ABB وNVIDIA تتعاونان لتوسيع نطاق الذكاء الاصطناعي المادي في الأتمتة الصناعية

ABB و NVIDIA يرسمان مستقبل الذكاء الاصطناعي المادي في الأتمتة الصناعية

يتغير مشهد أتمتة المصانع مع دمج ABB Robotics لمكتبات NVIDIA Omniverse في منصتها RobotStudio®. يهدف هذا التعاون إلى توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي المادي عبر قطاعات التصنيع العالمية. من خلال دمج المحاكاة عالية الدقة مع الأجهزة ذات الدرجة الصناعية، يسد الشراكة بفعالية الفجوة الطويلة الأمد بين التدريب الافتراضي والتنفيذ في العالم الحقيقي. وبالتالي، يمكن للمصنعين الآن تطوير واختبار ونشر مهام الروبوتات المعقدة بسرعة ودقة غير مسبوقة.

القضاء على فجوة المحاكاة إلى الواقع باستخدام RobotStudio HyperReality

غالبًا ما يعاني المهندسون من فجوة "المحاكاة إلى الواقع"، حيث تفشل المحاكاة الافتراضية في محاكاة الإضاءة والمواد والاحتكاك الفيزيائي. ومع ذلك، تستخدم منصة RobotStudio HyperReality الجديدة حوسبة NVIDIA المتسارعة لتحقيق دقة محاكاة تصل إلى 99%. على عكس البرامج القياسية، تستخدم ABB وحدة تحكم افتراضية تعمل بنفس البرنامج الثابت تمامًا مثل الأجهزة المادية. وهذا يضمن ارتباطًا شبه مثالي بين التوأم الرقمي وأرض المصنع. علاوة على ذلك، تقلل تقنية Absolute Accuracy من ABB أخطاء تحديد المواقع إلى 0.5 مم فقط، مما يجعلها مثالية للأتمتة الصناعية عالية الدقة.

تسريع وقت الوصول إلى السوق من خلال توليد البيانات الاصطناعية

يتيح الدمج للمطورين إنشاء كميات هائلة من البيانات الاصطناعية ضمن بيئات دقيقة فيزيائيًا. يستخدم المصنعون هذه البيانات لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي دون الحاجة إلى نماذج أولية مادية. ونتيجة لذلك، يمكن للشركات تقليل أوقات الإعداد والتشغيل بنسبة تصل إلى 80%. علاوة على ذلك، يقلل هذا النهج تكاليف الإنتاج بنسبة 40% ويسرع وقت الوصول إلى السوق للسلع المعقدة بنسبة 50%. يمثل هذا التحول من الاختبار المادي إلى التحسين الافتراضي علامة فارقة رئيسية في تطور أنظمة التحكم الذكية وهياكل DCS.

التحقق من صحة العالم الحقيقي في تجميع الإلكترونيات الاستهلاكية

تقوم Foxconn، الشركة الرائدة عالميًا في تصنيع الإلكترونيات، حاليًا بتجربة هذه التكنولوجيا لأتمتة عمليات التجميع الدقيقة. تتطلب المكونات الصغيرة في الهواتف الذكية وأجهزة الكمبيوتر المحمولة دقة فائقة في الانتقاء والتثبيت. في السابق، كانت هذه المهام تتطلب تصحيح أخطاء يدويًا مكثفًا وساعات هندسية. باستخدام RobotStudio HyperReality، تقوم Foxconn بتدريب قوة عاملها الروبوتية افتراضيًا قبل نشرها في خط الإنتاج المباشر. تضمن هذه الاستراتيجية إنتاجًا عالي العائد من اليوم الأول، مما يثبت أن الروبوتات المدفوعة بالذكاء الاصطناعي يمكنها التعامل مع أكثر التطبيقات الصناعية تطلبًا.

معالجة نقص العمالة في التصنيع على نطاق صغير

بينما تقود عمالقة مثل Foxconn الطريق، تجلب شركات مثل WORKR الذكاء الاصطناعي المادي إلى الشركات الصغيرة والمتوسطة. في NVIDIA GTC 2026، أظهرت WORKR كيف تتيح منصتها WorkrCore™ AI للمشغلين تدريب الروبوتات في دقائق دون أي معرفة بالبرمجة. يعالج هذا التوحيد القياسي للأتمتة المتقدمة نقص العمالة الحاد في جميع أنحاء الولايات المتحدة. من خلال الجمع بين أجهزة ABB ذات الدرجة الصناعية وحوسبة الحافة من NVIDIA، يمكن حتى للمحلات الميكانيكية الأصغر الآن تنفيذ حلول روبوتية متطورة بكفاءة.

رؤية الخبراء: الانتقال إلى الإنتاج المعرف بالبرمجيات

يمثل الانتقال نحو "الواقع الفائق" تغييرًا أساسيًا في كيفية تصورنا للأجهزة الصناعية. تقليديًا، كان الروبوت أداة جامدة تحددها قيوده الميكانيكية. اليوم، من خلال NVIDIA Omniverse ووحدات التحكم الافتراضية من ABB، أصبحت الروبوتات كيانات معرفة بالبرمجيات. في رأيي، توفر القدرة على التكرار 1000 مرة في الثانية ضمن بيئة افتراضية ميزة تنافسية لا يمكن للاختبار المادي أن يضاهيها أبدًا. من المحتمل أن يجد المصنعون الذين يتجاهلون هذه العمليات التي تعتمد على المحاكاة أولاً أنفسهم غير قادرين على المنافسة على السرعة أو التكلفة خلال العقد القادم.

سيناريوهات الحلول وحالات التطبيق

• التجميع عالي الدقة: استخدام البيانات الاصطناعية لتدريب الروبوتات على وضع الإلكترونيات الدقيقة حيث تكون التفاوتات أقل من 1 مم.

• استدلال الذكاء الاصطناعي على الحافة: دمج NVIDIA Jetson في وحدات التحكم ABB OmniCore لتمكين تجنب العوائق في الوقت الفعلي في بيئات المصانع الديناميكية.

• التشغيل الافتراضي: تصميم ورشة طلاء سيارات كاملة في RobotStudio HyperReality لتحديد الاختناقات قبل تثبيت أي قطعة من الأجهزة.