Quy trình tự động hóa lắp ráp hệ thống máy chủ AI

Nhu cầu bùng nổ về hạ tầng trí tuệ nhân tạo đang đẩy các nhà máy sản xuất phần cứng vào thế quá tải. Để giải bài toán này, phòng thí nghiệm robotics tại Seattle phối hợp cùng đội ngũ kỹ thuật Isaac của hãng đã thử nghiệm đưa robot vào tự động hóa khâu lắp ráp siêu chip Grace Blackwell GB300. Mục tiêu đặt ra là giải quyết các công đoạn thủ công phức tạp trong các nhà máy trên toàn cầu, dựa trên tư vấn trực tiếp từ đội ngũ vận hành và đối tác lắp ráp Foxconn.

Quá trình nghiên cứu kéo dài suốt chín năm qua cho thấy việc tự động hóa các thao tác tinh vi trong nhà máy khó hơn nhiều so với suy nghĩ thông thường. Đội ngũ kỹ thuật tập trung vào hai nhiệm vụ cốt lõi là lắp ráp thanh dẫn dòng điện cường độ cao gọi là busbar và cắm các đầu nối cáp điện. Đối với thanh busbar, robot phải tự gắp, vận chuyển, đặt vào khay và siết chặt ốc tại mười sáu vị trí khác nhau mà không được phép va chạm dù là nhỏ nhất với các linh kiện xung quanh.

Thách thức lớn nhất nằm ở sự bất định của vật liệu khi hình dáng, ngoại hình và động lực học ban đầu luôn thay đổi. Các đầu nối điện gắn liền với hệ thống cáp có thể bị biến dạng cơ học dọc theo chiều dài trong quá trình sử dụng. Để giải quyết, các nhà nghiên cứu đã kết hợp giữa tự động hóa linh hoạt và các phương pháp kỹ thuật truyền thống gồm phân biệt nhận thức, lập trình đường đi và kiểm soát chuyển động. Trong công đoạn lắp ráp busbar, hệ thống sử dụng một mô hình chuyên biệt cùng các bộ điều khiển phản hồi lực để đảm bảo thao tác diễn ra chính xác.

Công việc lắp ráp được chia đều cho ba cánh tay robot để tối ưu hóa tốc độ vận hành thực tế. Hai cánh tay robot Flexiv Rizon 4S đảm nhận việc định vị camera, đặt các thiết bị giới hạn và tháo lắp kẹp, trong khi một cánh tay Universal Robots UR10e kết hợp đầu vặn ốc OnRobot thực hiện thao tác siết ốc. Giải pháp kỹ thuật này đạt tỷ lệ thành công hơn chín mươi lăm phần trăm trong các bài thử nghiệm. Tuy nhiên, thời gian hoàn thành toàn bộ chu trình vẫn mất một trăm sáu mươi giây, cao hơn mức mục tiêu một trăm hai mươi tư giây do nút thắt cổ chai từ các thao tác vặn ốc tuần tự.

Công đoạn cắm các đầu nối cáp điện đa dạng tiếp tục là một thử thách ở mức độ cao hơn do cáp có độ cứng thay đổi liên tục và các đầu cắm gần như không có hoa văn bề mặt để nhận diện. Khi các phương pháp học máy đầu cuối và mô hình hành vi tỏ ra kém hiệu quả vì thiếu dữ liệu huấn luyện quy mô lớn, đội ngũ nghiên cứu nhận thấy việc kết hợp linh hoạt giữa các kỹ thuật truyền thống và hạ tầng phần mềm chuyên dụng là chìa khóa then chốt để đưa robot thông minh ra khỏi phòng thí nghiệm và bước vào dây chuyền sản xuất thực tế.