Solusi ini memungkinkan lengan robotik melakukan audit kualitas dan integrasi produk baru sepenuhnya berbasis data sintetis, tanpa perlu perubahan hardware atau pembuatan prototipe fisik yang memakan waktu dan biaya tinggi .
Dalam tahap awal, Amazon Devices membuat representasi digital dari setiap perangkat dan stasiun kerja di pabrik menggunakan NVIDIA Isaac Sim pada platform Omniverse. Model CAD diubah menjadi lebih dari 50.000 citra sintetis per perangkat untuk melatih AI dalam mendeteksi bentuk, ukuran, dan cacat kosmetik. Teknik ini secara signifikan mengurangi jurang antara lingkungan simulasi dan kondisi nyata di lantai produksi.
Alur kerja modular yang digerakkan oleh AI memungkinkan pergantian cepat antara produk yang diaudit cukup melalui pembaruan perangkat lunak. Robotic actions sekarang dapat dikonfigurasi untuk merakit, menguji, mengepak, dan memeriksa produk hanya dengan data simulasi, membuka jalan bagi manufaktur yang benar-benar fleksibel dan serba otomatis tanpa perlu menangani setiap produk secara manual.
Kecepatan pelatihan dan integrasi model AI dipercepat dengan bantuan AWS Batch pada instans Amazon EC2 G6. Infrastruktur ini memproses data spesifikasi produk secara terdistribusi, memungkinkan skala besar simulasi fisika dan generasi data sintetis secara paralel. Selain itu, Amazon Bedrock digunakan untuk merencanakan tugas audit tinggi berdasarkan analisis dokumen spesifikasi multimodal seperti desain 3D dan properti permukaan.
Agar robot dapat memahami lingkungan sekitarnya, sistem mengintegrasikan NVIDIA cuMotion untuk perencanaan lintasan berbasis CUDA yang bebas tabrakan dalam hitungan milidetik di modul Jetson AGX Orin.
Library nvblox dari Isaac ROS memproduksi peta medan jarak, memastikan jalur gerak robot selalu aman. Kombinasi ini mendukung operasi manufaktur real-time tanpa hambatan signifikan.
Selain itu, FoundationPose, model dasar NVIDIA yang dilatih dengan 5 juta gambar sintetis, memainkan peran penting dalam estimasi pose dan pelacakan objek. Kemampuan generalisasi FoundationPose memastikan robot mampu menangani objek baru tanpa harus melatih ulang model, sehingga transisi antara lini produk menjadi mulus dan bebas gangguan produksi.
Sebagai bagian dari solusi audit, teknologi ini sudah diterapkan untuk deteksi cacat kosmetik pada jalur perakitan. Desain modularnya memberi ruang untuk integrasi model reasoning tingkat lanjut seperti NVIDIA Cosmos Reason, yang diharapkan memperkaya analisis dan otomatisasi pengambilan keputusan di masa depan.
Cek Berita dan Artikel yang lain di
Google News
Viral! 18 Kampus ternama memberikan beasiswa full sampai lulus untuk S1 dan S2 di Beasiswa OSC. Info lebih lengkap klik : osc.medcom.id
