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Accenture e Schaeffler mostram fábrica do futuro com robôs humanoides

As duas empresas estão adotando o Mega, um Nvidia Omniverse Blueprint, para testar frotas de robôs, incluindo robôs humanoides de uso geral, em gêmeos digitais industriais de fábricas e armazéns

Accenture e Schaeffler mostram fábrica do futuro com robôs humanoides

Na semana passada, durante a Hannover Messe 2025, a Accenture e a Schaeffler AG mostraram como otimizar vários cenários de trabalho, desde a colaboração centrada no ser humano até a colaboração humano/robô e automação total, com as mais recentes tecnologias de simulação, IA e dados da Nvidia e da Microsoft. Esses cenários incluem sistemas de automação industrial, robôs móveis autônomos (AMRs), o cobot manipulador móvel EMMA da Schaeffler e robôs humanóides de uso geral, como o Digit da Agility Robotics e o Phoenix da Sanctuary AI.

“Como uma empresa líder em tecnologia de movimento, a Schaeffler aproveita inovações disruptivas, como IA física, gêmeos digitais e robôs humanoides para aprimorar a excelência operacional em toda a nossa rede global de fabricação”, disse Andreas Schick, diretor de Operações da Schaeffler AG. “Em colaboração com parceiros fortes como a Accenture, exploramos constantemente como as tecnologias disruptivas da Nvidia e da Microsoft podem aumentar nossa flexibilidade e eficiência. É assim que queremos moldar em conjunto a produção do futuro”, completou.

No futuro, as fábricas virtuais podem ser integradas, permitindo que engenheiros e planejadores interajam intuitivamente com dados de simulação de robôs e sistemas de produção, por exemplo, puxando painéis e alterando parâmetros de simulação usando comandos de voz

“A IA física está reinventando a automação industrial, pois oferece maneiras eficientes de treinar e controlar frotas inteiras de AMRs, manipuladores adaptativos móveis e robôs humanoides de uso geral”, disse Patrick Vollmer, líder do Grupo Industrial Global da Accenture. “Nossa colaboração com a Schaeffler, Microsoft e Nvidia mostra como clientes e parceiros estratégicos podem inovar na transformação de tecnologias emergentes em soluções para ajudar os fabricantes a enfrentar os desafios de flexibilidade, produtividade e força de trabalho”, comentou.

As empresas desenvolveram uma prova de conceito (PoC) demonstrando os benefícios que as simulações baseadas em IA podem trazer para as fábricas e centros de distribuição da Schaeffler em três níveis:

1. Planejamento da instalação ideal

A capacidade da Accenture de construir gêmeos digitais de fábricas e armazéns na plataforma de desenvolvimento Nvidia Omniverse permite que a Schaeffler simule e identifique o melhor layout para as instalações antecipadamente e, assim, reduza os tempos de comissionamento. Isso inclui o posicionamento virtual de linhas de produção e estações de montagem de kits para fluxo dinâmico de materiais e colaboração perfeita entre humanos e robôs.

O comissionamento virtual também pode ajudar a Schaeffler a determinar o grau certo de automação para cada instalação. O PoC abrange cenários com diferentes tipos e sofisticação de IA física: principalmente trabalho manual; RAM que apoiam tarefas de transporte; e manipuladores adaptativos, como EMMA e robôs humanóides de uso geral em instalações altamente automatizadas.

Metade dos gerentes de fábrica de empresas industriais (49%) espera que os AMRs sejam um elemento-chave das futuras fábricas e 43% acreditam que os robôs humanóides se tornarão um componente padrão dos processos de montagem, de acordo com um relatório de pesquisa recente da Accenture.

2. Abrindo caminho para IA física e robôs humanoides de uso geral

A Accenture e a Schaeffler estão começando a adotar o Mega, um Nvidia Omniverse Blueprint, para testar frotas de robôs, incluindo robôs humanoides de uso geral, em gêmeos digitais industriais de fábricas e armazéns.

O PoC mostra o Digit da Agility Robotics realizando manuseio de materiais, como manuseio de caixas e transporte para áreas de montagem de kits e comissionamento. Ele também demonstra como o robô humanoide multi-hábil da Sanctuary AI, Phoenix, aprende tarefas do mundo real no Omniverse observando simulações (a Accenture fez um investimento estratégico na Sanctuary AI em março de 2024). Um exemplo é a compilação de kits de peças de reposição para pedidos individuais em um dos centros de peças de reposição da Schaeffler. A técnica de aprendizado por imitação é suportada por aplicativos de IA de visão, como o Nvidia Metropolis, que captura os movimentos de trabalhadores humanos e robôs humanoides no mundo real e os traduz de volta em simulações no Omniverse.

Como a Accenture descobriu em sua Visão de Tecnologia 2025, os humanoides são atraentes por causa de sua versatilidade. Eles se encaixarão rápida e facilmente em um mundo centrado no ser humano, acessando espaços físicos e participando de fluxos de trabalho inicialmente projetados para pessoas.

3. Otimizando operações de robótica ao vivo

A Accenture e a Avanade, sua joint venture com a Microsoft, estão colaborando com a Schaeffler para usar dados simulados do Omniverse para otimizar o desempenho físico de robôs no armazém e no chão de fábrica – por exemplo, para evitar congestionamentos. Os dados de vários cenários simulados são alimentados no Microsoft Fabric, uma plataforma de dados unificada e alimentada por IA. Os gerentes de local e os trabalhadores responsáveis pelas operações podem comparar os principais indicadores de desempenho, como disponibilidade, utilização e eficácia geral do equipamento para esses cenários, a fim de identificar possíveis problemas a tempo de agir.

A Accenture e a Avanade desenvolveram uma solução para a unidade de produção da Schaeffler em Schweinfurt, Alemanha, que usa o MS Fabric em combinação com um agente de operações de fábrica com inteligência artificial generativa. Ele ajuda a equipe a obter insights de produção e resolver problemas mais rapidamente, permitindo que eles façam perguntas em linguagem natural. No futuro, as fábricas virtuais podem ser integradas, permitindo que engenheiros e planejadores interajam intuitivamente com dados de simulação de robôs e sistemas de produção, por exemplo, puxando painéis e alterando parâmetros de simulação usando comandos de voz.

 

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