Fanuc en NVIDIA brengen Fysieke AI samen tot leven

Fanuc en NVIDIA hebben hun samenwerking op het gebied van fysieke AI aangekondigd. Wat betekent dit voor industriële robotica?

“NVIDIA is een gevestigde leider in AI-computing met Isaac Sim, het open-source referentiekader voor robotsimulatie dat is gebouwd op NVIDIA Omniverse. Fanuc vult dit aan met de realistische integratie van fysieke robots. Wij brengen echte robotica naar de digitale wereld – NVIDIA levert de digitale infrastructuur.”

Wat betekent dat concreet?

“Digitale tweelingen die in Fanuc Roboguide worden gemaakt, integreren met NVIDIA Omniverse, dat op zijn beurt de volledige fabriek in kaart brengt – van materiaalstromen en machines tot autonome transportvoertuigen en procesdata. Samen creëren de systemen een realistische end-to-end-simulatie van de volledige productieketen. Dit maakt het mogelijk om toepassingen te testen in een echte 1-op-1-simulatie, nieuwe applicaties te ontwikkelen en problemen sneller te identificeren en op te lossen met behulp van AI. De sleutel is dat het gedrag van echte robots met bijna perfecte nauwkeurigheid kan worden gerepliceerd met dezelfde algoritmen als die van de fysieke robot.”

Welke voordelen biedt dit bedrijven?

“In tegenstelling tot puur digitale AI-toepassingen heeft fysieke AI een directe koppeling met echte systemen. AI-gestuurde robots ondersteunen continue, vaak onbemande werking, waardoor machinebenutting en algemene efficiëntie toenemen. Deze aanpak vermindert fouten, vergemakkelijkt systematische probleemanalyse en waarborgt een consistent hoge kwaliteit. Bovendien ondersteunt AI-gestuurde automatisering vroege slijtage-detectie, waardoor proactief onderhoud mogelijk wordt en kostbare ongeplande stilstand wordt voorkomen. Kortom, AI maakt bewezen robotoplossingen nog effectiever.”

Wanneer is de oplossing beschikbaar?

“Onmiddellijk. We hebben productieve toepassingen al gedemonstreerd op de iREX-robotbeurs in december 2025 en hebben sindsdien wereldwijd bestellingen ontvangen voor meer dan 1.000 AI-gestuurde robots. Hoewel ‘greenfield’-projecten (nieuwe fabrieken) ideaal zijn, kunnen we ook bestaande installaties digitaal integreren. In die gevallen is een iteratieve aanpak essentieel.”

Waar moeten bedrijven met beperkte AI-ervaring beginnen?

“De logische eerste stap is een gestructureerde analyse van de productieomgeving met een Fanuc-expert, met focus op handmatige, repetitieve taken met duidelijk automatiseringspotentieel. Deze zijn vaak te vinden in end-of-line- of verzendactiviteiten. Men kan starten met bewezen automatiseringsoplossingen, zoals robots uitgerust met een beeldverwerkingssysteem. Naarmate de complexiteit toeneemt, vormen AI-ondersteunde beeldverwerkingstools, zoals AI Bin Picking, de volgende stap. Een aandachtspunt: AI-ondersteunde palletiseer- en depalletiseertoepassingen bieden een laagdrempelige introductie tot fysieke AI.”

Wat gebeurt er daarna?

“Na verloop van tijd verschuift de focus van individuele toepassingen naar de volledige procesketen. In sommige sectoren, zoals voedselverwerking, zijn veel stappen al geautomatiseerd en blijven alleen de end-of-line-activiteiten handmatig. In andere sectoren kunnen afzonderlijke productie-eilanden, zoals assemblage of lassen, worden geautomatiseerd.

Op een bepaald moment kan een grotere transformatie volgen, waarbij sensortechnologie wordt geïntegreerd, productiegegevens worden verzameld en de volledige fabriek digitaal wordt gemodelleerd. Vervolgens kunnen preventief onderhoud of optimalisatie van materiaalstromen worden ingevoerd, waarbij bedrijven stapsgewijs verdere AI-ondersteunde oplossingen implementeren. De sleutel is om de eerste stap te zetten.”

Hoe ver zijn toonaangevende bedrijven gevorderd?

“De grote spelers zijn al behoorlijk ver, vooral op het gebied van offline programmering en digitale fabrieksontwerpen. Tot nu toe bestond er echter een kloof tussen digitale planning en fysieke implementatie, vaak door ontbrekende interfaces of verschillen tussen echte en gesimuleerde modellen. De huidige modellen worden steeds realistischer: factoren zoals lichtomstandigheden of sensorgegevens worden gesimuleerd, terwijl AI-gebaseerde filters en waarschijnlijkheidscontroles de kloof verder verkleinen.”

Wat zijn de grenzen van deze technologie?

“De huidige grenzen van fysieke AI worden grotendeels bepaald door de beschikbare data. Met de toenemende input van kwalitatieve sensorgegevens en de introductie van extra fysieke apparaten zal de interactie met de productieomgeving verder verbeteren. De huidige AI-algoritmen zijn voornamelijk afgestemd op specifieke use-cases: goed gedefinieerde taken in gecontroleerde omgevingen. Toch verschuiven de grenzen van wat mogelijk is snel. Systemen worden algemener inzetbaar en beter in het omgaan met onzekerheden.

Zelfs de meest geavanceerde AI-algoritmen zijn afhankelijk van robuuste fysieke hardware om hun potentieel te realiseren. De robots van Fanuc combineren hoge betrouwbaarheid, precisie en prestaties en vormen zo de stabiele basis die nodig is om AI succesvol toe te passen in reële productieomgevingen.

Ziet u ook risico’s?

“Fysieke AI introduceert extra onderlinge afhankelijkheden die aandacht vereisen. Met onze Dual Check Safety-software bieden wij het benodigde instrument om deze risico’s gericht aan te pakken. Ook onze CRX-serie collaboratieve robots blijft veilig en TÜV-gecertificeerd, zelfs wanneer deze door AI-software wordt aangestuurd – een van de unieke sterke punten van ons concept. Het is belangrijk dat veiligheidsarchitecturen aanwezig zijn die AI in staat stellen prestaties te verbeteren zonder de bescherming in gevaar te brengen. Afhankelijk van de toepassing en het niveau van autonomie moet ook rekening worden gehouden met AI-risicobeoordelingen volgens de EU AI Act.”

Robert Koopmann, Chief Technical Officer bij Fanuc Europe: “AI maakt bewezen robotoplossingen nog effectiever.”

Wat betekent de samenwerking met NVIDIA voor Fanuc?

“Het partnerschap verlaagt de drempels voor AI-innovatoren. NVIDIA Omniverse is een breed geaccepteerd ontwikkelplatform. Door de integratie van Fanuc-robots ontstaan wereldwijd nieuwe kansen voor fabrieken. Doordat wij klanten en partners wereldwijd ondersteunen, worden wij aantrekkelijker voor bedrijven die fysieke AI-oplossingen willen opschalen. Naast het NVIDIA-platform ondersteunt Fanuc ook open interfaces zoals onze Streaming Interface en het Robot Operating System (ROS), dat veel wordt gebruikt in onderzoek en training.

Ons doel is interfaces te bieden die voldoen aan industriestandaarden en tegelijkertijd nieuwe markten openen. Zo hebben we inmiddels oplossingen waarmee gebruikers van werktuigmachines robots rechtstreeks vanuit de CNC kunnen aansturen. Door onze domeinkennis met partners te delen, positioneren wij ons als een belangrijke facilitator van intelligente automatisering van de volgende generatie.”