BMW Group desarrolla una aplicación personalizada en NVIDIA Omniverse para planificadores de fábricas

Más allá de las transformaciones impulsadas en la planificación de fábricas, BMW redefine el control de calidad al poner la IA en el corazón de sus líneas de producción. En lugar de depender únicamente de inspectores humanos, propensos a la fatiga y la incoherencia, BMW desarrolló un sistema de inspección visual impulsado por IA llamado Presence Detection, que evalúa automáticamente las imágenes de componentes críticos en tiempo real y marca cualquier problema para que los trabajadores lo aborden.

El entrenamiento de estos modelos de inspección visual requiere grandes volúmenes de datos de defectos, que son difíciles de recopilar, especialmente durante las primeras ejecuciones de producción, donde los defectos son raros y la reelaboración es costosa. Con NVIDIA Omniverse Replicator e Isaac Sim, el equipo de BMW creó un proceso de datos sintéticos que genera miles de imágenes de entrenamiento fotorrealistas con solo hacer clic en un botón. BMW ahora puede entrenar modelos de IA robustos antes de comenzar la producción al simular defectos y escenarios del mundo real de forma virtual.

Para escalar aún más este esfuerzo, BMW aprovecha SORDI.ai (Conjunto de Datos Sintéticos para el Reconocimiento de Objetos en Industrias), una plataforma central que gestiona los datos de imagen en los casos de uso y ayuda a los científicos de datos a acceder y reutilizar de forma segura los conjuntos de datos en toda la empresa. Esta iniciativa innovadora tiene como objetivo acelerar el entrenamiento de IA en la producción al ofrecer el conjunto de datos de código abierto más grande y realista para el entorno industrial, que comprende más de 800 000 imágenes fotorrealistas que abarcan 80 categorías. BMW aprovechó los sistemas NVIDIA DGX™ con la arquitectura NVIDIA Hopper™ para entrenar modelos de generación de datos sintéticos basados en deep learning utilizados para desarrollar el conjunto de datos SORDI. Los modelos de deep learning realizan tareas como la detección de objetos, la segmentación de imágenes, la clasificación de imágenes y la estimación de poses 6D. Por último, los sistemas DGX se utilizan para evaluar y probar los modelos entrenados. Esta fusión de simulación, IA y computación acelerada de NVIDIA transforma la inspección desde un punto de control manual en un proceso inteligente y escalable que evoluciona con cada ejecución de producción.

Juntos, Replicator y SORDI.ai ayudaron al equipo a gestionar el control de calidad semanas antes de lo previsto, todo al tiempo que reducían los costes y la complejidad de la recopilación de datos tradicional.

BMW se compromete a ampliar su plataforma de gemelos digitales con capacidades avanzadas de IA generativa y de agentes. Al introducir asistentes de IA inteligentes, BMW hará que las herramientas de planificación sean más fáciles de usar y más sensibles a las necesidades de los equipos. Estas nuevas características ayudarán a automatizar tareas, sugerir soluciones y permitir a los planificadores identificar nuevas oportunidades y resolver problemas más rápidamente. A medida que la plataforma crece, los equipos de BMW tendrán mayor flexibilidad y eficiencia en la planificación de fábricas, admitiendo una gama más amplia de casos de uso en toda la organización.