Por Canuto  

Toyota Material Handling Europe prueba sus montacargas autónomos en gemelos digitales desarrollados con SoftServe y tecnologías de NVIDIA. La compañía afirma que el enfoque podría recortar hasta 50% el esfuerzo de puesta en servicio y acelerar hasta 40% la llegada de estos sistemas al mercado.
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  • La simulación permite ensayar navegación, seguridad e interacciones en almacenes virtuales antes de instalar los vehículos en las operaciones de clientes.
  • Toyota afirma que el enfoque podría reducir hasta 50% el esfuerzo de puesta en servicio y hasta 40% el tiempo de comercialización.
  • La empresa también reporta una mejora superior al 70% en la recuperación de detección de objetos para un sistema de visión artificial de palés.

Toyota ensaya montacargas autónomos en gemelos digitales para reducir tiempos de puesta en marcha

Toyota Material Handling Europe está trasladando parte del desarrollo y la validación de sus montacargas autónomos a entornos virtuales, con la expectativa de simplificar el trabajo que requiere instalarlos en fábricas y almacenes. La compañía colabora con NVIDIA y la firma de servicios tecnológicos SoftServe en una estrategia que utiliza simulaciones y gemelos digitales para probar los sistemas antes de que lleguen a las instalaciones de sus clientes. Toyota describe la iniciativa en su sitio web.

Según la empresa, el enfoque podría recortar hasta 50% el esfuerzo de puesta en servicio y reducir hasta 40% el tiempo de comercialización de los sistemas autónomos de manipulación de materiales. La propuesta no consiste únicamente en modelar un vehículo, sino en recrear digitalmente el espacio donde operará y adelantar pruebas que, de otro modo, tendrían que realizarse durante la implementación física.

Pruebas virtuales antes de llegar a las instalaciones

Un gemelo digital es una representación virtual de un objeto o entorno físico que permite ejecutar pruebas y observar comportamientos antes de desplegar cambios en el mundo real. En este proyecto, Toyota recrea fábricas y almacenes de clientes para revisar cómo se desplazan sus montacargas autónomos y cómo responden a las condiciones específicas de cada operación, antes de que el equipo llegue al sitio.

La simulación también sirve para evaluar la lógica de seguridad y el comportamiento del vehículo en escenarios que pueden ser difíciles de reproducir con facilidad en una instalación activa. Toyota indica que las pruebas incluyen casos límite propios de cada cliente y situaciones en las que los vehículos autónomos comparten el espacio con personas, montacargas conducidos manualmente y otros flujos de tráfico dentro de la fábrica o el almacén.

La empresa espera que esa preparación previa ayude a los equipos de ingeniería a descubrir problemas cuando todavía pueden corregirlos en el modelo virtual. Así, plantea reducir la cantidad de pruebas y ajustes que deben hacerse durante la puesta en servicio presencial, una fase que puede demandar coordinación con las operaciones del cliente y que, en este caso, Toyota busca hacer más eficiente.

Johan Rosén, vicepresidente sénior de investigación y desarrollo de Toyota Material Handling Europe, afirmó que la puesta en servicio virtual y los gemelos digitales permiten asegurar la calidad y eliminar «muda», término japonés que la compañía asocia con el desperdicio, antes de iniciar el despliegue. Añadió que identificar y resolver problemas con antelación puede reducir el esfuerzo de implementación, acelerar el valor para el cliente y dar mayor confianza al ofrecer soluciones de automatización.

El papel de NVIDIA y SoftServe en la simulación

El proyecto combina las bibliotecas NVIDIA Omniverse con el marco de simulación robótica NVIDIA Isaac Sim. SoftServe desarrolla el entorno de gemelo digital utilizado por Toyota Material Handling Europe y adapta la integración de las tecnologías de NVIDIA a los procesos de producción de la compañía, de acuerdo con la información publicada por Robotics and Automation News.

La colaboración busca que la simulación no sea un ejercicio aislado, sino una herramienta ajustada a los retos concretos de la ingeniería y la puesta en marcha de estos sistemas. SoftServe también describe el proyecto en un caso de estudio sobre gemelos digitales y automatización de almacenes.

Olha Moroz, vicepresidenta ejecutiva y responsable de EMEA en SoftServe, vinculó el trabajo con la meta de «cero muda», es decir, eliminar el desperdicio antes de que ocurra y no después. La ejecutiva dijo que la ingeniería de simulación permite detectar problemas en el gemelo digital mucho antes de que puedan llegar al montacargas que opera en las instalaciones de un cliente.

SoftServe señala que es socio Elite de NVIDIA desde 2022 y se identifica como socio de tecnología avanzada de la compañía. El caso específico de Toyota se enfoca en trasladar pruebas de automatización a una representación virtual y utilizarlas para anticipar dificultades de despliegue.

Visión artificial y próximos usos de la IA

La iniciativa también abarca la visión artificial, con un sistema de detección de palés basado en cámaras. Toyota utilizó datos sintéticos generados con las bibliotecas NVIDIA Omniverse y los amplió con modelos fundacionales de mundo abierto NVIDIA Cosmos para entrenar esa solución, según los detalles difundidos por la compañía.

En las evaluaciones con conjuntos de datos de almacenes del mundo real, Toyota reportó una mejora superior al 70% en la recuperación de detección de objetos. La cifra se refiere al desempeño de ese sistema de detección de palés en las pruebas descritas por la empresa y no equivale, por sí sola, a una medición general de productividad de los montacargas o de todas las aplicaciones de visión artificial.

Toyota Material Handling también explora IA de visión impulsada por NVIDIA y agentes inteligentes para tareas como inspección de calidad, mantenimiento predictivo, optimización de procesos y gestión de energía. La compañía no detalló en la información disponible un calendario de lanzamiento ni resultados cuantificados para esas aplicaciones, por lo que las presentó como áreas que todavía está explorando.

Ernesto Dominguez, presidente y director ejecutivo de Toyota Material Handling Europe, describió la ambición de la compañía como alcanzar «cero muda» y eliminar el desperdicio que limita la productividad en la manipulación de materiales. Según Dominguez, combinar el pensamiento lean de Toyota y su experiencia en automatización con la plataforma de IA física de NVIDIA y la ingeniería de SoftServe puede acelerar la innovación y mejorar la calidad de las soluciones.

Una apuesta por llevar más desarrollo al entorno virtual

La meta más amplia de Toyota es trasladar una mayor parte del desarrollo, la validación y la puesta en servicio a la simulación, con la intención de reducir las interrupciones cuando los sistemas autónomos se instalen en las operaciones de sus clientes. Esto plantea un cambio en el orden de trabajo: probar primero comportamientos y condiciones en un entorno digital y reservar las instalaciones físicas para la implementación y las comprobaciones necesarias en terreno.

Los porcentajes comunicados por la empresa describen objetivos potenciales del enfoque, no una reducción universal garantizada para cada instalación. El resultado dependerá de la complejidad de cada entorno y de cómo se traduzcan las pruebas virtuales en condiciones reales; la compañía, sin embargo, sostiene que anticipar fallas y probar casos específicos puede reducir ajustes tardíos y acelerar el despliegue.

La apuesta combina automatización industrial, simulación y herramientas de IA, pero su propósito inmediato es concreto: preparar los montacargas autónomos antes de que operen junto a trabajadores y otros vehículos. Si el modelo virtual representa con suficiente fidelidad las instalaciones del cliente, Toyota espera disminuir el esfuerzo de puesta en marcha y avanzar hacia su objetivo de reducir el desperdicio en las operaciones automatizadas.

Por ahora, el anuncio describe una iniciativa de desarrollo y exploración, junto con resultados comunicados por Toyota para una aplicación de detección de palés. La evolución de los proyectos de visión artificial y agentes inteligentes, así como el alcance efectivo de los ahorros de tiempo y esfuerzo, dependerá de cómo se despliegue la tecnología en las operaciones de los clientes.


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