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企業 4月 2026

フィジカル AI:シミュレーションから現場まで

フィジカル AI は産業界に浸透しつつあります。ロボットや機械が実世界で正確かつ安全にタスクを実行することを可能にし、自動化を新たな適応型レベルへと引き上げます。これは、高性能かつ高精度なシミュレーションと AI 主導のロボット工学の相互作用によって可能になります。ハノーバーメッセで SCHUNK は、自動化セル GROW を例に、このアプローチが製造業にどのように応用できるかを紹介しています。この標準化されたモジュール式ソリューションは、フィジカル AI アプリケーションを、再現可能で産業用としてすぐに使える方法で、日々の生産に導入できるように設計されています。

SCHUNK GROW シミュレーション NVIDIA Omniverse における SCHUNK GROW 自動化セルのシミュレーション。

SCHUNK は GROW オートメーションセルで、クランプとオートメーションプロセスの設計に関する専門知識と長年の経験を結集しました。個別の単発ソリューションではなく、技術的に堅牢で反復可能な生産用の構成要素としてインテリジェントロボットアプリケーションを利用可能にするスケーラブルなモジュールシステムに重点を置いています。

シミュレーションから実運用へ

このセルの重要な構成要素は、シミュレーションファーストのアプローチである。NVIDIA Omniverse ライブラリと NVIDIA Isaac シミュレーションフレームワークを SCHUNK のシミュレーションパイプラインに組み込むことで、ロボット動作、把持プロセス、シーケンス全体を仮想的にモデル化し、トレーニングし、検証することができます。これにより、リスクが軽減され、試運転期間が短縮され、安定した始動が可能になります。デジタルモデルを実際の運用へ移行するために、ソフトウェア対応のワークフローが重要になります。Wandelbots NOVA のようなプラットフォームは、シミュレーションされたプロセスが実運用へ移行でき、かつ継続的に最適化できることを示しています。GROW オートメーションセルは、AI およびソフトウェア駆動の自動化が実際の生産条件下で持続的に稼働するために必要な、信頼性の高い物理的基盤を提供します。

例が示しているように、SCHUNK はフィジカル AI を遠い将来のビジョンとしてではなく、パートナーとともに形成する産業発展の道筋としてとらえています。GROW オートメーションセルは、このパートナーシップを具体化するものであり、テクノロジーを結集し、インテリジェントオートメーションへの道を段階的に簡素化する標準化されたプラットフォームです。