BMW Group が NVIDIA Omniverse で工場プランナー向けのカスタム アプリケーションを開発

工場計画で推進されている変革だけでなく、BMW は AI を生産ラインの中核に据えることで品質管理の新たな定義を提案しています。疲労や一貫性の欠如が生じやすい検査員のみに依存するのではなく、BMW は AI を活用した目視検査システム「Presence Detection」を開発しました。このシステムは、重要な部品の画像をリアルタイムで自動評価し、問題点を検出した場合に作業者に通知して対応を促します。

これらの目視検査モデルのトレーニングには大量の欠陥データが必要ですが、特に初期の生産段階では欠陥がまれで再加工コストが高いため、データの収集が困難です。NVIDIA Omniverse Replicator と Isaac Sim を活用して、BMW のチームはボタンを 1 回クリックするだけで数千枚のフォトリアルなトレーニング画像を生成する、合成データ パイプラインを構築しました。BMW は、生産を開始する前に欠陥や現実のシナリオを仮想的にシミュレーションすることで、堅牢な AI モデルを訓練できるようになりました。

この取り組みをさらに広げるため、BMW は SORDI.ai (Synthetic Object Recognition Dataset for Industries) を活用しています。これは、多様なユースケース全体で画像データを管理する中央プラットフォームであり、データ サイエンティストが会社全体でデータセットに安全にアクセスし、再利用できるよう支援します。この画期的な取り組みでは、産業環境向けに最大規模かつ最もリアルなオープンソース データセットを提供することで、生産環境における AI トレーニングの高速化を目指しています。これは 80 カテゴリにわたる 80 万以上のフォトリアルな画像で構成されています。BMW は、NVIDIA Hopper™ アーキテクチャを搭載した NVIDIA DGX™ システムを活用して、SORDI データセットの開発に使用されるディープラーニング ベースの合成データ生成モデルをトレーニングしました。ディープラーニング モデルは、物体検出、画像のセグメント化、画像分類、6D 姿勢推定などのタスクを実行します。最後に、DGX システムはトレーニング済みモデルの検証とテストに使用されます。このようなシミュレーション、AI、NVIDIA アクセラレーテッド コンピューティングの融合は、検査を単なる手動チェックポイントから、生産工程ごとに進化していくスマートでスケーラブルなプロセスへと変革しています。

Replicator と SORDI.ai の組み合わせは、チームが予定より数週間早い品質管理を可能にし、従来のデータ収集のコストと複雑さを軽減しました。

BMW は、高度な生成 AI およびエージェント型 AI 機能を備えた、デジタルツイン プラットフォームの拡張に尽力しています。インテリジェントな AI アシスタントを導入することで、BMW は計画ツールの使いやすさを向上し、チームのニーズに迅速に対応できるようにします。これらの新機能は、タスクの自動化、解決策の提案、プランナーによる新たな機会の特定、問題の迅速な解決を支援し、実行できるようにします。プラットフォームが拡大するに伴って、BMW のチームは工場計画における柔軟性と効率性を向上させ、組織全体でより幅広いユースケースをサポートできるようになります。