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Toyota, Nvidia und Soft Serve: Was digitale Zwillinge bei autonomen Staplern verändern sollen
Toyota Material Handling Europe hat gemeinsam mit Nvidia und Soft Serve eine Simulationsumgebung für die Entwicklung autonomer Flurförderzeuge geschaffen. Mithilfe digitaler Zwillinge sollen sich Navigation, Sicherheitslogik und Fahrzeugverhalten bereits vor der Inbetriebnahme beim Kunden unter realitätsnahen Bedingungen überprüfen lassen. Nach Angaben des Unternehmens könnte der Ansatz den Inbetriebnahmeaufwand um bis zu 50 Prozent reduzieren und die Markteinführungszeit um bis zu 40 Prozent verkürzen.
Simulation vor dem Einsatz beim Kunden
Die Entwicklungsumgebung basiert auf den Softwarebibliotheken „NVIDIA Omniverse“ und dem Robotik-Simulationsframework „NVIDIA Isaac Sim“. Die Technologie ermöglicht es, Lager- und Produktionslayouts digital abzubilden und das Verhalten autonomer Flurförderzeuge in unterschiedlichen Betriebssituationen zu simulieren. Dabei lassen sich unter anderem die Navigation, die Sicherheitslogik und das Zusammenspiel der Fahrzeuge mit ihrer Umgebung überprüfen. Auch kundenspezifische Sonderfälle können in der Simulation berücksichtigt werden. Ziel ist es, mögliche Probleme bereits während der Entwicklung zu identifizieren und zu beheben, bevor die Fahrzeuge am tatsächlichen Einsatzort implementiert werden.
Toyota Material Handling Europe hat die Simulationswerkzeuge nach eigenen Angaben in seine Entwicklungsprozesse integriert. Die virtuelle Validierung soll dazu beitragen, den Aufwand für spätere Anpassungen vor Ort zu reduzieren und die Qualität der Automatisierungslösungen bereits vor dem Produktivbetrieb abzusichern.
Soft Serve entwickelt Digital-Twin-Umgebung
Für die technische Umsetzung arbeitet Toyota Material Handling Europe mit dem Softwareentwickler Soft Serve zusammen. Das Unternehmen entwickelte die Digital-Twin-Umgebung und integrierte die Technologien von NVIDIA in eine Simulationslösung für die Entwicklungsprozesse des Flurförderzeugherstellers.
Soft Serve ist seit 2022 Nvidia Elite Partner und seit 2026 Nvidia Advanced Technology Partner. Die Zusammenarbeit verbindet die Simulationsplattform von Nvidia mit der Entwicklungskompetenz von Soft Serve und den Anforderungen von Toyota Material Handling an autonome Materialflusslösungen.
Der Entwicklungsansatz orientiert sich am Toyota-Prinzip „Zero Muda“. Dabei steht die Vermeidung unnötigen Zeit- und Ressourceneinsatzes im Mittelpunkt. Durch die Vorverlagerung von Tests und Validierungsschritten in die virtuelle Umgebung sollen aufwendige Anpassungen während der späteren Installation reduziert werden.
Digitale Prüfung gemischter Verkehrsbereiche
Ein weiteres Einsatzgebiet der Simulation sind Lager- und Produktionsumgebungen mit unterschiedlichen Verkehrsteilnehmern. Dazu gehören Bereiche, in denen autonome Flurförderzeuge gemeinsam mit Menschen und manuell bedienten Fahrzeugen unterwegs sind.
Mithilfe digitaler Zwillinge lassen sich solche Betriebssituationen nach Angaben des Unternehmens bereits in der Entwicklungsphase untersuchen. Neben den Fahrbewegungen können dabei auch die Navigation und die Sicherheitslogik der autonomen Fahrzeuge überprüft werden.
Die Simulation soll es ermöglichen, unterschiedliche Einsatzbedingungen und kundenspezifische Anforderungen vorab zu berücksichtigen. Damit will Toyota Material Handling den Aufwand bei der Anpassung autonomer Lösungen an die jeweiligen betrieblichen Abläufe verringern.
Palettenerkennung mit synthetischen Trainingsdaten
Ein konkreter Anwendungsfall ist die kamerabasierte Palettenerkennung. Für das Training eines entsprechenden Erkennungsmoduls erzeugte Toyota Material Handling mithilfe der Omniverse-Bibliotheken synthetische Daten. Ergänzend kamen die offenen World Foundation Models von „NVIDIA Cosmos“ zum Einsatz.
Nach Angaben des Unternehmens verbesserte sich dadurch auf ausgewerteten realen Datensätzen aus Lagerumgebungen der Recall bei der Objekterkennung um mehr als 70 Prozent. Diese Kennzahl beschreibt, welcher Anteil der tatsächlich vorhandenen relevanten Objekte von einem Erkennungssystem korrekt erkannt wird.
Die genannte Verbesserung bezieht sich auf die Erkennungsleistung des untersuchten Moduls. Angaben zur Größe und Zusammensetzung der verwendeten Datensätze oder zur absoluten Erkennungsrate macht die Pressemitteilung nicht.
Kürzere Entwicklungs- und Inbetriebnahmezeiten angestrebt
Mit der simulationsbasierten Entwicklung verfolgt Toyota Material Handling Europe das Ziel, autonome Materialflusslösungen schneller zur Einsatzreife zu bringen. Die Markteinführungszeit soll sich um bis zu 40 Prozent verkürzen. Gleichzeitig strebt das Unternehmen eine Reduzierung des Inbetriebnahmeaufwands um bis zu 50 Prozent an.
Durch die frühzeitige virtuelle Validierung sollen außerdem mögliche Beeinträchtigungen während der Installation beim Kunden verringert werden. Weitere Ziele sind eine höhere Entwicklungsproduktivität, mehr Produktionsflexibilität, eine verbesserte Produktqualität und geringere Betriebskosten beim skalierbaren Einsatz autonomer Materialflusslösungen.
Künstliche Intelligenz für weitere Produktionsprozesse
Über die Entwicklung autonomer Flurförderzeuge hinaus plant Toyota Material Handling den Einsatz künstlicher Intelligenz in weiteren Produktionsbereichen. Vorgesehen sind unter anderem KI-gestützte Bildverarbeitung und intelligente Softwareagenten für die Qualitätsprüfung, die vorausschauende Wartung, die Prozessoptimierung und das Energiemanagement.
Die Anwendungen sollen dazu beitragen, Produktions- und Materialflussprozesse digital zu unterstützen und den Ressourceneinsatz zu verbessern. Konkrete Einführungstermine für diese zusätzlichen Einsatzbereiche nennt das Unternehmen aktuell nicht.
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