Roboterplattform und KI bei BMW: Fit für die nächste Stufe der Fertigung

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Roboterplattform und KI bei BMW: Fit für die nächste Stufe der Fertigung

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Die BMW Group hat sich für die neue Roboterplattform Isaac von Nvidia entschieden, um die Logistik in ihren Automobilfabriken zu optimieren.
Roboterplattform von Nvidia für BMW Group

Quelle: Nvidia

  • Die Lieferkette der BMW Group umfasst Millionen von Teilen mit 230‘000 eindeutigen Teilenummern, die von mehr als 4‘500 Zulieferstandorten in ein Werk fließen.
  • Darüber hinaus werden den Kunden Fahrzeuge der BMW Group mit durchschnittlich 100 verschiedenen Optionen angeboten.
  • Dies stellt die Werkslogistik vor enorme Herausforderungen
  • Eine neuartige Roboterplattform mit KI-basierter Berechnung und Visualisierung soll die Logistik optimieren, damit kundenspezifische Autos noch schneller und effizienter produziert werden können.

Die BMW Group hat sich für die neue Roboterplattform Isaac von Nvidia entschieden, um ihre Automobilfabriken zu optimieren. Dabei kommen Logistikroboter zum Einsatz, die auf KI-Berechnungs- und Visualisierungstechnologien basieren, wie die Unternehmen verlauten lassen.

Im Mittelpunkt der Zusammenarbeit steht die Implementierung eines End-to-End-Systems auf der Grundlage von Nvidia-Technologien mit Robotern, die mit einer einzigen Softwarearchitektur entwickelt wurden und auf der offenen Roboterplattform Isaac laufen — von der Schulung über die Tests bis hin zum Einsatz. Ziel von BMW ist es, den logistischen Fabrikfluss zu verbessern, um kundenspezifische Autos schneller und effizienter produzieren zu können. Sobald das System entwickelt ist, wird es in den Werken der BMW Group weltweit eingesetzt.

„Dass die BMW Group die Isaac-Robotikplattform von Nvidia nutzt, um ihre Fabrik neu zu gestalten, ist revolutionär“, sagte Jensen Huang, Gründer und CEO von Nvidia. „Die BMW Group führt den Weg in die Ära der Roboterfabriken, indem sie Durchbrüche in der KI- und Robotertechnologie nutzt, um die nächste Stufe der hochgradig anpassbaren Just-in-Time- und Just-in-Sequence-Fertigung zu schaffen.“

„BMW hat sich der ‚Power of Choice‘ für seine Kunden verschrieben — der individuellen Anpassung unterschiedlicher Funktionen in unterschiedlichen Fahrzeugen für unterschiedliche Kunden“, sagte Jürgen Maidl, Senior Vice President Logistik der BMW Group. „Die Herstellung hochwertiger, hochgradig kundenindividueller Fahrzeuge auf der Basis mehrerer Modelle, mit höheren Stückzahlen und auf einer Fertigungsstraße erfordert fortschrittliche Computerlösungen von Anfang bis Ende. Unsere Zusammenarbeit mit Nvidia erlaubt uns, die Zukunft der Werkslogistik schon heute zu entwickeln und letztlich die Kunden der BMW Group weltweit zu begeistern“, so Jürgen Maidl weiter.

Die Zusammenarbeit beruht auf Nvidia DGX-KI-Systemes und Isaac-Simulationstechnologie, um die Roboter zu trainieren und zu testen, Nvidia Quadro Raytracing-GPUs zum Rendern synthetischer Maschinenteile, die das Training verbessern, und einer neuen Reihe von mehreren KI-fähigen Robotern, die auf dem Isaac-Softwareentwicklungskit basieren und von leistungsfähigen Jetson und EGX Edge-Computern betrieben werden.

Roboterplattform Isaac. Bildquelle: Nvidia

Enorme Anforderungen an die Werkslogistik

Die Lieferkette der BMW Group umfasst Millionen von Teilen mit 230‘000 eindeutigen Teilenummern, die von mehr als 4‘500 Zulieferstandorten in ein Werk fließen, und dies in wachsenden Mengen, da sich der Automobilabsatz der BMW Group in den vergangenen zehn Jahren auf 2,5 Millionen Fahrzeuge verdoppelt hat. Darüber hinaus werden den Kunden Fahrzeuge der BMW Group mit durchschnittlich 100 verschiedenen Optionen angeboten, was dazu führt, dass in 99 Prozent der Fälle die Kundenbestellungen voneinander abweichen. Dies stellt die Werkslogistik vor eine immense Herausforderung.

Um die enorme Komplexität dieses Materialflusses in den Griff zu bekommen, unterstützen heute autonome, KI-getriebene Logistikroboter den laufenden Produktionsprozess. Somit lassen sich individualisierte Fahrzeuge auf der gleichen Fertigungslinie zusammenzustellen.

„Letztendlich wurde die schiere Menge an möglichen Konfigurationen zu einer Herausforderung für die Produktion der BMW Group in drei grundlegenden Bereichen – Informatik, Logistikplanung und Datenanalyse“, sagt Maidl.

Roboterplattform als Basis für KI-fähige Roboter, die logistischen Workflow optimieren

Die Antwort der BMW Group ist die Nutzung der neuartigen Roboterplattform zur Entwicklung von fünf KI-fähigen Robotern, die den logistischen Workflow verbessern sollen. Sie basieren auf einer Vielzahl von Jetson AGX Xavier- und EGX-Edge-Computern und umfassen sowohl Navigationsroboter zum autonomen Materialtransport als auch Manipulationsroboter zur Auswahl und Organisation von Teilen.

Die auf dem Isaac SDK entwickelten Roboter nutzen eine Reihe leistungsstarker tiefer neuronaler Netzwerke, die sich mit Wahrnehmung, Segmentierung und Posenschätzung befassen. Damit nehmen sie ihre Umgebung wahr, erkennen Objekte, navigieren autonom und bewegen Objekte. Diese Roboter werden sowohl mit realen als auch mit synthetischen Daten trainiert, wobei Nvidia-GPUs verwendet werden, um per Raytracing generierte Maschinenteile in einer Vielzahl von Beleuchtungs- und Verdeckungsbedingungen zu rendern und auf diese Weise die realen Daten zu ergänzen.

Die realen und synthetischen Daten werden dann verwendet, um tiefe neuronale Netzwerke auf den Systemen zu trainieren. Die Roboter werden dann kontinuierlich in den Isaac-Simulatoren für Navigation und Manipulation getestet, die auf Nvidias Omniverse-Plattform arbeiten. Diese Plattform bietet Mitarbeitern der BMW Group die Möglichkeit, in verschiedenen Regionen in einer simulierten Umgebung zusammenzuarbeiten.

Weitere Informationen: https://www.nvidia.com/en-us/autonomous-machines/embedded-systems/car-manufacturing-robotics/

Erfahren Sie hier, wie Volkswagen seine Elektroauto-Produktion digitalisiert.

Lesen Sie auch: „Materialflusslösungen schneller planen: Plug-In für AutoCAD“

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