FANUC и NVIDIA си партнират за преосмисляне на физическия изкуствен интелект в индустриалната автоматизация

FANUC and NVIDIA Partner to Redefine Physical AI in Industrial Automation

Пейзажът на автоматизацията на фабрики се променя към по-интелигентна и отзивчива ера. FANUC, световен лидер в роботиката, наскоро обяви стратегическо сътрудничество с NVIDIA за напредък в "Физическия изкуствен интелект". Това партньорство обединява високопроизводителни AI изчисления с тежкотоварна индустриална роботика. По този начин те целят да създадат машини, които могат да възприемат, разсъждават и действат в непредсказуеми производствени среди. Този ход представлява значителен скок от традиционното, ригидно програмиране към динамични, самооптимизиращи се системи.

Свързване на пропастта между дигиталните близнаци и реалното производство

Един от най-въздействащите аспекти на това сътрудничество е интеграцията на дигитални близнаци. FANUC свързва своя софтуер за симулация ROBOGUIDE с NVIDIA Isaac Sim и Omniverse. Това позволява на инженерите да изграждат висококачествени виртуални модели на цели производствени линии. В резултат производителите могат да валидират сложни работни процеси преди да закупят дори едно хардуерно устройство. Този подход "симулация-първо" драстично намалява времето за пускане в експлоатация и предотвратява скъпи грешки по време на физическата инсталация.

Отворени платформи и подобрен контрол за съвременната автоматизация на фабрики

FANUC се откъсва от ограниченията на собствените системи, като възприема отворени рамки с отворен код. Компанията вече поддържа драйвери ROS 2 и Python като стандартни функции във всички свои роботи. Тази гъвкавост позволява на разработчиците лесно да интегрират усъвършенствани контролни системи и персонализирани AI алгоритми. Освен това въвеждането на ултра-бързо стрийминг движение гарантира, че ставите на роботите реагират с прецизност в милисекунди. Тези подобрения позволяват по-гладки траектории и корекции в реално време в претъпкани работни пространства.

Крайно изчисление и интелигентност в реално време с NVIDIA Jetson

За да се справи с огромните изисквания за данни на Физическия AI, FANUC използва крайни модули NVIDIA Jetson. Тези компактни и мощни устройства изпълняват AI изводи директно на робота, елиминирайки забавянето при обработка в облака. В резултат роботите могат незабавно да идентифицират вариации в детайлите или да се адаптират към промени в околната среда. Тази локализирана интелигентност е жизненоважна за индустрии като логистика и преработка на храни, където формите и позициите на продуктите често се променят. Тази конфигурация допълва съществуващите PLC и DCS архитектури, като осигурява "мозъчната мощ" за сложни визуални задачи.

Авторски поглед: Опрощаване на интерфейса човек-робот

Вероятно най-разрушителното развитие е използването на AI за интерпретиране на гласови команди. FANUC прилага генеративен AI за превод на устни инструкции в изпълним Python код. Според мен това е революция за "демократизацията" на роботиката. Позволява на операторите на производствената линия да пренастроят производствените задачи без дълбоки познания по програмиране. Въпреки че това намалява бариерата за влизане, също така поставя по-голям акцент върху надеждната киберсигурност и протоколи за безопасност в рамките на индустриалната автоматизация мрежа.

Преодоляване на недостига на квалифицирана работна ръка чрез интелигентна роботика

Основният двигател зад този технологичен напредък е глобалният недостиг на квалифицирана техническа работна ръка. Като правят роботите по-"съзнателни" и по-лесни за програмиране, FANUC и NVIDIA помагат на производителите да поддържат висока производителност с по-малко специализиран персонал. Тези интелигентни системи могат да изпълняват задачи, които преди изискваха човешка сръчност и постоянен надзор. Следователно Физическият AI не е просто тенденция; той е жизненоважна стратегия за оцеляване на съвременните индустриални предприятия.

Покажи всички
Публикации в блогове
Покажи всички
Bridging Allen-Bradley ControlLogix to Yokogawa CENTUM VP DCS via Modbus TCP: Protocol Mapping and Fault Diagnosis

Свързване на Allen-Bradley ControlLogix с Yokogawa CENTUM VP DCS чрез Modbus TCP: Съпоставяне на протоколи и диагностика на грешки

Практическо ръководство за конфигуриране на Modbus TCP комуникация между PLC Rockwell Automation ControlLogix и DCS Yokogawa CENTUM VP, включващо картографиране на регистри, настройка на таймаути и решаване на реални проблеми.
PID Controller Tuning on Yokogawa Centum VP and Foxboro IA: A Field Engineer's Guide

Настройка на PID контролер на Yokogawa Centum VP и Foxboro IA: Ръководство за полеви инженери

Настройването на PID на Yokogawa CENTUM VP и Foxboro IA изисква специфични знания за платформата относно блока PID2 и блока PIDA съответно, комбинирани с диагностични данни HART от полевите инструменти. Това ръководство обхваща класификация на типа на цикъла, стъпка по стъпка работни процеси за настройка и на двете платформи, включително метода на Зиглер-Никълс с затворен цикъл и вградените автонастройки, диагностика на позиционера на клапана и предавателя с HART, както и практическо отстраняване на проблеми при осцилиращи и мудни цикли.
Commissioning Allen-Bradley PowerFlex 525 VFDs on ControlLogix 5580 Over EtherNet/IP: A Complete Field Guide

Пускане в експлоатация на честотни преобразуватели Allen-Bradley PowerFlex 525 с ControlLogix 5580 през EtherNet/IP: Пълно ръководство за полеви условия

Задвижванията Allen-Bradley PowerFlex 525 комуникират с ControlLogix 5580 чрез EtherNet/IP, използвайки CIP Class 1 имплицитни съобщения за циклични I/O данни. Това ръководство обхваща съвпадение на версията на AOP, конфигуриране на IP адреса на задвижването чрез параметър HIM C128-C140, добавяне на модул в Studio 5000 с настройки за RPI и размер на асемблираните данни, картографиране на битове в командния/статусния логически регистър, достъп до параметри чрез експлицитни MSG съобщения и диагностика на трите най-чести грешки: F81 загуба на комуникация, грешка 16#0204 изтичане на времето за връзка и F100 параметър извън обхват.