschriften einhalten und Prozesse optimieren.

Als führendes Unternehmen für die Präzisionsmontage nutzte Pegatron PEGA AI und den NVIDIA AI Blueprint für Videosuche und -zusammenfassung (VSS), um den PEGA Visual Analytics Agent (VAA) zu entwickeln. Eine anhaltende Herausforderung bei der Skalierung von KI-Fabriken sind komplexe manuelle Verfahren, während gleichzeitig eine hohe Mitarbeiterfluktuation besteht. Die Überwachung der Einhaltung manueller Montageprozesse ist beispielsweise arbeitsintensiv, fehleranfällig und schwer zu skalieren, wenn die Ressourcen knapp sind.

Um dieses Problem zu lösen, stellte Pegatron einen Montageanleitungs-Agenten bereit, der VSS nutzt, um Montageprozesse in Echtzeit zu überwachen und zu verfeinern. Der Agent analysiert den Montageprozess, um potenzielle Anomalien zu erkennen und zu bestätigen, dass während des gesamten Montageprozesses Sicherheitsstandards eingehalten werden. Wenn beispielsweise bei der Montage eines Telefons oder Laptops ein Fehltritt gemacht wurde (beispielsweise eine Schraube vergessen wurde), erhielten die Pegatron-Mitarbeiter eine Echtzeitwarnung und behoben den Fehler. Fabrikbetreiber können sogar einen Videoausschnitt des Vorfalls überprüfen und dem Montageleitagenten Fragen zur weiteren Klärung stellen.

Durch die Verbesserung des Montageprozesses mit diesem KI-Agenten konnte Pegatron eine 7-prozentige Reduzierung der Arbeitskosten pro Montagelinie und einen Rückgang der Defektraten um 67 % verzeichnen. Die Zusammenarbeit mit NVIDIA hat es Pegatron ermöglicht, eine gleichbleibende Qualität sicherzustellen, ein effizienteres Prozessmanagement zu gewährleisten und Innovationen und Erfolg in allen Fertigungsbetrieben zu fördern.

Ein weiteres Beispiel ist Kinsus International Technology, ein globaler Anbieter von IC-Substraten und Pegatron-Kunde, der bei der Identifizierung und Behebung von Fertigungsfehlern vor Herausforderungen stand. Dies erforderte zeitaufwendige manuelle Inspektionen durch Fertigungsingenieure, die Tausende von Einheiten untersuchten, um Probleme zu ermitteln, indem sie Maschineneinstellungen, Materialtemperaturen und andere Faktoren in Zusammenhang brachten. Mit PEGA AI entwickelte Kinsus einen multimodalen KI-Agenten, der die Bildanalyse mit Fertigungsdaten kombiniert, um Probleme automatisch zu analysieren und zu lösen. Jetzt können sie nicht nur Defekte, sondern auch ihre Ursachen genau identifizieren. Dieser KI-gestützte Ansatz, der durch das NVIDIA VLM verbessert wurde, hat die Analysegenauigkeit von 76 % auf fast 95 % verbessert. Die Zeit für die Fehleranalyse wurde von Tagen auf nahezu Null erheblich verkürzt. Infolgedessen hat Kinsus die Produktqualitätskontrolle erheblich verbessert und den Übergang zu autonomer Fertigung beschleunigt.

Durch die Kombination der Stärken digitaler Zwillinge und KI-gestützter Fabriken trainiert Pegatron KI-Agenten in großem Maßstab und wird zu einem Vorreiter im Bereich der industriellen KI. Pegatron hat beispielsweise einen KI-Agenten entwickelt, der seinen Leimabgaberobotern hilft, sich dynamisch an sich ändernde Umgebungsbedingungen wie Leimviskosität oder Raumtemperatur anzupassen. Mithilfe fortschrittlicher Simulation und PEGA AI entwickelte das Team einen Agenten, der die Richtlinien für die Klebstoffausgabe erlernt und diese im simulierten PEGAVERSE anwendet. 

Der Agent wird im PEGAVERSE-Daten-Flywheel fein abgestimmt, bis er die Parameter der Klebstoffausgabemaschine autonom bewerten und optimieren sowie sich in Echtzeit an Umgebungsänderungen anpassen kann. Dies sorgt für gleichbleibende Qualität und Effizienz. Durch die Simulation verschiedener Szenarien im PEGAVERSE und die schnelle Iteration von Verbesserungen beschleunigt das System die Entwicklungszyklen von Tagen auf Minuten und ermöglicht eine skalierbare, intelligente Automatisierung für intelligente Fabriken. PEGAVERSE beschleunigt die Sim-zu-Real-Richtlinien-Übertragung, von der Identifizierung von Defekten oder Redundanzen bis hin zur Anwendung von kontextbezogenem Denken und Kausalanalysen. Sehen Sie sich den Vortrag von Pegatron NVIDIA GTC zum Thema Harmonisierung digitaler Zwillinge und KI-Fabriken: Erschließen der industriellen Autonomie an, um zu erfahren, wie KI-gestützte Fabriken KI-Agenten in großem Maßstab trainieren können, um reale Betriebsabläufe zu optimieren und die Automatisierung voranzutreiben.