Grupo BMW seleciona plataforma Isaac da Nvidia para produção de carros customizados
Créditos: BMW/ Reprodução

Grupo BMW seleciona plataforma Isaac da Nvidia para produção de carros customizados

Robôs de IA ajudarão a otimizar processos aprimorando logística da fábrica

Focado em aprimorar suas fábricas usando robôs de logística desenvolvidos com tecnologias avançadas de computação de IA e visualização, o grupo BMW selecionou a plataforma de robótica Isaac da Nvidia para aperfeiçoar seus processos. A empresa de automóveis pretende melhorar o fluxo de logística para produzir carros personalizados com mais rapidez e eficiência. 

Segundo a Nvidia, será implementado um sistema completo desenvolvido com suas tecnologias e robôs criados com uma única arquitetura de software, executada na plataforma Isaac. 

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“Para produzir um volume maior de carros de alta qualidade, altamente personalizados e disponíveis em vários modelos em uma linha de produção, é preciso usar soluções de computação avançadas em todo o processo. Nossa parceria com a Nvidia, permite criar hoje o futuro da logística das fábricas e ainda encantar os clientes do grupo BMW ao redor do mundo”, afirma Jürgen Maidl, vice-presidente sênior de logística do grupo BMW.

A cadeia de suprimentos do grupo BMW processa, na mesma fábrica, milhares de peças exclusivas. Além disso, os veículos são oferecidos aos clientes em uma média de 100 opções diferentes, o que faz com que 99% dos pedidos dos sejam únicos – cenário que cria um grande desafio para a logística da fábrica.

Para diminuir a complexidade desse fluxo de material, são usados robôs de logística autônomos com IA para auxiliar o processo de produção montar veículos altamente personalizados na mesma linha de produção.

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“Basicamente, o grande volume de possíveis configurações criou um desafio em três áreas principais na produção da BMW: computação, planejamento de logística e análise de dados”, explica Maidl.

Em função disso,, o grupo passou a usar a plataforma Isaac para desenvolver cinco robôs com IA a fim de melhorar o fluxo de logística. Também foram criados robôs de navegação para transportar materiais de maneira autônoma e robôs de manipulação para selecionar e organizar peças.

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Usando várias redes neurais avançadas, os robôs são treinados com dados reais e GPUs Quadro para renderizar peças de máquinas com ray tracing em diversas condições de iluminação e obstrução para aumentar os dados reais.

Depois, os dados reais e sintéticos são usados para treinar redes neurais profundas nos sistemas DGX. Os robôs são praticamente treinados e testados nos simuladores Isaac para verificar sua navegação e manipulação e operados na plataforma Omniverse da Nvidia, que oferece um ambiente simulado onde funcionários da BMW de diferentes regiões podem trabalhar.

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Gabriel Tagarro

Formado em jornalismo pela Universidade Castelo Branco, é apaixonado por games desde 1994, quando ganhou um Master System. Joga de tudo um pouco, seja no PC ou no console. Ama tecnologia e escreve com prazer sobre tudo que a envolve.

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