製造の物流で新たな効率化を促進する

BMW Group の年間車両販売数は過去 10 年間で 2 倍の 2500 万台になっています。平均 100 種類の異なるオプションを備えた複数の車種があるということは、顧客の注文の 99% が互いに異なっているということです。膨大な量の部品が毎日、世界中のサプライヤーから配送されるため、この大量の流入が工場の物流にとって大きな課題となっています。BMW Group は、NVIDIA の新しい Isaac Robotics Platform を採用し、自動車工場を強化しました。

顧客注文

顧客注文: 選択の力

BMW Group は、毎日 10,000 台の新車を生産しています。40 車種に 1 台あたり 100 のオプションを装備しています。結果的に 2100 種類の異なる構成が可能になります。

工場の物流

工場の物流: 原部品を入れ、部品トレイを出す

BMW Group の物流では、31 の工場を通じて 1,800 社のサプライヤーから毎日 3000 万個の部品を仕入れています。230,000 個もの部品がトレイに整理され、毎日 10,000 台の受注生産車を生産しています。

製造

製造: ジャストインタイム、ジャストインシーケンス

BMW Group の生産ラインは 56 秒に 1 台の割合で車を生産しています。このラインはノンストップで稼働し、どのような順序でも最大 10 台まで異なる車を生産することができ、部品は必要な時と必要な所に正確に届けられます。

BMW Group は顧客の Power of Choice (選択の力) に専心しています。顧客がさまざまなら、車も多様な車種で多彩な機能がカスタマイズされています。1 つの工場ラインで複数のモデルを大量に作り、しかも、高品質の車に高度なカスタマイズを施すには、エンドツーエンドの高度な計算処理ソリューションが必要になります。NVIDIA との業務提携により、未来の工場の物流を今、開発することができ、最終的には、世界中の BMW Group の顧客に喜んでもらえるでしょう。

— Jürgen Maidl 氏、BMW Group、物流部門のバイスプレジデント

BMW Group は NVIDIA の ISAAC ロボティクス プラットフォームを利用し、工場を再創造したところ、革新的なものになりました。BMW Group は AI 工場の時代を先導し、AI とロボティクスのテクノロジを活用して、高度にカスタマイズ可能でジャストインタイム/ジャストインシーケンス製造の次のレベルを作り上げています。

— Jensen Huang、NVIDIA 創業者/CEO

このビデオでは、NVIDIA AI プラットフォームでのシミュレーションからリアルへのプロセスをお見せしています。BMW Group の Smart Transport Robot (STR) と SortBot では、Isaac を使用して、モーション プランニング、物体検出、姿勢推定などのマルチモーダル機能を実行できます。これらのロボットは、Omniverse 上の Isaac Sim で正確な物理とリアリズムでもって表示されるとともに、実際の BMW 工場でも稼働しています。

NVIDIA ISAAC を利用したロボット開発

BMW Group は、NVIDIA のオープンな Isaac ロボティクス ソフトウェア プラットフォーム上で実行する、単一のソフトウェア アーキテクチャを使用して開発された物流ロボットと共に、NVIDIA テクノロジに基づくエンドツーエンド システムを実装しました。マニピュレーション ロボットが部品を選択して整理しながら、ナビゲーション ロボットが自律的に材料を搬送します。NVIDIA テクノロジを利用して、システムの設計、トレーニング、開発、シミュレーション、そしてシステム導入が行われました。

新しいシステムの設計

新しいシステムの設計

NVIDIA® Quadro® GPURTX プラットフォームを利用し、実データを増やすさまざまなライティングおよびオクルージョンの条件でレイ トレーシングされた合成機械部品をレンダリングします。これが AI 学習を強化し、開発を加速します。

ディープ ニューラル ネットワークの学習

ディープ ニューラル ネットワークの学習

その後、実物と合成機械部品データが NVIDIA DGXNVIDIA DGX™ Station のディープ ニューラル ネットワークを学習させるために使用されます。

AI ロボット アプリケーションの開発

AI ロボット アプリケーションの開発

NVIDIA’s Isaac オープン ロボティクス プラットフォーム上に構築されたこのロボットは、多数の強力なディープ ニューラル ネットワークを使用して、知覚、セグメンテーション、姿勢推定に対応し、環境の認知、物体検出、自律的なナビゲーション、および物体の移動を行います。

シミュレーションによる学習とテスト

シミュレーションによる学習とテスト

ロボットは、NVIDIA の Omniverse 仮想環境で、NVIDIA Isaac Sim 操作を利用して、仮想的に学習されテストされます。さまざまな地域の複数の BMW Group 社員が、1 つのシミュレート環境で作業できます。

最終システムの導入

最終システムの導入

様々な Jetson AGX Xavier と EGX エッジ コンピューターが、マルチモーダル センサー フュージョンとエッジ AI を必要とする BMW Group の新しい自律ロボット ラインナップにパワーをもたらします。

よりスマートなロボットとより効率的な工場を実現する NVIDIA ISAAC

BMW Group のエンドツーエンド物流システムでは、NVIDIA Isaac のオープンロボティクス プラットフォームで実行する 5 つの AI 対応ロボットを備えています。今では、高度にカスタマイズされた車両を同じ生産ラインで組み立てるために、ロボットが現在の生産工程を補助しています。

SortBot

SortBot

Smart Transport Robot (STR)

スマート トランスポート ロボット (STR)

SplitBot

SplitBot

PickBot

PickBot

PlaceBot

PlaceBot

NVIDIA のオープンな Isaac Robotics プラットフォームについての詳細は、NVIDIA にお問い合わせください。