La convergence du métaverse industriel, de l'IA et de la robotique

Il y a quelques années, le potentiel du métaverse industriel faisait l’objet de nombreux débats. Depuis lors, l’attention s’est davantage portée sur le développement de technologies sous-jacentes. Alors, quel est l’état actuel du métaverse industriel ?

Tout d’abord, il est important de préciser que le métaverse industriel n’est pas entièrement nouveau. Il s'agit plutôt d'une évolution de décennies d'accumulation technologique-telle que la simulation-qui permet aux ingénieurs d'interagir dans des environnements numériques 3D, de simuler des processus et d'incorporer des robots virtuels et du personnel virtuel. Ici, les ingénieurs peuvent modifier et valider les processus de production.

Ces dernières années, l’essor de l’IA a ouvert de nouvelles opportunités. Lorsque nous parlons du métaverse industriel, nous ne faisons pas seulement référence à la simulation ; nous incluons également des copilotes IA ou des assistants IA qui aident les ingénieurs à améliorer leur efficacité, à prendre de meilleures décisions et à collaborer efficacement. Les ingénieurs peuvent s'immerger dans des environnements métaverses industriels et faire progresser des projets en collaboration dans des scénarios réalistes.

Métaverse industrielle pour une collaboration transparente

Le métaverse industriel permet une collaboration inter--organisationnelle transparente,-une visualisation et une simulation en temps réel, ainsi qu'une co-conception et ingénierie. Il intègre des jumeaux numériques, des capteurs IoT et une visualisation haute-fidélité, créant une toute nouvelle façon de travailler.

Prenons l'exemple de la fabrication de batteries : grâce à Siemens Process Simulate, les fabricants peuvent exploiter des jumeaux numériques basés sur la physique-au sein d'un espace virtuel partagé. Grâce aux jumeaux numériques construits via le logiciel Xcelerator, les interactions entre les robots, les AGV et les humains au sein de l'unité de production peuvent être simulées avec précision. Les chaînes d'assemblage de batteries peuvent ensuite être modélisées dans NVIDIA Omniverse et connectées de manière transparente aux outils de fabrication numérique de Siemens. Grâce au connecteur Tecnomatix, les résultats de la recherche Process Simulate sont transmis à Omniverse, permettant aux utilisateurs de bénéficier d'une visualisation haute-fidélité et d'une simulation réaliste.

Image : Ligne de production de batteries simulée dans Siemens Process Simulate (à gauche) et visualisée en haute fidélité dans NVIDIA Omniverse (à droite).

Simulation garantissant l’efficacité des robots en production

En utilisant Siemens Process Simulate comme exemple, les ingénieurs peuvent développer, simuler et valider des processus automatisés dans un contexte de fabrication réaliste. C’est essentiel : installer des robots dans le monde physique et tester des scénarios de manière répétée est coûteux et souvent peu pratique.

En passant aux jumeaux numériques ou aux environnements 3D, les ingénieurs peuvent construire des lignes de production contenant tous les robots, équipements, convoyeurs et travailleurs humains, et tester plusieurs alternatives pour optimiser les flux de travail. Cela réduit le risque de problèmes post-de mise en œuvre et élimine le coût de correction des erreurs ou de-réglage précis des robots après l'installation.

Un défi majeur lors du déploiement de robots dans les ateliers est de garantir qu’ils fonctionnent conformément aux normes de sécurité appropriées pour protéger les travailleurs humains. Bien que les fournisseurs de robots proposent des technologies de sécurité, ces mesures supposent souvent des mouvements restreints des robots pour empêcher l'entrée dans les zones protégées. Y parvenir dans un atelier très fréquenté peut être difficile, et c'est là que la simulation entre en jeu. Les ingénieurs peuvent simuler et valider des environnements de fabrication avec des zones restreintes, en abordant les fonctionnalités de sécurité des robots avant le déploiement réel.

Les utilisateurs peuvent également randomiser les mouvements du robot et simuler les tâches d’un opérateur humain. Si d'autres appareils ou robots se trouvent à proximité, une optimisation peut être appliquée. Une approche clé de ces simulations consiste à minimiser toute interférence entre les humains et les machines. Cela inclut la randomisation des actions des opérateurs humains pour tester les violations potentielles de la sécurité, la garantie que les robots s'arrêtent si quelqu'un pénètre dans une zone restreinte et la prévention des risques tels que le coincement des mains. La simulation permet d'aborder tous ces scénarios dans l'environnement de conception, réduisant ainsi les risques réels-.

Le rôle de la réalité virtuelle dans le déploiement de robots

Dans le secteur des biens de consommation, un fabricant a rencontré des difficultés pour communiquer avec un fournisseur dans un autre pays. Les méthodes traditionnelles de conception de postes de travail étant obsolètes, la technologie VR a été utilisée pour créer un environnement collaboratif immersif. Les ingénieurs pouvaient se rencontrer à distance via des casques et travailler dans des environnements de conception réalistes.

Une fois les postes de travail conçus, les fabricants peuvent les examiner à distance, évaluer la conception et proposer les ajustements nécessaires. Les opérateurs virtuels, calqués sur des travailleurs humains équipés de capteurs-, permettent de capturer les mouvements de l'atelier. Ces flux de données peuvent être testés dans l'environnement de simulation à l'aide d'un équipement virtuel.

Cette pile technologique permet la collaboration au sein du métaverse industriel, permettant des décisions d'ingénierie éclairées sans déplacement ni installation physique d'équipement.

La robotique-alimentée par l'IA du futur

À mesure que la technologie de l’IA progresse rapidement, les robots deviennent plus autonomes, avec une perception améliorée de l’environnement et la capacité de prendre des décisions intelligentes en matière de mouvements.

Même si ces capacités continuent d’évoluer, nous verrons bientôt des robots prélever de manière autonome des articles dans des conteneurs encombrés et les placer sur des étagères ou dans des emballages. Les robots humanoïdes équipés de cette intelligence-également connue sous le nom d'IA physique-seront capables de détecter leur environnement et de le traduire en actions physiques.

Lorsque les robots basés sur l'IA-se croisent avec la simulation, des mondes virtuels peuvent être créés pour entraîner et valider les performances des tâches du robot dans divers scénarios. Les ingénieurs peuvent utiliser les retours de ces environnements virtuels pour tester et optimiser la perception et le comportement des robots.

La convergence du métaverse industriel, de l’IA et de la robotique marque l’aube d’une ère de transformation dans le secteur manufacturier. L'IA n'est plus simplement un module complémentaire- ; il pilote activement l’automatisation intelligente dans les simulations de fabrication. Les principales entreprises d'automatisation investissent massivement dans l'IA industrielle, en appliquant des technologies telles que l'IA générative, l'apprentissage automatique et la vision industrielle aux environnements industriels. Par exemple, les systèmes « d'IA de type agent- peuvent fonctionner avec autonomie et capacité de prise de décision-, dépanner, simuler et optimiser de manière proactive les processus de fabrication sans intervention constante d'ingénieurs.

Veuillez cliquer sur le lien ci-dessous pour en savoir plus :

ADVOR : le robot publicitaire mobile nouvelle-génération de Reeman

Chariot élévateur autonome Rhino : puissant, précis et conçu pour une logistique intelligente

Chariot élévateur autonome Reeman MINI : fonctionnement agile dans des allées de 1,1 m, puissance intelligente pour un entreposage et une logistique efficaces