Pegatron scala le operazioni di fabbrica grazie agli agenti IA e ai digital twin

La pianificazione delle linee di produzione convenzionali si affida all'esperienza del personale di fabbrica per organizzare le stazioni e le attività, tuttavia, non è sempre possibile prevedere le condizioni operative effettive. Inoltre, l'efficacia complessiva delle apparecchiature (OEE) di una linea di produzione può essere valutata solo una volta iniziate le operazioni, il che spesso è troppo tardi perché l'investimento è già stato fatto. Utilizzando NVIDIA Omniverse, Pegatron ha creato PEGAVERSE, una piattaforma digital twin che crea ambienti simulati fisicamente accurati delle operazioni di fabbrica, digitalizzando i dati per identificare opportunità di miglioramento, ad esempio, rilevando precocemente i colli di bottiglia dei sistemi.

Combinando simulazione e intelligenza del mondo reale, PEGAVERSE consente di ottenere rapidi miglioramenti operativi prima della creazione delle linee di produzione. I piani delle linee di produzione possono essere simulati per stimare i tempi dei cicli, prevederne l'efficacia e identificarne i colli di bottiglia. In base ai risultati, la simulazione può essere ottimizzata e regolata per massimizzare l'utilizzo. Attraverso la simulazione e la valutazione, PEGAVERSE aiuta a ridurre efficacemente il tempo e il denaro spesi per le eventuali e tediose modifiche alla linea fisica.

Pegatron ha reso possibile il deployment di sei fabbriche virtuali in parallelo alle strutture di produzione fisiche, garantendo che ogni aspetto dei loro spazi fosse progettato, testato e ottimizzato prima dell'effettiva implementazione nel mondo reale. Questo approccio aiuterà a ridurre i tempi di realizzazione delle nuove fabbriche del 40%.

In Pegatron, le opportunità per ottimizzare i processi grazie all'IA generativa e agli agenti IA sono numerose. Tuttavia, in passato, ogni reparto procedeva in modo indipendente nella creazione dei propri agenti, con problemi di requisiti di calcolo, pipeline MLOp e un livello di standardizzazione minimo. Per ottenere un'efficienza superiore, Pegatron ha creato PEGA AI, una fabbrica IA che consente agli utenti di creare, addestrare e distribuire diversi agenti IA. Pegatron utilizza NVIDIA AI Enterprise e NVIDIA DGX™ per accelerare lo sviluppo degli agenti IA grazie al ricco portfolio di modelli di base e di ragionamento per semplificare l'elaborazione dei dati, la personalizzazione dei modelli, la generazione aumentata mediante recupero (RAG) e i sistemi di protezione. Tali modelli includono LLM e VLM basati sull'architettura NVIDIA VILA.

PEGA AI ha accelerato lo sviluppo degli agenti IA in tutta l'azienda del 400% negli ultimi quattro anni. Questi agenti PEGA AI assorbono i dati basati sui sensori dai robot tramite NVIDIA Isaac Sim e l'infrastruttura delle telecamere utilizzando NVIDIA Metropolis per l'analisi video. Gli agenti possono essere impiegati come agenti intelligenti per il servizio clienti, il controllo qualità o per le operazioni di magazzino per il monitoraggio dello stato dei macchinari, la conformità alla sicurezza e l'ottimizzazione dei processi.

In qualità di azienda leader nell'assemblaggio di prodotti di precisione, Pegatron ha utilizzato PEGA AI e il blueprint NVIDIA AI per la ricerca e il riepilogo video (VSS) per la creazione dell'agente di analisi visiva PEGA (VAA). La complessità delle procedure manuali e l'elevato turnover della forza lavoro rappresentano due sfide persistenti per la scalabilità delle fabbriche IA. Inoltre, il monitoraggio della conformità dei processi di assemblaggio manuale è laborioso, soggetto a errori e difficile da scalare quando le risorse sono scarse.

Per risolvere il problema, Pegatron ha distribuito un agente di assemblaggio che utilizza il VSS per aiutare a monitorare e perfezionare i processi di assemblaggio in tempo reale. L'agente analizza il processo di assemblaggio per individuare potenziali anomalie e confermare il rispetto degli standard di sicurezza durante l'intero processo. Ad esempio, se durante l'assemblaggio di un telefono o di un laptop si verifica un errore, come dimenticare una vite, l'agente è in grado di inviare un avviso in modo da poter risolvere l'errore al volo. Gli operatori possono persino guardare un video dell'incidente e porre domande all'agente per ottenere ulteriori chiarimenti sull'assemblaggio.

Grazie ai miglioramenti al processo di assemblaggio resi possibili dall'agente IA, Pegatron sta ottenendo una riduzione del 7% per linea di assemblaggio dei costi legati alla manodopera e una riduzione del 67% dei tassi di difetti. La collaborazione con NVIDIA ha permesso a Pegatron di garantire una qualità coerente, rendendo possibile una gestione dei processi più efficiente e promuovendo l'innovazione e il successo attraverso le operazioni di produzione.

Un altro esempio è Kinsus International Technology, fornitore globale di substrati IC e cliente Pegatron, che ha dovuto affrontare le sfide legate all'identificazione e alla risoluzione dei difetti di produzione. In precedenza, questo aveva richiesto ispezioni manuali dispendiose in termini di tempo da parte degli ingegneri manifatturieri che erano costretti a esaminare migliaia di unità per individuare i problemi mettendo in relazione le impostazioni delle macchine, la temperatura dei materiali e altri fattori. Grazie a PEGA AI, Kinsus ha creato un agente IA multimodale che combina l'analisi delle immagini con i dati di produzione per analizzare e risolvere automaticamente i problemi. Ora, l'azienda è in grado di identificare con precisione non solo i difetti, ma anche le cause alla radice. Questo approccio basato sull'intelligenza artificiale, potenziato da NVIDIA Virtual Language Model (VLM), ha permesso di migliorare la precisione dell'analisi dal 76% a quasi il 95%, riducendo drasticamente il tempo necessario per l'analisi dei difetti da diversi giorni a quasi zero. Kinsus ha migliorato notevolmente il controllo della qualità dei prodotti e ha accelerato il passaggio alla produzione autonoma.

Combinando la potenza dei gemelli digitali e delle fabbriche IA, Pegatron sta addestrando agenti IA su larga scala e sta diventando leader nell'IA industriale. Ad esempio, ha creato un agente IA che aiuta i robot distributori di colla ad adattarsi dinamicamente alle mutevoli condizioni ambientali, ad esempio, tenendo conto della viscosità della colla o della temperatura ambientale. Utilizzando la simulazione avanzata e PEGA AI, il team ha sviluppato un agente per apprendere le linee guida di distribuzione della colla e applicarle nel PEGAVERSE simulato. 

L'agente viene ottimizzato nel ciclo di dati PEGAVERSE fino a quando non è in grado di valutare automaticamente e ottimizzare i parametri della macchina di distribuzione della colla e di adattarsi dinamicamente ai cambiamenti ambientali in tempo reale. Questo approccio garantisce qualità ed efficienza costanti. Simulando vari scenari in PEGAVERSE e iterando rapidamente i miglioramenti, il sistema accelera i cicli di sviluppo che in passato richiedevano giorni, in pochi minuti, rendendo possibile un'automazione scalabile e intelligente delle fabbriche smart. PEGAVERSE accelera il trasferimento delle politiche dalla simulazione alla realtà, passando dall'identificazione di difetti o ridondanze all'applicazione del ragionamento contestuale e dell'analisi di causalità. Guarda la presentazione di Pegatron all'NVIDIA GTC “Harmonizing digital twin and AI Factory: Unlocking Industrial Autonomy” (Armonizzazione dei digital twin e delle fabbriche IA: come sbloccare l'autonomia industriale) per scoprire come le fabbriche basate sull'IA possono addestrare gli agenti IA su larga scala per ottimizzare le operazioni del mondo reale e promuovere l'automazione.