ABBとNVIDIAの提携：物理AIシミュレーションが工場自動化のROIを向上
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ABBとNVIDIAは、物理AIシミュレーションが工場自動化の投資収益率を向上させ、生産上の課題を解決していることを示した。従来、デジタル訓練モデルと実際の工場環境とのギャップが課題だったが、この提携により現実的な条件でのロボット制御が可能になった。
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タイトル: ABB: 物理AIシミュレーションが工場自動化のROIを向上
ABBとNVIDIAの新たなパートナーシップは、物理AIシミュレーションが工場自動化において実際の投資収益率（ROI）を高め、生産上の障壁を解決していることを示しています。
メーカーは、インテリジェントなロボティクスをテスト環境外で確実に動作させることに困難を感じることが多々ありました。核心的な問題は、デジタルトレーニングモデルと実際の工場現場との間のギャップです。現場では、照明、材料の物理特性、部品のばらつきが、画面上のように振る舞わないためです。
これまで、この齟齬によりエンジニアリングチームは物理プロトタイプに頼らざるを得ず、製品の上市が遅れ、コストが上昇してきました。
デジタルから物理へのAIシミュレーションのギャップを克服
ABB RoboticsとNVIDIAのパートナーシップは、産業グレードの物理AIを製造施設に導入することで、このギャップの解消を目指しています。2026年後半にリリース予定の「RobotStudio HyperReality」は、すでに世界中の顧客から関心を集めています。
既存のRobotStudioソフトウェアにNVIDIA Omniverseライブラリを組み込むことで、ABBは物理的に正確なデジタルテストのためのプラットフォームを提供します。運用面では、この統合によりエンジニアは導入コストを最大40％削減し、市場投入までの時間を最大50％短縮できるようになります。
こうした効率化を実現するには、生産責任者がハードウェアを設置する前に、完全な自動化セルを設計、テスト、検証するワークフローが必要です。そのため、このシステムはロボット、センサー、照明、運動学、部品を含む完全にパラメータ化されたステーションを、USDファイルとしてOmniverse環境に直接エクスポートします。
このデジタル空間内では、仮想コントローラが物理マシンと同一のファームウェアを実行し、デジタル領域と物理領域の間で99％の動作一致を実現します。
動きを手動でプログラミングする代わりに、コンピュータビジョンモデルがソフトウェア内で生成された合成画像を用いて学習します。この方法をAbsolute Accuracy技術と組み合わせることで、位置決め誤差を8-15mmから約0.5mmに削減し、産業用途に求められる高精度を提供します。
ABB Roboticsプレジデントのマーク・セグラ氏は次のように述べています。「RobotStudioとNVIDIA Omniverseライブラリの物理的に正確なシミュレーション能力を組み合わせることで、技術分野で長年課題であった『sim-to-real（シミュレーションから現実への）』ギャップを解消しました。実世界の顧客アプリケーション向けに、産業グレードの精度で物理AIを導入する上で、これは大きなマイルストーンです。」
導入前の工場自動化を検証
アーリーアダプターは、すでに稼働中の生産ラインでこれらの機能を検証しています。
例えば、Foxconnは消費財デバイスの組み立て工程でこのソフトウェアをテストしています。これは、頻繁な製品変更と精密な金属部品により、従来の自動化が複雑化する領域です。仮想的にシステムを訓練するための合成データを生成することで、Foxconnは工場現場で高い精度を達成するとともに、セットアップ時間の短縮とコストのかかる物理テストの排除を見込んでいます。
同様に、カリフォルニア拠点の自動化プロバイダーであるWorkrは、Omniverseで訓練されたABBハードウェアと自社の「WorkrCore」プラットフォームを統合しています。Workrは、サンノゼで開催されるNVIDIA GTC 2026イベントで、専門的なプログラミングスキルを必要とせず、数分で新しい部品に対応可能なシステムを披露する予定です。
NVIDIA ロボティクスおよびエッジAI担当バイスプレジデントのディープ・タラ氏は次のようにコメントしています。「産業セクターがAI駆動型ロボティクスを大規模に仮想訓練から実世界へ展開するには、そのギャップを埋める高忠実度シミュレーションが必要です。
NVIDIA OmniverseライブラリをRobotStudioに統合することは、高度なシミュレーションと高速化コンピューティングをABBの仮想コントローラ技術にもたらし、何千ものメーカーが複雑な製品を市場に投入するスピードを加速します。」
ハードウェアエコシステムもエッジコンピューティングへと拡大しています。ABBは、NVIDIAのJetsonエッジプラットフォームを自社のOmnicoreコントローラに統合することを検討しており、既存のロボット群全体でのリアルタイム推論を可能にする一歩となります。
物理AI向けにこの種のデジタルファーストシミュレーションを採用すれば、セットアップおよび試運転時間を最大80％削減できます。AIがソフトウェアアプリケーションからハードウェア操作へと重心を移す中、データパイプラインを整備し、エンジニアリングチームが合成データを扱うスキルを向上させることが、メーカーにとって競争優位性を維持する鍵となるでしょう。
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本投稿「ABB: 物理AIシミュレーションが工場自動化のROIを向上」は、AI Newsに最初に掲載されました。
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A new ABB and NVIDIA partnership shows physical AI simulation is driving real ROI in factory automation and solving production hurdles.
Manufacturers have often found it difficult to make intelligent robotics work reliably outside testing environments. The core issue is the gap between digital training models and actual factory floors, where lighting, material physics, and part variations refuse to behave as they do on a screen.
Historically, this friction has previously forced engineering teams to fall back on physical prototypes, delaying product launches and driving up costs.
Overcoming the digital to physical AI simulation divide
The partnership between ABB Robotics and NVIDIA attempts to close this gap by bringing industrial-grade physical AI to manufacturing facilities. Slated for release in the second half of 2026, RobotStudio HyperReality is already drawing interest from a global customer base.
By embedding NVIDIA Omniverse libraries within its existing RobotStudio software, ABB provides a platform for physically accurate digital testing. On an operational level, this integration allows engineers to cut deployment costs by up to 40 percent and accelerate time to market by as much as 50 percent.
Realising these efficiency gains demands a workflow where production leaders design, test, and validate complete automation cells before installing any hardware. To do this, the system exports a fully parameterised station – encompassing the robots, sensors, lighting, kinematics, and parts – as a USD file straight into the Omniverse environment.
Inside this digital space, a virtual controller runs the identical firmware found on the physical machine, enabling a 99 percent behavioural match between the digital and physical realms.
Rather than manually programming movements, computer vision models learn using synthetic images generated inside the software. When combined with Absolute Accuracy technology, this method cuts positioning errors down from 8-15 mm to approximately 0.5 mm, providing high precision for industrial applications.
Marc Segura, President of ABB Robotics, said: “Combining RobotStudio with the physically accurate simulation power of NVIDIA Omniverse libraries, we have closed technology’s long-standing ‘sim-to-real’ gap—a huge milestone to deploying physical AI with industrial-grade precision, for real-world customer applications.”
Validating factory automation before deployment
Early adopters are already validating these capabilities on active production lines.
Foxconn, for example, is testing the software for consumer device assembly—an area where frequent product changes and delicate metal components complicate traditional automation. By generating synthetic data to train their systems virtually, Foxconn achieves high accuracy on the factory floor while anticipating a reduction in setup time and the elimination of costly physical testing.
Similarly, Workr – a California-based automation provider – integrates its WorkrCore platform with ABB hardware trained via Omniverse. At the NVIDIA GTC 2026 event in San Jose, Workr intends to showcase systems capable of onboarding new parts in minutes without requiring specialised programming skills.
Deepu Talla, VP of Robotics and Edge AI at NVIDIA, commented: “The industrial sector needs high-fidelity simulation to bridge the gap between virtual training and real-world deployment of AI-driven robotics at scale.
“Integrating NVIDIA Omniverse libraries into RobotStudio brings advanced simulation and accelerated computing to ABB’s virtual controller technology, accelerating how thousands of manufacturers bring complex products to market.”
The hardware ecosystem is also expanding to edge computing. ABB is evaluating the integration of NVIDIA’s Jetson edge platform into its Omnicore controllers, a step that would facilitate real-time inference across existing robotic fleets.
Adopting this type of digital-first simulation for physical AI can reduce setup and commissioning times by up to 80 percent. As AI moves from software applications to hardware operations, preparing data pipelines and upskilling engineering teams to work with synthetic data will dictate which manufacturers maintain a competitive edge.
See also: Agentic AI in finance speeds up operational automation
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