BMW集團與NVIDIA將虛擬工廠規劃提升到新層級並透過AI實現生產過程的數據隱私

編輯： Bear 2021-04-15 16:28:15 發布於專題報導

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BMW集團和NVIDIA正在透過Omniverse平台產生一種全新的方法來規劃高度複雜的製造系統。虛擬工廠計劃工具集成了一系列計劃數據和應用程式，並允許無限制兼容性的即時協作。作為行業領導者，BMW集團和NVIDIA正在為虛擬工廠規劃設定新的標準。

NVIDIA創始人兼首席執行官黃仁勳(Jensen Huang)表示，「BMW進行大規模的個性化製造，其運營是世界上最複雜的業務之一。在他們對未來工廠的願景中，人們和機器人將一起工作，來自工廠設計各個方面的工程師將在一個共享的虛擬空間中進行協作，並使用逼真的細節對整個工廠進行模擬。NVIDIA Omniverse旨在實現這一未來。令BMW感到高興的是，BMW在實體世界建成任何東西之前，都使用NVIDIA Omniverse連接他們的團隊來設計、規劃和運營他們的未來工廠。這是製造業的未來。」

虛擬工廠規劃已經很普遍，但是直到現在，它仍需要從各種應用程式中導入數據。這不僅耗時，而且引發了兼容性問題。此外，數據並不總是最新的。將來，Omniverse平台將能夠從所有相關數據庫中收集和整理即時數據，以創建聯合仿真，從而無需重新導入數據。目的是在規劃的早期階段就可以評估修改和調整，以便創建整體視圖。這種極高的透明度將使計劃人員和生產專家可以更快、更準確地計劃高度複雜的生產系統，而不會出現接口丟失或兼容性問題。

出色的逼真的品質只是Omniverse的眾多優勢之一。另一個問題是，位於不同時區的不同地點的技術人員可以在需要時訪問虛擬仿真，並共同計劃和優化流程或生產系統的細節。此外，Omniverse可用於多種應用程式：將來，計劃和生產人員將使用在Omniverse雲端基礎架構中同步的即時數據進行協作。他們還將能夠與供應商討論新生產系統的集成。

Omniverse允許集成結構和設施數據以及生產中的物料的項目和零件編號。它也可以用於物流計劃，提供前所未有的數據一致性，從計劃到生產。即時進行更改的能力將顯著加快決策速度。透過可擴展的GPU性能，BMW集團的生產計劃人員將能夠可視化全球生產網絡中每個工廠的整個計劃生命週期。從自主機器人技術到預測性維護和數據分析，這將得到許多具有AI功能的應用案例的支持。

BMW集團和NVIDIA是長期的合作夥伴。在第一個試點項目中，這家位於美國的公司將高性能技術和特殊的AI控制模組應用於物流機器人，以及BMW集團自主研發的自動運輸機器人(STR)。

人工智能創新與數據隱私齊頭並進

BMW集團發佈一種基於AI人工智能關於生產的匿名解決方案，該方案可以對照片和影像中的人或物進行隱匿處理。這些算法建立在BMW標籤工具Lite的基礎上，可對相關信息進行有針對性的保護：用戶友好的軟體工具使用AI來遮擋或模糊物體或人，而匿名化的粒度和程度可以直觀地進行調整。

BMW集團數位化生產系統負責人Markus Grüneisl解釋說，「AI應用程式透過品質保證為我們提供支持，例如：零件檢查、自動智能物流機器人的開發。現在發佈的AI匿名化演算法還可以確保最佳的數據隱私和信息保護。使匿名化解決方案直觀易用對我們來說是開發的重要方面，以確保可以輕鬆地將其用於廣泛的應用程式。」

BMW集團將人工智能用於生產中的物體檢測，因為即使在邊際條件變化很大的情況下，BMW集團也具有很高的Robustness強健性(系統在擾動或不確定的情況下仍能保持它們的特徵行為)。基於AI的圖像處理以這種方式有助於保持高品質。最近發佈的匿名化解決方案還依賴於人工智能。AI會根據其功能自動對圖像區域進行分類，因此可以將任何需要使其無法識別的區域「拒之門外」。例如：在處理生產中的照片時。可以選擇不同的隱匿方式：照片或影像中的各個區域可以被模糊、塗黑或像素化。

所使用的主要技術是BMW標籤工具Lite，該工具使用戶只需單擊一下即可為照片添加標籤並訓練AI。每個標籤都用作描述照片中包含的信息的數位標籤。借助無代碼AI，生產人員可以創建自己的人工智能解決方案，以在其各自的流程中提供支持。新的模組化匿名演算法允許自動處理照片，例如：在BMW生產系統中，故意使人所在的區域無法識別。借助基於AI的匿名化解決方案，圖像處理系統的使用不受任何限制。

此已發佈的演算法可供世界各地的軟體開發人員免費使用，因此他們可以隨時使用演算法(github.com/BMW-InnovationLab)並查看、修改和進一步開發源代碼，BMW集團將受益於這些進一步的發展。現在免費提供的軟體包的一個特殊功能是基於即插即用原理簡單的應用程式。用戶不需要任何編程技能、特定的硬體或其他軟體。

BMW集團在生產和物流中使用了人工智能(AI)領域的各種應用程式。人工智能技術減輕了員工的壓力，特別是單調或累人的控制任務。BMW集團生產系統中使用了AI應用程式來識別和分類圖像中的對象。例如，這可確保所有車輛均按客戶訂購的要求以定製配置製造，並且所有組件均處於完美狀態。

匿名化演算法的另一個應用領域是自主智能物流機器人STR的開發。匿名演算法透過使用真實圖像直接訓練機器人來顯著簡化開發。為了使AI可以被廣泛的用戶使用，慕尼黑TechOffice的程序員開發所謂的無代碼AI，因此每個用戶都可以訓練AI模型，而無需編寫軟體代碼。借助此AI自助服務選項，BMW生產系統中已經實現了許多應用。