BMWグループが自動車工場にNVIDIAのAIロボティクスプラットフォームを採用

BMW Group、NVIDIA のテクノロジを採用し、工場のロジスティクスを再定義

BMW Group が先進の AI コンピューティングとビジュアライゼーション テクノロジに基づいて構築されたロジスティクス ロボットを活用して自動車工場を強化するために NVIDIA の新しい Isaac ロボティクス プラットフォームを採用した。

このコラボレーションは、NVIDIA のテクノロジをベースとしたトレーニング、テストから導入に至るエンドツーエンドのシステムを実装することが中心となり、ロボットは単一のソフトウェア アーキテクチャを使って開発され、NVIDIA のオープン Isaac ロボティクス プラットフォームで動作。

BMW Group の目的は、工場内のロジスティクスを改善して、カスタマイズされた自動車をより早く、より効率的に生産することにある。

開発が完了すると、このシステムは BMW Group の世界中の工場に展開されることになるという。

NVIDIA の創業者/CEO であるジェンスン フアン (Jensen Huang)氏は、次のようにコメントしている。

「BMW Group が NVIDIA の Isaac ロボティクス プラットフォームを採用して、工場を刷新しようとしているのは、画期的な出来事です。BMW Group は、工場自動化の時代の先頭を行っており、AI およびロボティクス テクノロジのブレイクスルーを利用して、高度にカスタマイズが可能な、ジャストインタイムでジャストインシーケンスの製造の次のレベルを生み出そうとしています」

BMW Group のロジスティクス担当シニア バイスプレジデントであるユルゲン メイドル (Jürgen Maidl) 氏は、次のように述べている。

「BMW はお客様に向けて『Power of Choice』というメッセージを打ち出し、様々なお客様が多様な車両に多様な機能をカスタマイズできるようにしています。

1 つの工場ラインで、複数のモデルを大量生産するなかで、高品質で高度にカスタマイズされた自動車を生産するには、エンドツーエンドの先進的なコンピューティング ソリューションが必要となります。

NVIDIA とのコラボレーションにより、当社は未来に向けて今日の工場ロジスティクスを発展させ、最終的に世界中にいる BMW Group のお客様に満足していただくことができるようになります」

このコラボレーションでは NVIDIA DGX AI システムと Isaac シミュレーション テクノロジによるロボットのトレーニングとテスト、NVIDIA Quadro レイトレーシング GPU で機械部品をレンダリングすることによるトレーニングの向上、ならびに高性能な NVIDIA Jetson および EGX エッジ コンピューターを活用した Isaac ソフトウェア開発キットで制作された、複数の AI を使ったロボットの新しいラインアップの作成に焦点が当てられる。

BMW Group のサプライチェーンでは、4,500 以上のサプライヤーサイトから、23 万のユニークな部品番号が割り振られたものを含む、数百万の部品が工場に送られており、BMW Group の自動車販売台数が過去 10 年間で倍増して 250 万台になったのに合わせて、部品の数も増え続けている。

さらに、BMW Group の車両では、平均 100 通りの多様なオプションが顧客に用意されているため、顧客の注文の 99% がそれぞれ異なったものとなっており、工場内のロジスティクスでの大きな課題となっている。

このきわめて複雑化した材料の流れを最適化するために、現在、AI を活用した自律ロボットで生産プロセスを支援して、共通の生産ラインで高度にカスタマイズされた多様な車両を生産している。

「結局のところ、膨大な量の車両オプションが、BMW Group の生産活動にとって大きな障害となり、コンピューティング、ロジスティクス計画およびデータ アナリティクスという 3 つの基本的な部分に負担がかかるようになっていました」とメイドル氏は述べている。

これに対処するために、BMW Group では、NVIDIA の Isaac ロボティクス プラットフォームを使って、5 つの AIロボットを開発し、さまざまな NVIDIA Jetson AGX Xavierおよび EGX エッジ コンピューターを活用して、ロジスティクスのワークフローを改良しようとしている。

これらのロボットには、材料を自律的に運搬するナビゲーション ロボットや、部品を選定および整理するマニピュレーション ロボットも含まれている。

NVIDIA Isaac SDK を使って開発される、これらのロボットはいくつかのパワフルなディープニューラル ネットワークを活用して、認識、セグメンテーション、姿勢評価および人間の姿勢評価を通じて、自身のいる環境の把握、物体の検知、自律的なナビゲーションおよび物体の移動を行なう。

これらのロボットは、NVIDIA GPU を使って実際のデータと合成されたデータの両方でトレーニングされ、さまざまな照明およびオクルージョンの条件下で機械部品をレイトレーシングでレンダリングすることで、実際のデータを補完。

その後、実際のデータと合成されたデータを使い、NVIDIA DGX システムでディープニューラル ネットワークのトレーニングが行なわれる。

さらに、ロボットは NVIDIA の Isaac シミュレーターでナビゲーションと操作の両方のテストが継続的に行なわれる。NVIDIA の Omniverse プラットフォームで動作するので、異なる場所にいる BMW Group のさまざまな担当者全員が、シミュレートされた共同の環境で作業できるようになる。

関連情報：https://nvidianews.nvidia.com/news/bmw-group-selects-nvidia-to-redefine-factory-logistics

構成／DIME編集部