NVIDIA Omniverse Enterprise で工場の未来を切り開く

さらに、工場の再構成は、通常、新型車を発売するときに計画されます。BMW は、作業員の安全と人間工学を考慮し、新しい環境にロボットの動作を再適応させる再トレーニングをする必要があります。最も効率的な計画を実行するのは、努力を要するタスクです。というのも、BMW の 5 万 7 千 人の従業員と数千台のロボットが共に作業することを考慮する必要があるからです。人間に加えて、複数の環境シナリオに対応するロボットのシステムをプログラムするには、完了に数週間から数ヶ月かかることがあります。AI を使用してロボットを訓練する場合でも、数十万の仮想シナリオが必要であり、使用中のロボットの数が増加すると複雑さが増します。

さらに、工場の再構成を最適化して、作業員にとって最も効率的で安全なパスを見つけるとなると、プロセスの実装に数ヶ月かかり、費用が数十万ドルにのぼることもあります。実際の工場とデジタル ツインの間でデータを同期できないと、デジタル ツインの誤った決定につながり、潜在的に高額な費用が生じることも起こり得ます。

これらの課題をすべて克服し、高品質の車両を作り続けるために、BMW のプロダクト プランナーは、世界的規模の生産ネットワーク内のすべての工場で、現実に忠実な計画およびデプロイ ライフサイクルをシミュレーションをすることを目指しました。

NVIDIA Omniverse Enterprise により、BMW はリアルタイムでキャプチャされたデータや個別のデータベースに保存されたデータを使用し、AI を用いて写真のようにリアルで正確な物理的工場のデジタル ツインをシミュレーションすることができます。このプラットフォームは、3D デザイン チームが共有の仮想空間内で、複数のソフトウェア スイートで同時に共同作業できるように構築されているため、BMW のデザイナーやオペレーターは、あらゆる詳細情報を把握し、1 つのモデルで共同作業を行うことができます。

BMW は、NVIDIA RTX™ 8000 GPU を搭載した NVIDIA 認定システム HPE Apollo 6500 サーバーを使用し、Altair のワークステーションとともに、編集やレンダリングに使用されるアプリやマイクロサービスの開発プラットフォームである Omniverse Kit をホストしました。単一の軽量サーバーで、ユーザーが共有仮想空間でつながり、コラボレーションを行うために使用する、デジタル コンテンツ作成 (DCC) の中央データベース ハブである Omniverse Nucleus をホストします。これは、Nucleus サーバーが他の DCC アプリのファイルを Universal Scene Description (USD) 形式に書き換えるため、可能です。

BMW は、Bentley Microstation、Autodesk Revit、Dassault Systèmes CATIA などのアプリケーションから Omniverse へのエクスポート機能を使用しているため、ユーザーはこれらのどのアプリで作業していても、サーバー上のプロジェクトに接続して、他のアプリと同じアセットを操作することができます。

BMW は、配送ロボットのトレーニングに NVIDIA Isaac Sim を採用しています。Isaac Sim を使用することで、BMW は機械学習のためにドメイン ランダムゼーションで合成データを生成できます。つまり、テクスチャ、方向、照明条件など、無限のバリエーションを持つ写真のようにリアルな物体の、何百万という生成画像を使用し、仮想ロボットがどのような条件下でも適切な行動を学習できることを意味します。望ましいシーケンスが見つかったら、この情報を反映して現実世界の素材やロボットを構築することができます。