Producenci od lat zmagają się z tym samym problemem: roboty świetnie działają w środowisku testowym, ale na prawdziwej linii produkcyjnej potrafią zawieść przy pierwszej lepszej zmiennej – innym oświetleniu, nowej partii materiału, drobnej różnicy w wymiarach detalu. ABB i NVIDIA postanowiły ten problem rozwiązać raz na zawsze, łącząc platformę RobotStudio z silnikiem symulacyjnym NVIDIA Omniverse.
Narzędzie nosi nazwę RobotStudio HyperReality i ma trafić do klientów w drugiej połowie 2026 roku. Jego premiera wywołała spore zainteresowanie już na etapie zapowiedzi – i nie bez powodu.
Jeśli chcesz otrzymać raport przed oficjalną premierą oraz zobaczyć nazwę swojej firmy wśród uczestników badania – zostaw adres email na końcu ankiety.
Koniec z kosztownymi prototypami
Dotychczasowy schemat był prosty: zaprojektuj, zbuduj fizyczny prototyp, przetestuj, popraw, wróć do punktu wyjścia. Cały ten cykl pochłaniał tygodnie i budżety. HyperReality odwraca tę logikę. Inżynierowie projektują, testują i zatwierdzają kompletną komórkę automatyzacji jeszcze zanim zostanie wkręcona pierwsza śruba.
Działa to tak: system eksportuje w pełni sparametryzowaną stację – razem z robotami, czujnikami, oświetleniem, kinematiką i detalami – jako plik USD bezpośrednio do środowiska Omniverse. W tej cyfrowej przestrzeni działa wirtualny kontroler oparty na identycznym oprogramowaniu układowym, co fizyczna maszyna. Efekt? Zgodność zachowania między symulacją a rzeczywistością na poziomie 99 procent.
To nie jest tylko sprytny trik marketingowy. Liczby mówią same za siebie:
- skrócenie czasu wdrożenia o nawet 50 procent,
- obniżenie kosztów uruchomienia o do 40 procent,
- skrócenie czasu konfiguracji i uruchomienia o nawet 80 procent,
- redukcja błędów pozycjonowania z 8–15 mm do zaledwie 0,5 mm.
Marc Segura, prezes ABB Robotics, komentuje wprost: „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.”
Czy to faktycznie przełom?
Przyznam, że podchodzę do tego z mieszanymi uczuciami – i myślę, że warto zachować zdrowy sceptycyzm.
Z jednej strony potencjał jest ogromny. Jeśli deklarowane parametry się potwierdzą w warunkach produkcji masowej, to mówimy o prawdziwej zmianie modelu wdrażania automatyzacji. Dziś barierą wejścia dla mniejszych zakładów jest nie tylko cena sprzętu, ale właśnie czas i koszt uruchomienia. Skrócenie go o połowę to nie kosmetyka – to zmiana ekonomii całego sektora.
Z drugiej strony – liczby takie jak „99% zgodności” brzmią imponująco w komunikacie prasowym, ale diabeł tkwi w szczegółach. Co z komponentami, które mają naturalne odchyłki produkcyjne? Jak system radzi sobie z nieprzewidzianymi sytuacjami, których nie było w danych treningowych? I kto ponosi odpowiedzialność, gdy coś pójdzie nie tak po przeniesieniu konfiguracji z symulacji na halę?
Pytania te nie są akademickie. To kwestie, które zdecydują o tym, czy technologia trafi do mainstreamu, czy pozostanie narzędziem dla największych graczy dysponujących zasobami na absorpcję ryzyka.
– Piotr Wolniewicz, Redaktor Naczelny AIPORT.pl
Foxconn i Workr już testują
Pierwsi użytkownicy nie czekają na oficjalną premierę. Foxconn wdraża rozwiązanie przy montażu urządzeń konsumenckich – obszarze szczególnie wymagającym ze względu na częste zmiany produktów i delikatne elementy metalowe. Firma generuje syntetyczne dane treningowe wewnątrz symulacji i przenosi nauczone modele na linię produkcyjną, licząc na znaczną redukcję czasu konfiguracji i eliminację kosztownych testów fizycznych.
Workr, kalifornijski dostawca automatyzacji, integruje swoją platformę WorkrCore z hardware’em ABB trenowanym przez Omniverse. Na targach NVIDIA GTC 2026 w San Jose firma zamierza pokazać systemy zdolne do wdrożenia obsługi nowych detali w ciągu minut – bez potrzeby angażowania wyspecjalizowanych programistów.
Deepu Talla, wiceprezes NVIDIA ds. robotyki i edge AI, tłumaczy logikę partnerstwa: „The industrial sector needs high-fidelity simulation to bridge the gap between virtual training and real-world deployment 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.”
Edge computing wchodzi do gry
Współpraca nie kończy się na samym oprogramowaniu. ABB analizuje możliwość integracji platformy NVIDIA Jetson – przeznaczonej do obliczeń na krawędzi sieci – z kontrolerami Omnicore. Taki krok umożliwiłby wnioskowanie w czasie rzeczywistym na istniejących flotach robotów bez konieczności ich wymiany.
To ważny sygnał: chodzi tu nie tylko o nowe instalacje, ale o możliwość doposażenia już działających zakładów. Dla firm, które zainwestowały w infrastrukturę robotyczną kilka lat temu, perspektywa aktualizacji zamiast wymiany jest finansowo dużo bardziej atrakcyjna.
Moment na tego rodzaju technologię jest nieprzypadkowy. Presja kosztowa, skracające się cykle życia produktów i rosnące wymagania dotyczące elastyczności produkcji sprawiają, że cyfrowe bliźniaki przestają być ciekawostką, a stają się wymogiem konkurencyjnym. ABB i NVIDIA widzą w tym szansę – i trudno im odmówić racji.
