Toyota Material Handling reduziert Inbetriebnahmeaufwand autonomer Lösungen um bis zu 50 Prozent

Toyota Material Handling Europe entwickelt gemeinsam mit NVIDIA und SoftServe eine simulationsbasierte Grundlage für die Entwicklung und Validierung autonomer Flurförderzeuge. Mithilfe von Physical AI, KI-gestützten Simulationen und digitalen Zwillingen sollen sich autonome Lösungen bereits vor ihrem Einsatz unter realitätsnahen Bedingungen testen lassen. Ziel ist es, den Inbetriebnahmeaufwand um bis zu 50 Prozent und die Time-to-Market um bis zu 40 Prozent zu reduzieren.

Dafür verbindet Toyota Material Handling seine Erfahrung in den Bereichen Qualität und Lean Thinking mit den NVIDIA Omniverse-Bibliotheken, dem Robotik-Simulationsframework NVIDIA Isaac Sim und den Digital-Engineering-Kompetenzen von SoftServe. Die entwickelten digitalen Zwillinge ermöglichen es, individuelle Kundenumgebungen virtuell abzubilden und Navigation, Sicherheitslogik sowie das Verhalten autonomer Fahrzeuge zu überprüfen. Auch das Zusammenspiel mit Menschen und manuell gesteuerten Gabelstaplern in gemeinsam genutzten Lagerbereichen lässt sich simulieren. Probleme können so bereits vor der Implementierung am Kundenstandort erkannt und behoben werden.

„Durch virtuelle Inbetriebnahme und Digital-Twin-Technologie können wir die Qualität absichern und gleichzeitig Muda, also Verschwendung, vermeiden, noch bevor die Implementierung beginnt“, sagt Johan Rosén, Senior Vice President Research & Development bei Toyota Material Handling Europe. „Indem wir Probleme früher im Prozess erkennen und beheben, können wir den Implementierungsaufwand reduzieren, den Kundennutzen schneller realisieren und Automatisierungslösungen mit größerer Sicherheit bereitstellen.“

Physical AI für mehr Sicherheit und Effizienz

Die Zusammenarbeit erweitert den Einsatz künstlicher Intelligenz auch auf Produktionsprozesse. NVIDIA-gestützte Bildverarbeitung und intelligente Agenten kommen unter anderem bei der Qualitätskontrolle, der vorausschauenden Wartung, der Prozessoptimierung und dem Energiemanagement zum Einsatz.

Ein konkretes Anwendungsbeispiel ist die kamerabasierte Palettenerkennung: Dafür wurden mithilfe der Omniverse-Bibliotheken synthetische Daten erzeugt und durch offene World Foundation Models von NVIDIA Cosmos ergänzt. Bei Tests mit realen Lagerdatensätzen konnte dadurch der Object-Detection-Recall-Wert um mehr als 70 Prozent verbessert werden.

Die Zusammenarbeit soll nicht nur die Entwicklungs- und Implementierungsprozesse beschleunigen, sondern auch die Lösungsqualität vor dem Go-live verbessern, die Produktivität im Engineering und die Produktionsflexibilität erhöhen sowie die Betriebskosten durch skalierbare KI-gestützte Materialtransportlösungen senken.

„Unser Ziel ist es, Zero Muda zu erreichen: Wir wollen Verschwendung beseitigen, die die Produktivität in Materialtransportprozessen beeinträchtigt“, sagt Ernesto Dominguez, President und CEO von Toyota Material Handling Europe. „Indem wir unser Lean Thinking und unsere Automatisierungskompetenz mit der Physical-AI-Plattform von NVIDIA und den Engineering-Kompetenzen von SoftServe verbinden, können wir Innovationen beschleunigen, die Qualität unserer Lösungen verbessern und Kunden dabei unterstützen, Zero Muda in ihren automatisierten und autonomen Betriebsabläufen zu erreichen. “

Über SoftServe

SoftServe ist ein global tätiges KI- und Technologie-Dienstleistungsunternehmen. Das Leistungsspektrum umfasst KI-native Anwendungen, Physical AI und agentische KI sowie Cloud- und Datenlösungen. Weitere Informationen finden Sie auf der Website, im Blog und auf den LinkedIn-Seiten von SoftServe.