benlong 
Что такое Physical AI в производстве? Уроки от FANUC, Nvidia, BMW и Hyundai
На сцене конференции Nvidia GTC в марте 2026 года Дженсен Хуанг сделал заявление, которое пять лет назад показалось бы странным: “Физический ИИ уже здесь — рано или поздно каждая промышленная компания превратится в робототехническую компанию”. Вскоре после этого FANUC объявила о планах интегрировать технологии моделирования и edge-AI Nvidia в свои роботы. BMW уже объявила о результатах работы гуманоидного робота на своем заводе в Спартанбурге после десяти месяцев эксплуатации. Hyundai уже пообещала использовать робота Atlas от Boston Dynamics на своем заводе в Джорджии, начиная с 2028 года.
Видео, демонстрирующие способности гуманоидов, действительно впечатляют. Гуманоид подходит к стеллажу, берет лист металла и кладет его на приспособление. Можно подумать, что заводы будущего будут заполнены гуманоидными роботами.
Но если войти на завод, производящий миниатюрные автоматические выключатели, картина меняется. Серебряный контакт размером менее сантиметра приваривается менее чем за две секунды, клепка выполняется под давлением в сотни ньютонов с точностью до нескольких сотых миллиметра, и каждый выключатель переключается с токами в 5-10 раз выше допустимых и в течение миллисекунд. Ни один гуманоид не выполнит эту операцию быстрее специализированного оборудования.
Статья посвящена этому разрыву. Физический ИИ в производстве уже используется и развивается очень быстро, но на большинстве заводов его потенциал будет не в гуманоидных роботах, а в машинах, способных видеть, чувствовать и контролировать свои операции в замкнутом цикле. В статье мы объясним, что такое физический ИИ, чем занимаются FANUC, Nvidia, BMW и Hyundai в этой области и как он становится полезным в производстве. Это будет проиллюстрировано тремя случаями из производства автоматических выключателей: клепка, контактная сварка и магнитное тестирование срабатывания.
Эта статья продолжает нашу серию материалов, посвященных теме агентного ИИ в производстве, в то время как агентный ИИ работает с программными агентами, которые планируют и выполняют операции, физический ИИ описывает роботов и устройства, выполняющие задачи в реальной жизни. На практике оба тесно интегрированы друг с другом.
Краткий ответ: Физический ИИ в производстве Мир относится к ИИ-системам, которые получают сенсорные данные из окружающего мира через камеры, датчики и другие сигналы, анализируют обработанную информацию и используют роботов или машины для выполнения соответствующих действий. NVIDIA поставляет основную операционную систему для этих систем; FANUC, ABB, KUKA и Yaskawa интегрируют эти системы в роботов; BMW и Hyundai тестируют гуманоидных роботов для логистики и обработки деталей. Для задач, требующих точности, таких как клепка, сварка и электрические испытания, примером реализации физического ИИ является использование зрения и силы в замкнутом цикле на специальных устройствах, а не гуманоидном роботе.
Что такое физический ИИ в производстве?
Физический ИИ относится к искусственному интеллекту, который функционирует в физическом мире, а не только на экранах. По данным FANUC America, он сочетает ИИ с робототехникой, чтобы дать машинам способность воспринимать, рассуждать и действовать в меняющейся среде. Языковая модель генерирует текст, в то время как система физического ИИ определяет, какое давление нужно приложить, чтобы удержать предмет, куда поместить сварочный инструмент или указывает ли профиль силы, который она только что измерила, что заклёпка хорошая.
Роботы существуют на заводах уже десятилетия, поэтому важно понять, что именно этот робот может делать, чего ранее не было возможно. Стандартный промышленный робот работает, следуя траектории, заданной инженером-человеком. Если деталь приходит немного смещённой, либо робот выходит из строя, либо это обнаруживается датчиком, который должен быть отремонтирован кем-то. Система физического ИИ должна уметь делать всё это напрямую и автономно: определить, где находится деталь, изменить своё поведение, проверить результат и учиться на нём.
Традиционная автоматизация против агентного ИИ против физического ИИ
| Традиционная автоматизация | Агентный ИИ | Физический ИИ | |
|---|---|---|---|
| Где применяется | Машины и ПЛК | Программные системы, такие как MES, ERP и инструменты обслуживания | Роботы и машины в реальном мире |
| Как принимаются решения | Фиксированные правила и заданные пути | Планирует шаги к цели, используя данные и программные инструменты | Обученные модели, связывающие то, что система ощущает, с тем, как она движется |
| Основные входные данные | Пороговые значения датчиков, концевые выключатели | Заказы, записи тестов, сигналы тревоги, электронные письма | Изображения с камер, сила и крутящий момент, положение, ток, звук |
| Типичный выходной сигнал | Принять или отклонить деталь, выполнить фиксированный цикл | Рабочий заказ, новое расписание, рекомендация | Скорректированное движение, исправленная сила, захват или размещение |
| Пример | Пресс отклоняет деталь при превышении предела силы | Агент переназначает задачи после задержки поставщика | Робот находит реальное положение детали с помощью зрения и корректирует захват |
Основные компоненты физического ИИ
Если убрать украшения, большинство систем ИИ состоят из четырёх компонентов:
Сенсоры. Использование камер, 3D-зрения, датчиков силы и электрических сигналов, таких как ток и время, позволяет системам ИИ учиться.
Модели мира и симуляции. Роботам безопаснее и быстрее учиться через симуляции, чем работать в реальном времени. Модели мира Nvidia Isaac Sim и Omniverse, а также физический движок Newton были созданы именно для этой задачи — генерации реалистичных тренировочных данных и тестирования активности робота.
Пограничные вычисления. Решение о движении должно приниматься за миллисекунды рядом с машиной. Это достигается с помощью модулей пограничных вычислений, таких как серия Nvidia Jetson, которая всё чаще интегрируется в роботов FANUC и ABB.
Технология роботов или машин. Технология ИИ может быть в виде шестикоординатного роботизированного манипулятора, мобильного робота или сварочной головки.
Nvidia говорит о необходимости трёх компьютеров для технологий ИИ: один компьютер должен находиться в дата-центре, другой — в виртуальном мире симуляции, и последний — в роботе. Эта перспектива служит хорошим напоминанием о том, что ИИ — это система, а не продукт.
Как физический ИИ, агентный ИИ и цифровые двойники сочетаются друг с другом
BMW разъяснила, как эти идеи сочетаются, представляя гуманоидных роботов на своём заводе в Лейпциге в сентябре 2026 года. Точнее, агенты ИИ принимают решения и управляют роботами, в то время как роботы обеспечивают реализацию этого интеллекта в физическом движении. На практике эти три элемента распределяют свои роли следующим образом:
- A цифровой двойник производственной линии моделирует завод для тестирования изменений на виртуальном уровне до того, как будет затронуто какое-либо реальное оборудование.
- Агент ИИ принимает решения относительно следующих шагов, например: какую задачу следует выполнить, какой компонент нуждается в проверке, какую проблему нужно решить и т.д.
Физический ИИ выполняет необходимые действия и ведёт себя соответствующим образом в процессе.FANUC, Nvidia и Hyundai описывают свои проекты аналогичным образом. Фаза обучения и валидации происходит на уровне симуляции, в то время как выполнение задачи осуществляется роботом.
Экосистема физического ИИ: что делают FANUC, Nvidia, BMW и Hyundai
Физический ИИ, похоже, набирает обороты и вызывает интерес благодаря деятельности нескольких компаний в области физического ИИ, одна из которых отвечает за создание базовой платформы, некоторые разрабатывают робототехнические технологии, а несколько автопроизводителей тестируют гуманоидов в реальных условиях производственного процесса. Каждая из них отчитывается о своей деятельности по этому вопросу.
Nvidia: уровень для платформы
Nvidia не занимается напрямую созданием промышленных роботов, но предоставляет большую часть соответствующего программного и аппаратного обеспечения для операций физического ИИ. Таким образом, на конференции GTC в марте 2026 года Nvidia рассказала о следующем:
Первый пункт в списке — Cosmos 3 — универсальная модель мира, используемая для получения синтетических обучающих данных и прогнозирования будущих изменений в сценах.
Второй — Isaac Sim и Isaac Lab 3.0, связанные с симуляцией робототехники и процессом обучения с подкреплением.
Третья тема — компания разработала открытые модели Isaac GR00T для гуманоидных роботов. Главное достижение здесь в том, что GR00T N2 более чем в два раза эффективнее в выполнении своих задач и применении новых технологий, чем самые современные модели, основанные на использовании визуальных и текстовых данных на сегодняшний день.
Четвёртый пункт — Nvidia представила библиотеки Omniverse для создания цифровых двойников.
И, наконец, Jetson Thor — это центральный процессор робота, оснащённого ИИ. Кроме того, Nvidia объявила о сотрудничестве с Foxconn, который работает с Skild AI над точной сборкой производственных объектов Blackwell; кроме того, Samsung обучает роботов выполнять кабельные операции через симуляцию.
Адрес: Санта-Клара, Калифорния, США.
FANUC: Внедряет физический ИИ в промышленные роботы
FANUC — бренд, за которым стоит следить, поскольку у него уже есть роботы в вашем распоряжении. Японская компания создает промышленные роботы, системы ЧПУ и серводвигатели, и имеет один из ведущих в мире примеров полностью автоматизированных заводов.
В марте 2026 года FANUC America объявила, что компания применяет технологии Nvidia в своем производстве:
Цифровые двойники. Инструмент симуляции FANUC ROBOGUIDE может быть интегрирован с программным обеспечением Isaac Sim и Omniverse, что позволяет производителям создавать фотореалистичные модели ячейки или всей производственной линии и тестировать модель до установки оборудования. Многие роботы FANUC доступны в качестве шаблонов для симуляции.
Edge AI. С помощью Jetsons роботы способны реагировать в реальном времени на изменения деталей и другие операции.
Открытая установка. FANUC выпустила драйвер ROS 2 в качестве официального и поддерживает Python для роботов весом от 3 кг до 2,3 тонн.
Программирование на естественном языке. FANUC использует Nvidia AI, чтобы роботы понимали естественную речь сотрудников и автоматически создавали код на Python, что позволяет использовать для программирования непрофессиональный персонал.
“Физический ИИ — следующий шаг в промышленной автоматизации”, — сказал Майк Чикко, президент FANUC. В июле 2026 года Fujitsu объявила о планах совместно с FANUC, Yaskawa Electric и Kawasaki Heavy Industries заниматься разработкой физического искусственного интеллекта через создание интерфейса кооперативного управления с использованием технологий Nvidia, включая Cosmos, Omniverse, Isaac и Newton. Особенностью объявленной платформы является гарантированный суверенитет данных, что, по мнению Fujitsu, способствует улучшению безопасности данных, снижению рисков простоев и утечек данных. Владельцы заводов, обеспокоенные подключением своих производственных линий к внешним приложениям искусственного интеллекта, теперь поймут почему.
Штаб-квартира: 3580 Shibokusa, Oshino-mura, Minamitsuru-gun, Yamanashi 401-0597, Япония. Телефон: +81-555-84-5555. FANUC America находится в Rochester Hills, Michigan, США.
Отправить отзыв
BMW: Гуманоиды на работе в реальном производстве
BMW раскрыла больше данных о гуманоидных роботах, чем любой другой автопроизводитель в мире, что делает их опыт очень интересным для изучения.
На заводе Spartanburg в Южной Каролине гуманоид Figure 02, произведённый компанией Figure AI, работал в кузовном цехе в течение десяти месяцев с пятидневной рабочей неделей и десятичасовой сменой. BMW утверждает, что этот робот обработал более 90 000 деталей за 1 250 часов работы, с миллиметровой точностью подготавливал детали для сварки и участвовал в производстве более 30 000 автомобилей BMW X3. Пилотный проект позволил BMW узнать больше неожиданных вещей о безопасности, включая введение дополнительных барьеров и перегородок на рабочем месте, а также улучшение покрытия сети 5G в цехе. Он извлекает различные детали из огромных контейнеров и транспортирует их в тележки для обработки заказов, которые в конечном итоге отправляются на производственную линию в соответствующем порядке.
BMW представила AEON, гуманоидного робота, созданного Hexagon Robotics. Сейчас AEON имеет рост 1,65 метра, весит 60 килограммов и обладает способностью менять захваты. Он запускает производство высоковольтных аккумуляторов и компонентов, выполняя повторяющиеся задачи, требующие множества движений. Кроме того, BMW открыла Центр компетенций по физическому ИИ в производстве для оценки компаний-партнёров и переноса проектов из лаборатории на заводы.
Важно, что гуманоиды, созданные BMW, отвечают за транспортировку, применение и обработку компонентов. Они лишь заменяют логистические операции, ориентированные на человека, снижая значимость более сложных процессов в технической и производственной сферах.. Такое поведение должно учитываться каждым бизнесом.
Местоположение: Petuelring 130, Мюнхен, Германия. Также есть завод Spartanburg, расположенный в Грире, Южная Каролина, США.
Отправить отзыв
Hyundai и Boston Dynamics: гуманоиды в промышленном масштабе
Hyundai Motor Group приобрела Boston Dynamics и сделала беспрецедентные инвестиции в гуманоидных роботов в промышленной сфере.
На CES в январе 2026 года компания представила быстрое производство Atlas. Гуманоид полностью электрический, имеет 56 осей и может захватывать до 50 килограммов. Более того, машина не требует внешних источников энергии. Hyundai Motor Group планирует использовать Atlas на совместном заводе в США и, вероятно, запустит производство гуманоидов в Соединённых Штатах Америки.
В рамках партнёрства с Nvidia Hyundai работает над программным обеспечением, которое позволит компании наладить работу завода. Также планируется инвестировать около $3 миллиарда в развитие технологии физического ИИ в Корее.
Местоположения заводов Hyundai Motor Group находятся в Эллабелл, округ Брайан, штат Джорджия, США. Boston Dynamics расположена в Уолтеме, Массачусетс.
ABB, KUKA, Yaskawa и другие компании
Кроме того, другие производители роботов проявляют интерес к сфере гуманоидов. Компания ABB разрабатывает свои программы симуляции Omniverse и Isaac для повышения эффективности роботов и контроля их работы. Такие компании, как KUKA и Yaskawa, также применяют эти симуляции. Universal Robots заключила партнерство с Skild AI, чтобы сделать своих коботов способными выполнять базовые задачи.
Компании в области Physical AI: обзор
| Компания | Штаб-квартира | Роль в Physical AI | Флагманские разработки |
|---|---|---|---|
| Nvidia | Санта-Клара, США | Платформа: симуляция, модели мира, робот-компьютеры | Nvidia |
| FANUC | Ошино, Яманаси, Япония | Промышленные роботы и ЧПУ | ROBOGUIDE с Isaac Sim, драйвер ROS 2, программирование на естественном языке |
| ABB Robotics | Цюрих, Швейцария | Промышленные роботы | Виртуальный запуск с Omniverse, Jetson в контроллерах |
| KUKA | Аугсбург, Германия | Промышленные роботы | Omniverse и Isaac в виртуальном запуске |
| Isaac Sim, Omniverse, Cosmos 3, GR00T, Jetson Thor | Китакюсю, Япония | Промышленные роботы и приводы | Интеграция симуляций; платформа Physical AI Fujitsu |
| Группа BMW | Мюнхен, Германия | Производитель и пилотный пользователь | Figure 02 и 03 в Спартанбурге, Hexagon AEON в Лейпциге |
| Isaac Sim, Omniverse, Cosmos 3, GR00T, Jetson Thor | Сеул, Корея / Уолтем, США | Производитель и создатель гуманоидов | Atlas на Metaplant America с 2028 года; фабрика Nvidia AI |
| Yaskawa | Калифорния, США | Создатель гуманоидов | Figure 02 и 03 в BMW |
| Яскава | Стокгольм, Швеция (Hexagon) | Создатель гуманоидов | AEON в BMW Лейпциг |
Примеры Physical AI на современном заводе
Помимо концептуальных видео, предыдущие абзацы представляют всесторонний обзор применений Physical AI, которые уже работают или проходят тестирование:
Загрузка деталей для сварки. Как показано на рисунке 2, детали, используемые для сварки в производстве автомобилей BMW, эксплуатируются более десяти месяцев.
Сортировка деталей. Иллюстрировано на рисунке 3, на территории Спартанбурга и начиная с 2028 года, Atlas будет использоваться на площадке Hyundai для сортировки и упорядочивания компонентов для производства.
Производство аккумуляторов и компонентов. Высоковольтные аккумуляторы, производимые BMW Лейпциг, используют программу AEON от Hexagon.
Виртуальный запуск. Omniverse и Isaac Sim позволят симулировать роботов ABB, FANUC, KUKA и Yaskawa и их программирование до внедрения в реальную эксплуатацию.
Программирование на основе естественного языка. Программирование роботов FANUC переводит устные команды в язык программирования Python.
Высокоточная сборка электроники. Крупномасштабное предприятие Foxconn, использующее технологии, разработанные Skild AI, продемонстрировало жизнеспособность использования фабрики Nvidia Blackwell, а также принципы её производства.
Обработка проводов и кабелей. Samsung продолжает обучать роботов манипулировать проводами на своих объектах, имитирующих сложную задачу работы с гибкими проводами с использованием традиционных робототехнических технологий.
В целом, тенденция направлена на вариативность. Гуманоидные роботы используются там, где детали поступают без сортировки и где рабочая среда ориентирована на человека. Роботизированные руки с ИИ будут применяться в случаях, когда детали представлены гибкими элементами, которые постоянно находятся в движении. В условиях стабильных процессов ИИ помогает работать с большими объемами данных, а не заменяет традиционные методы.
Проверка реальности: почему гуманоиды не будут собирать ваши автоматические выключатели
Честно говоря, нескольким руководителям заводов показывают видео с гуманоидными роботами и спрашивают, есть ли у них стратегия по роботизации.
Гуманоидные роботы в производстве имеют смысл там, где работа имеет человеческую форму: перемещение собственного тела по зданию, доступ к полкам и доставка деталей различных размеров в пространстве, подобном человеческому. В то же время они бесполезны для мелких и быстрых задач. Пример сборки автоматических выключателей это очень хорошо иллюстрирует.
| Требование | Типичная потребность производства МКВ | Универсальный гуманоид | Специализированная машина с системой зрения и контролем силы |
|---|---|---|---|
| Время цикла | Около 1,5–3,5 секунд на операцию | Создан для гибкости, а не для циклов длительностью в секунды | Разработан с учетом целевого такта времени |
| Позиционирование | Сотые доли миллиметра | BMW сообщает о точности позиционирования деталей до миллиметра | Визуальное выравнивание с точностью ±0,02–0,05 мм на машинах Benlong |
| Сила процесса | Сотни ньютонов до нескольких кН, контролируемые с точностью до нескольких процентов | Не предназначен для работы в качестве пресса или сварочной головки | Сервоуправление силой, например 100–1000 Н с точностью ±3% |
| Данные по единице продукции | Кривая силы, энергия сварки или время срабатывания для каждого серийного номера | Зависит от интеграции | Записывается по каждой единице и отправляется в MES |
| Лучшее применение | — | Логистика, последовательность операций, обслуживание машин, обработка материалов | Заклепка, сварка, тестирование, сборка |
Это не означает, что гуманоиды не имеют роли в производстве электрического оборудования. BMW и Hyundai тестируют роботов для выполнения таких задач, как перемещение катушек, загрузка магазинов или транспортировка полных коробок. Однако, реальные действия, добавляющие ценность при производстве автоматических выключателей, могут выполняться только специализированными машинами с системами датчиков и управления, работающими в замкнутом цикле.
Где работает физический ИИ: сенсоры и действия в замкнутом цикле
Когда речь идет о точном производстве, большая часть операций проходит в цикле на протяжении всех этапов. Это состоит из четырех шагов:
Сканирование – камера идентифицирует деталь, затем с помощью датчика силы или серводвигателя измеряется сила против движения, инвертор отображает энергию, использованную для сварки, а тестовый сигнал определяет время срабатывания.
Решение – контроллер сравнивает полученный сигнал с известным “золотым” образцом, одновременно сверяя его с определенными пределами, установленными инженерами. Кроме того, алгоритм ИИ может делать то, что не под силу системам на основе правил: обнаруживать начало неисправных кривых, а не просто фиксировать превышение значения предела.
Действие – машина может либо скорректировать позиционирование детали перед соединением, остановиться при аномальном сигнале или отклонить деталь, либо, по крайней мере, обратить внимание на определённую тенденцию.
Обучение – каждый из сигналов будет сохранён под конкретным серийным номером, используемым для обучения модели/алгоритма.
Три процесса, описанные ниже для производства миниатюрных автоматических выключателей, иллюстрируют этот процесс. Аппаратное обеспечение, используемое для сбора данных и их регистрации, доказано существующим в современных машинах..
Заклёпка: чтение кривой силы–смещения
Заклёпка – это метод соединения полюсов выключателя в блоки, содержащие несколько полюсов, и создания соединений с помощью серебряных контактов. Заклёпка может выглядеть нормально снаружи, но при этом быть ослабленной, треснувшей или слишком короткой.
На Автоматическая сборочная машина для многополюсных автоматических выключателей MCB, боковая стенка детали сначала выравнивается и устанавливается в уровень с помощью камеры с точностью ±0,05 мм. Любая деталь, которая не выравнивается, исключается из дальнейшей обработки. Затем применяется система заклёпки с усилием от 500 Н до 5 кН, параметры операции постоянно контролируются с вмешательством в случае аномалии. Машина также измеряет другие параметры, включая количество и глубину заклёпок.
Контактная заклёпка обеспечивает большую эффективность. автоматическая машина для контактной заклёпки с серебряными контактами , которая использует камеру и диапазон силы от 100 до 1000 Н, позволяет получить характеристическую кривую сила–смещение, зависящую от конкретного типа используемой заклёпки.
Вот где в дело вступает физический ИИ. Предел может указывать на превышение максимального необходимого значения. Однако крайне маловероятно, что он объяснит, что сбой процесса мог быть вызван отсутствием контакта, сломанной головкой заклёпки, изношенным пуансоном или тем, что состав материала, использованного в процессе обработки, отличался от использованного в предыдущих партиях.
Контактная сварка: обучение на основе энергии сварки и смещения
Соединители изготавливаются с использованием методов сварки, серебряных точек на медных соединителях, биметаллических полос для движений и медной оплётки, магнитного узла срабатывания. Холодная сварка может пройти визуальный контроль и не пройти проверку на месте.
На автоматическая машина для сварки серебряных точек и контактов, сопротивление сварки обеспечивается среднечастотным DC-инвертором с частотой 1–4 кГц, с сервоприводом силы электрода 50–500 Н при ±5%. Количество энергии сварки можно сравнить с профилем для каждой сварки, датчики смещения и силы обнаруживают детали, которые были неправильно отрегулированы, регистрируют энергию сварки и количество циклов и отправляют данные в MES.
Тот же принцип применяется к машине для сварки биметалла, подвижного контакта и медной оплётки, которая работает со скоростью 1200–1320 штук в час и отклоняет любое соединение, энергия и смещение которого выходят за пределы их кривых. автоматическая машина для сварки магнитного узла срабатывания добавляет визуальное управление выравниванием и встроенный тест сопротивления после каждой сварки, отклоняя соединения, превышающие заданный предел, обычно 0,1 мΩ.
Физический ИИ превратит этот сигнал во что-то полезное. Износ электрода проявляется постепенно через изменения на графиках энергии и перемещения. В настоящее время эти машины считают количество сварок на каждом электроде и предупреждают, когда его нужно заменить; модель, основанная на этих данных, позволит прогнозировать снижение качества сварки до появления дефектов.
Магнитное тестирование срабатывания: обнаружение дрейфа между станциями
Согласно IEC 60898-1, автоматические выключатели напряжения работают в соответствии со своими характеристическими кривыми. Мгновенное срабатывание этих выключателей находится в пределах, указанных этими кривыми: примерно 3-5-кратный номинальный ток для кривых B, 5-10-кратный для кривых C и 10-20-кратный для кривых D. Хотя выключатели не должны срабатывать менее чем за 0,1 с, они не могут превышать указанные пределы.
Ан Автоматическая магнитная установка для срабатывания и испытания высоковольтных автоматических выключателей применяет программируемые испытательные токи 5x, 7,5x и 10x номинального тока для кривых B, C и D соответственно. Аппарат тестирует время срабатывания с точностью ±1 мс, измеряет контактное сопротивление ниже 0,5 мΩ и проверяет высоковольтную изоляцию на уровне 4000 В. Измерения, такие как время срабатывания, события (вкл./выкл.), ток утечки, результат (пройдено/не пройдено) и временная метка, сохраняются в системе MES с использованием протокола OPC UA.
Здесь начинают стираться различия между физическим и агентным ИИ. Действительно, медленно определяющийся результат срабатывания часто обусловлен каким-то процессом в прошлом, например, сваркой катушки, ярмом от нового поставщика или изменением заклёпки. Подключённая к системе данных модель может проследить качество результата до сигналов сварки и заклёпки для исследуемого автоматического выключателя. Наш агентный ИИ-гид показывает, как агент качества может исследовать именно такой дрейф на Автоматизированная линия тестирования автоматических выключателей и предложить действие для утверждения инженером.
Какой бы ни был ИИ, он никогда не должен расширять пределы настроек срабатывания или самостоятельно изменять заданные цели тестирования. Решения о прохождении/непрохождении в соответствии со стандартами IEC принадлежат утверждённой модели системы тестирования.
Замкнутый цикл в обзоре
| Станция | Обнаружение | Принятие решения | Действие | Данные, хранящиеся на единицу |
|---|---|---|---|---|
| Многополюсная заклёпка | CCD-визуализация, сервопривод силы и глубины | Проверка выравнивания; сила и глубина в пределах лимитов | Отбраковка до заклёпки; остановка при аномальной силе | Сила заклёпки, результат визуализации, временная метка, связанные серийные номера |
| Контактная клепка | Визуализация ±0,02 мм, кривая сила–перемещение | Кривая по сравнению с эталонным профилем | Отбраковка плохих заклёпок | Кривая сила–перемещение |
| Контактная сварка | Энергия сварки, сила электрода, перемещение | Энергия и перемещение по сравнению с сохранёнными кривыми | Отбраковка соединений вне профиля; предупреждение об износе электрода | Энергия сварки, сила, счётчик циклов |
| Магнитное срабатывание сварки | Визуальное выравнивание, встроенное сопротивление | Сопротивление по сравнению с лимитом (например, 0,1 мΩ) | Автоматический отбор брака | Результат сварки, счётчик электродов |
| Магнитное тестирование срабатывания | Испытательный ток, время срабатывания ±1 мс, утечка | По сравнению с диапазоном кривых IEC | Сортировка по результату (пройдено/не пройдено) | Время срабатывания, контактное сопротивление, утечка, серийный номер |
Как начать с физическим ИИ на предприятии среднего размера
Подавляющее большинство производителей не нуждаются ни в гуманоидном пилоте, ни в полной системе Nvidia, чтобы получить выгоду. Конкретный шаг для компаний среднего размера в производстве электрического оборудования выглядит следующим образом:
Выберите тип деятельности, который обеспечивает качественные сигналы для начала работы. Сервоприводное клепание, сварка и электрические испытания оборудования идеально подходят, так как они имеют атрибуты, необходимые физическому ИИ для обучения, такие как кривые силы, энергия сварки и время срабатывания.
Оцифруйте каждый сигнал и единицу. Крайне важно получить полную кривую, а не только отчёты о прохождении/отказе, и связать их с серийным номером, рецептом и партией материала.
Создайте базу данных хороших и плохих примеров. Всегда маркируйте отказы в базе данных, такие как отсутствующие детали, трещина в заклёпке, холодная сварка и шаровой электрод с помощью системы маркировки. Важно иметь хорошие метки, чтобы получить качественную модель.
- Смоделируйте процессы перед любыми изменениями на производственной линии. Используйте программное обеспечение для моделирования, предоставленное вашим поставщиком роботов, такое как FANUC ROBOGUIDE или Isaac Sim, или цифровой двойник линии, чтобы тестировать новые компоновки, пути роботов или циклы времени.5. Начните с теневого режима. Позвольте ИИ классифицировать кривые и отмечать тенденции, сравнивая его обнаружения с выводами инженеров в течение нескольких месяцев.
Сохраняйте ограничения и безопасность в системе ПЛК. ИИ может информировать вас о предстоящей проблеме.
Рассматривайте использование гуманоидов и мобильных роботов только для логистических целей. Обеспечение сырьём, загрузка магазинов и обработка коробок должны быть единственными задачами, для которых предназначены роботы.
Лучшие компании в Глобальной сети маяков Всемирного экономического форума использовали подход, описанный выше: сначала стабильные процессы и полные данные, затем ИИ сверху. Мы рассмотрели, как Siemens, Schneider Electric и Eaton достигли этого в нашем руководстве по примерам фабричных маяков.
Физический ИИ в робототехнике всё ещё молод, и некоторые из сегодняшних анонсов не выдержат испытания реальной производственной линией. Самая безопасная инвестиция для завода сейчас — это оборудование, которое измеряет каждый процесс, каждый цикл и сохраняет данные. Эти данные необходимы любому будущему ИИ, физическому или агентному.
Часто задаваемые вопросы
Что такое физический ИИ в производстве?
Физический ИИ относится к системам искусственного интеллекта, которые осуществляют наблюдения за физическим миром с помощью камер, датчиков давления и других устройств, предоставляют интерпретацию этой информации и управляют механизмами, выполняющими определённые действия. В отличие от традиционных роботов, обученных работать по заданным траекториям, системы физического ИИ могут реагировать на изменения, происходящие в объектах и других условиях. Перед вводом в эксплуатацию такие системы обычно обучаются в симуляции.
Какие компании занимаются физическим ИИ?
Nvidia предоставляет большую часть платформы, от Isaac Sim до гуманоидных моделей GR00T, а также роботизированных компьютеров Jetson и моделей миров Omniverse Cosmos. Производители роботов FANUC, ABB, KUKA и Yaskawa внедряют эти инструменты в своё программное обеспечение для моделирования и роботов. Компании, занимающиеся гуманоидной робототехникой, включают Boston Dynamics, Figure AI, Hexagon Robotics, Agility Robotics, 1X и NEURA Robotics. BMW и Hyundai производят физические ИИ, которые в настоящее время внедряются на производственных предприятиях.
Какие примеры физического ИИ?
Некоторые примеры — гуманоиды Figure, изготовленные BMW, которые собирают и сортируют детали на заводе в Спартанбурге, AEON от Hexagon, поддерживающий сборку аккумуляторов на заводе BMW в Лейпциге, и Atlas от Boston Dynamics, который будет внедрён Hyundai для сортировки деталей в Джорджии в 2028 году. В промышленной сфере роботы FANUC теперь могут программироваться с помощью устной речи и тестироваться через симуляцию Nvidia. В прецизионном производстве физический ИИ также используется в системах с сервоприводами для заклёпки и сварки с визуальным контролем.
Какие 5 профессий выживут в эпоху ИИ?
Невозможно назвать пять профессий, которые гарантированно останутся в безопасности, но Отчёт о будущем профессий 2025 года даёт представление о профессиях, которые будут расти наиболее быстро к 2030 году. Согласно отчёту, наибольший рост ожидается у работников сельского хозяйства, водителей доставки, разработчиков программного обеспечения, строителей и продавцов, при этом профессии в области ухода и сестринского дела также будут значительно расти. На заводах искусственный интеллект меняет многие профессии, а не полностью их заменяет, что означает, что специалисты по обслуживанию, программисты роботов, инженеры по качеству и специалисты по процессам будут играть более значимую роль.
Как используется ИИ в производственной индустрии?
Искусственный интеллект играет роль в инспекции на основе изображений, предиктивном обслуживании, планировании производственных процессов, программировании роботов, симуляции цифровых двойников, управлении энергией и планировании цепочек поставок. На практике физический ИИ включает использование роботов и машин, которые могут адаптироваться к изменениям, в то время как агентный ИИ выполняет функцию координации действий систем MES и ERP. Самые передовые приложения на 2026 год всё ещё включают только основанное на данных обеспечение качества и услуги по обслуживанию, а также эксперименты по использованию гуманоидных роботов для логистики и управления деталями.
Заключение: Физический ИИ — это замыкание цикла, а не копирование человеческого тела
Такие компании, как FANUC, BMW, Nvidia и Hyundai, не просто проводят исследования физического ИИ, но и продвигают его на заводах. Nvidia разрабатывает модели симуляции и роботизированные компьютеры, в то время как FANUC и другие производители внедряют их в рабочих роботов, которые уже отработали миллионы часов. Наконец, BMW и Hyundai изучают гуманоидных роботов на производственных линиях.
Однако, когда мы рассматриваем, чем именно занимаются эти гуманоиды на заводах, мы видим, что они участвуют в таких процессах, как загрузка, транспортировка, сортировка и последовательная обработка. Таким образом, самые сложные утечки не возникают из-за них. В большинстве случаев, физический ИИ, применяемый в производстве, представлен машинами, которые просто определяют, находится ли деталь рядом, ощущают, как формируется структура, понимают, как что-то ведет себя, и действуют соответственно.
Это подход, которому будут следовать производители, желающие инвестировать в эту технологию в будущем.
Ссылки
- Nvidia – NVIDIA и мировые лидеры робототехники выводят физический ИИ в реальный мир (март 2026) – Cosmos 3, Isaac, GR00T, Jetson Thor и интеграции FANUC, ABB, KUKA и Yaskawa.
- FANUC America – FANUC ускоряет развитие физического ИИ в промышленной робототехнике, используя технологии NVIDIA (март 2026) – ROBOGUIDE, Isaac Sim, ROS 2 и программирование на естественном языке.
- Fujitsu – Разработка физического ИИ совместно с FANUC, Yaskawa Electric и Kawasaki Heavy Industries (июль 2026) – суверенная платформа управления физическим ИИ.
- BMW Group – Первый гуманоидный робот представлен на заводе в Лейпциге (сентябрь 2026) – Hexagon AEON, результаты Figure 02 в Спартанбурге и стратегия BMW по физическому ИИ.
- Boston Dynamics – Boston Dynamics представляет нового робота Atlas (январь 2026) – характеристики Atlas, планы внедрения Hyundai и производственные мощности роботов.
- Hyundai Motor Group – NVIDIA Blackwell AI Factory (октябрь 2025) – 50 000 GPU, цифровые двойники заводов и валидация роботов в Isaac Sim.
- Всемирный экономический форум – Отчет о будущем рабочих мест 2025: профессии будущего – самые быстрорастущие и сокращающиеся профессии до 2030 года.
Хотите видеть и контролировать усилие на вашей линии автоматических выключателей?
Физический ИИ начинается с машин, которые измеряют каждый заклепку, каждый сварной шов и каждое испытание срабатывания. Если вы производите автоматические выключатели (MCB), автоматические выключатели с расцепителем по току (MCCB), устройства защитного отключения (RCCB), контакторы или переключатели и хотите видеть направленную визуализацию заклепок, сварку с контролем энергии и полностью отслеживаемое магнитное испытание срабатывания, отправьте нам образцы вашей продукции, целевой объем производства и краткое описание вашего текущего процесса. Наши инженеры порекомендуют, где замкнутая система управления сначала снизит уровень брака и как подключить данные каждой станции к вашей MES.
