Mô phỏng kỹ thuật số thúc đẩy hợp tác hiệu quả giữa người và robot trong công nghiệp

Sự hợp tác trong tự động hóa công nghiệp

Schaeffler AG và Accenture đang hợp tác để thúc đẩy tự động hóa công nghiệp thông qua trí tuệ nhân tạo vật lý (physical AI) và robot. Tại triển lãm Hannover Messe 2025, hai công ty này đang trình diễn nhiều kịch bản tự động hóa khác nhau, từ quy trình làm việc lấy con người làm trung tâm đến tích hợp robot hoàn toàn.

Digit của Agility Robotics xử lý các thùng chứa và vận chuyển vật liệu trong bản sao kỹ thuật số của cơ sở Schaeffler để lắp ráp và đưa vào vận hành. Ảnh: Accenture

Buổi trình diễn giới thiệu các hệ thống tự động hóa công nghiệp, robot di động tự hành (AMRs), robot cộng tác di động EMMA của Schaeffler, và các robot hình người như Digit của Agility Robotics và Phoenix của Sanctuary AI.

Sáng kiến này tận dụng công nghệ AI, mô phỏng và dữ liệu từ NVIDIA và Microsoft để nâng cao hiệu quả và khả năng thích ứng trong môi trường công nghiệp. "Trí tuệ nhân tạo vật lý đang cách mạng hóa tự động hóa công nghiệp khi nó cung cấp những cách hiệu quả để đào tạo và kiểm soát toàn bộ đội robot di động tự hành, robot thao tác thích ứng di động và robot hình người đa năng," Patrick Vollmer, Trưởng nhóm Ngành công nghiệp Toàn cầu của Accenture, cho biết.

Sự phát triển của nhà máy kỹ thuật số

Thông qua việc sử dụng mô hình kỹ thuật số song sinh trên nền tảng NVIDIA Omniverse, Accenture đang hỗ trợ Schaeffler trong việc tạo ra các nhà máy thông minh hơn. Schaeffler có thể lập kế hoạch bố trí công nghiệp hiệu quả hơn và tiết kiệm thời gian thiết lập nhờ những mô hình ảo này. Họ có thể tối ưu hóa luồng vật liệu và đảm bảo sự hợp tác liền mạch giữa con người và robot bằng cách mô hình hóa dây chuyền sản xuất và các trạm làm việc.

Việc thử nghiệm ảo giúp xác định mức độ tự động hóa lý tưởng cho mỗi cơ sở. Từ chủ yếu là lao động thủ công đến việc sử dụng AMR cho vận chuyển và các hệ thống robot phức tạp hơn như EMMA của Schaeffler và robot hình người đa năng trong môi trường tự động hóa cao, dự án nghiên cứu nhiều cách sắp xếp công việc khác nhau.

Theo một nghiên cứu của Accenture, 49% quản lý nhà máy kỳ vọng AMR sẽ đóng vai trò quan trọng trong các nhà máy tương lai, trong khi 43% tin rằng robot hình người sẽ trở thành tiêu chuẩn trong dây chuyền lắp ráp.

Cách mạng hóa hoạt động bảo trì trong công nghiệp sản xuất Vừa qua, Schaeffler Việt Nam đã đồng hành cùng Fluke Vietnam Tour 2024 - Chuỗi Hội thảo Chuyên đề “Giải pháp bảo trì - Chất ...

Mô phỏng tiên tiến cho robot thế hệ mới

Để phát triển hơn nữa trí tuệ nhân tạo vật lý và robot hình người, Accenture và Schaeffler đang thử nghiệm Mega, một bản thiết kế NVIDIA Omniverse, để mô phỏng và đánh giá đội robot trong các phiên bản kỹ thuật số của nhà máy và kho hàng.

Chuyển động thực được ghi lại và đưa vào Omniverse giúp robot hình người học tập hiệu quả

Dự án trình diễn cách robot Digit của Agility Robotics xử lý các nhiệm vụ như di chuyển thùng chứa và vận chuyển các vật phẩm để lắp ráp. Robot hình người Phoenix của Sanctuary AI cũng được thử nghiệm trong môi trường kỹ thuật số, học các nhiệm vụ thực tế bằng cách quan sát mô phỏng.

Ví dụ, tại một trong những trung tâm phụ tùng của Schaeffler, Phoenix lắp ráp bộ dụng cụ cho từng đơn đặt hàng riêng lẻ. Việc học này được nâng cao bởi NVIDIA Metropolis, ghi lại chuyển động của con người và robot, sau đó chuyển đổi chúng thành mô phỏng kỹ thuật số để đào tạo thêm.

Thông qua những đổi mới này, họ cải thiện hiệu quả và tự động hóa trong môi trường công nghiệp. "Các nhà máy ngày mai đòi hỏi sự hợp tác phức tạp giữa con người, hệ thống tự động hóa công nghiệp và đội robot đa dạng. Bằng cách sử dụng Mega và NVIDIA Omniverse để mô phỏng và thử nghiệm các loại robot khác nhau ở quy mô lớn trong mô hình kỹ thuật số công nghiệp, Accenture và Schaeffler đang cách mạng hóa hoạt động công nghiệp của họ với trí tuệ nhân tạo vật lý," Mike Geyer, Trưởng bộ phận mô hình kỹ thuật số tại NVIDIA, đã phát biểu.

Bản sao số hệ thống mạng: Cuộc cách mạng tiếp theo trong quản lý mạng Hạ tầng mạng thông tin của các trung tâm dữ liệu, công ty viễn thông và quân đội rất rộng lớn và phức tạp. Các ...

Robot được tối ưu hóa bởi AI

Accenture và Avanade, phối hợp với Schaeffler, cũng đang tối ưu hóa hoạt động robot trực tiếp bằng cách sử dụng dữ liệu mô phỏng từ NVIDIA Omniverse. Dữ liệu này giúp cải thiện hiệu quả kho hàng và sàn sản xuất bằng cách ngăn chặn tắc nghẽn và nâng cao hiệu suất robot.

Theo các công ty này, bằng cách đưa thông tin từ mô phỏng vào Microsoft Fabric, một nền tảng dữ liệu được hỗ trợ bởi AI, các quản lý có thể so sánh các chỉ số hiệu suất chính như tính khả dụng, mức độ sử dụng và hiệu quả tổng thể của thiết bị. Điều này cho phép họ phát hiện sớm các vấn đề tiềm ẩn và thực hiện hành động khắc phục.

Accenture và Avanade đã triển khai một giải pháp tại cơ sở sản xuất của Schaeffler ở Schweinfurt, Đức, tích hợp Microsoft Fabric với một tác nhân hoạt động nhà máy được điều khiển bởi AI tạo sinh. Với giải pháp này, nhân viên có thể đặt câu hỏi bằng ngôn ngữ bình thường, nhận thông tin sản xuất theo thời gian thực và giải quyết vấn đề nhanh chóng hơn.

Mục tiêu của những tiến bộ trong tương lai là tích hợp các nhà máy ảo để các nhà lập kế hoạch và kỹ sư có thể làm việc với dữ liệu mô phỏng một cách tự nhiên hơn. Họ sẽ có thể thay đổi thông số mô phỏng và khám phá các tình huống hoạt động khác nhau với sự hỗ trợ của bảng điều khiển và lệnh thoại.

Bằng cách tận dụng AI, mô phỏng và phân tích dữ liệu thời gian thực, họ hướng tới việc cải thiện quyết định, tăng năng suất và cho phép tự động hóa thông minh hơn trong bối cảnh công nghiệp.

Hướng tới tương lai bền vững với công nghệ bản sao số và AI Tính bền vững là ưu tiên hàng đầu của tất cả các tổ chức ngày nay - 1/3 các công ty lớn nhất Châu Âu ...

Sự xuất hiện của những doanh nghiệp sản xuất số hoá 'toàn diện' Trong những năm gần đây, Việt Nam đã và đang chứng kiến sự phát triển vượt bậc trong ngành sản xuất với chỉ số tăng ...

Bộ tạo tín hiệu: Sự khác biệt giữa công nghệ Analog và Digital Về cơ bản, bộ tạo tín hiệu đóng vai trò chỉ đạo bộ đo kiểm điện tử, chỉ huy các loại tín hiệu khác nhau ...