Nvidia ha introdotto una nuova soluzione per le operazioni industriali con la presentazione di Mega, un framework creato per ottimizzare la robotica di magazzino e le catene di fornitura attraverso l’intelligenza artificiale avanzata e la tecnologia dei gemelli digitali.
Annunciato durante il CES 2025, Mega integra la piattaforma di collaborazione grafica 3D in tempo reale di Nvidia Omniverse , strumenti di robotica Isaac e elaborazione accelerata per creare un ambiente virtuale in cui le aziende possono testare e perfezionare le proprie operazioni con precisione senza precedenti.
“Ogni fabbrica del futuro avrà un gemello digitale”, ha dichiarato il CEO di Nvidia Jensen Huang durante il discorso di apertura, sottolineando la crescente necessità di operazioni industriali basate sul software in un’era dominata dalla rapida progressi tecnologici.
Gemelli digitali nelle operazioni industriali
Il Mega Blueprint affronta le inefficienze nelle catene di fornitura globali, che consistono in 10 milioni di fabbriche, quasi 200.000 magazzini e 40 milioni di miglia di reti di trasporto in tutto il mondo.
Molte di queste strutture fanno ancora affidamento su processi manuali e strumenti di pianificazione obsoleti, con conseguente spreco di risorse e aumento dei costi. Mega di Nvidia offre una soluzione digitale a queste sfide creando gemelli digitali dettagliati, repliche virtuali di spazi fisici, in cui le aziende possono simulare, analizzare e ottimizzare le proprie operazioni senza interrompere i flussi di lavoro del mondo reale.
Alla sua base core, Mega combina diverse tecnologie Nvidia, tra cui Omniverse Cloud Sensor RTX di Nvidia API, che consentono la simulazione ad alta fedeltà dei dati dei sensori di robot, fotocamere e macchinari.
Questi strumenti funzionano in tandem con Nvidia Isaac, una piattaforma di sviluppo della robotica, per addestrare cervelli robot, perfezionare i flussi di lavoro di automazione e ottimizzare i layout all’interno degli ambienti virtuali. Il risultato è un approccio semplificato alle operazioni di magazzino e produzione, che offre alle aziende la capacità di adattarsi alle mutevoli richieste e migliorare l’efficienza.
Migliorare l’efficienza del magazzino con l’intelligenza artificiale
La capacità di Mega di creare un campo di addestramento virtuale per robot e sistemi automatizzati consente l’apprendimento e il miglioramento continui. Il framework sfrutta l’intelligenza artificiale per analizzare, pianificare ed eseguire attività in tempo reale, offrendo alle aziende una soluzione scalabile a sfide come la fluttuazione della domanda e lo spostamento dei livelli di inventario.
Simulando migliaia di scenari, Mega garantisce che i robot siano preparati a gestire ambienti dinamici riducendo al minimo i rischi e le inefficienze.
Ad esempio, l’uso di Mega da parte di Kion include l’addestramento dei robot per svolgere attività quali il trasporto del carico, lo smistamento dell’inventario e i controlli di manutenzione. Integrati con Nvidia Isaac, questi robot digitali possono percepire e ragionare all’interno del loro ambiente virtuale, perfezionando le loro azioni in un ciclo continuo di miglioramento.
Al CES, Accenture ha dimostrato come Mega migliora gli indicatori chiave di prestazione, tra cui produttività, tempo di completamento delle attività e parametri di sicurezza. Gli strumenti di Nvidia incorporano anche Nvidia NIM, una suite di microservizi che distribuisce modelli di base sui dispositivi edge, migliorando l’adattabilità dei dispositivi robot in applicazioni del mondo reale.
Partnership che guidano lo sviluppo di Mega
Il lancio di Mega è supportato da significative collaborazioni con leader del settore, tra cui Kion Group. In qualità di leader globale nelle soluzioni per la catena di fornitura, Kion ha già iniziato a integrare Mega nelle sue operazioni.
L’azienda utilizza gemelli digitali creati con file CAD, scansioni lidar e dati generati dall’intelligenza artificiale per addestrare e implementare sistemi robotici in modo efficace. Questo ambiente di test completo consente a Kion di ottimizzare le assegnazioni delle attività dei robot, ridurre gli errori e migliorare la sicurezza operativa.
“In Kion, utilizziamo l’intelligenza artificiale fisica per rendere le catene di fornitura più intelligenti, più veloci e pronte per il futuro”, ha affermato Rob Smith, CEO di Kion Group, descrivendo Mega come uno strumento fondamentale per consentire ai magazzini di evolversi insieme alle richieste in rapida evoluzione delle moderne catene di fornitura.
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Nel frattempo, Accenture ha adottato Mega come parte della sua intelligenza artificiale Refinery for Simulation and Robotics, una suite di servizi progettata per aiutare i clienti a riprogettare fabbriche e magazzini utilizzando strumenti basati sull’intelligenza artificiale
Julie Sweet, CEO di Accenture, ha evidenziato l’impatto di Mega sulle operazioni industriali, affermando:”. La nostra collaborazione con Nvidia e Kion aiuterà i nostri clienti a pianificare le loro operazioni nei gemelli digitali, dove possono eseguire centinaia di opzioni e selezionare rapidamente il meglio per le condizioni di mercato attuali o in evoluzione, come la domanda stagionale del mercato o la disponibilità della forza lavoro. Ciò rappresenta una nuova frontiera di valore da raggiungere per i nostri clienti utilizzando tecnologia, dati e intelligenza artificiale.”
Il futuro dell’intelligenza artificiale e dell’automazione industriale
Nvidia afferma che prevede un futuro in cui magazzini e fabbriche operano come sistemi autonomi e interconnessi. Jensen Huang ha descritto questa visione dicendo:”I magazzini del futuro funzioneranno come enormi robot autonomi, orchestrando al loro interno flotte di robot più piccoli.”
