ABB : La simulation physique de l'IA augmente le ROI de l'automatisation des usines

ABB : La simulation physique de l'IA augmente le ROI de l'automatisation des usines

Un nouveau partenariat entre ABB et NVIDIA montre que la simulation physique de l'IA génère un véritable retour sur investissement (ROI) dans l'automatisation des usines et résout des obstacles de production.

Les fabricants ont souvent du mal à faire fonctionner des robots intelligents de manière fiable en dehors des environnements de test. Le problème central réside dans l'écart entre les modèles d'entraînement numériques et les véritables lignes de production, où l'éclairage, la physique des matériaux et les variations de pièces ne se comportent pas comme sur un écran.

Historiquement, cette friction a contraint les équipes d'ingénierie à revenir à des prototypes physiques, retardant les lancements de produits et augmentant les coûts.

Surmonter le fossé entre la simulation numérique et physique de l'IA

Le partenariat entre ABB Robotics et NVIDIA tente de combler cet écart en apportant une IA physique de niveau industriel aux installations de fabrication. Prévu pour être lancé dans la seconde moitié de 2026, RobotStudio HyperReality suscite déjà l'intérêt d'une clientèle mondiale.

En intégrant les bibliothèques NVIDIA Omniverse dans son logiciel existant RobotStudio, ABB offre une plateforme pour des tests numériques physiquement précis. Sur le plan opérationnel, cette intégration permet aux ingénieurs de réduire les coûts de déploiement jusqu'à 40 % et d'accélérer le temps de mise sur le marché jusqu'à 50 %.

Réaliser ces gains d'efficacité nécessite un flux de travail où les responsables de production conçoivent, testent et valident des cellules d'automatisation complètes avant d'installer du matériel. Pour ce faire, le système exporte une station entièrement paramétrée – englobant les robots, les capteurs, l'éclairage, la cinématique et les pièces – sous forme de fichier USD directement dans l'environnement Omniverse.

Dans cet espace numérique, un contrôleur virtuel exécute le même firmware que celui trouvé sur la machine physique, permettant un correspondance comportementale de 99 % entre les domaines numérique et physique.

Plutôt que de programmer manuellement les mouvements, des modèles de vision par ordinateur apprennent en utilisant des images synthétiques générées à l'intérieur du logiciel. Lorsqu'elle est combinée avec la technologie Absolute Accuracy, cette méthode réduit les erreurs de positionnement de 8-15 mm à environ 0,5 mm, offrant une haute précision pour les applications industrielles.

Marc Segura, Président d'ABB Robotics, a déclaré : « En combinant RobotStudio avec la puissance de simulation physiquement précise des bibliothèques NVIDIA Omniverse, nous avons comblé le fossé de longue date entre le 'sim-to-real' de la technologie – une étape majeure pour déployer l'IA physique avec une précision de niveau industriel, pour des applications réelles chez nos clients. »

Validation de l'automatisation des usines avant déploiement

Les premiers utilisateurs valident déjà ces capacités sur des lignes de production actives.

Foxconn, par exemple, teste le logiciel pour l'assemblage de dispositifs grand public – un domaine où les changements fréquents de produits et les composants métalliques délicats compliquent l'automatisation traditionnelle. En générant des données synthétiques pour former leurs systèmes virtuellement, Foxconn atteint une grande précision sur le terrain tout en anticipant une réduction du temps de configuration et l'élimination de tests physiques coûteux.

De même, Workr – un fournisseur d'automatisation basé en Californie – intègre sa plateforme WorkrCore avec le matériel d'ABB formé via Omniverse. Lors de l'événement NVIDIA GTC 2026 à San Jose, Workr prévoit de présenter des systèmes capables d'intégrer de nouvelles pièces en quelques minutes sans nécessiter de compétences en programmation spécialisées.

Deepu Talla, VP de Robotics et Edge AI chez NVIDIA, a commenté : « Le secteur industriel a besoin de simulations de haute fidélité pour combler le fossé entre la formation virtuelle et le déploiement réel de robots alimentés par l'IA à grande échelle.

« L'intégration des bibliothèques NVIDIA Omniverse dans RobotStudio apporte une simulation avancée et un calcul accéléré à la technologie de contrôleur virtuel d'ABB, accélérant la manière dont des milliers de fabricants mettent des produits complexes sur le marché. »

L'écosystème matériel s'étend également à l'informatique en périphérie. ABB évalue l'intégration de la plateforme NVIDIA Jetson dans ses contrôleurs Omnicore, une étape qui faciliterait l'inférence en temps réel à travers les flottes robotiques existantes.

Adopter ce type de simulation numérique pour l'IA physique peut réduire les temps de configuration et de mise en service jusqu'à 80 %. À mesure que l'IA passe des applications logicielles aux opérations matérielles, la préparation des pipelines de données et le perfectionnement des équipes d'ingénierie pour travailler avec des données synthétiques détermineront quels fabricants maintiendront un avantage concurrentiel.