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Visual Components lance une nouvelle version de son logiciel de simulation d'usine
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Visual Components lance une nouvelle version de son logiciel de simulation d'usine

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Résumé IASource uniqueImpact UE

Visual Components a publié la version 5.1 de sa plateforme de simulation 3D d'usines et de programmation hors-ligne de robots. Cette mise à jour majeure introduit deux capacités clés : une simulation physique haute fidélité et un moteur d'orchestration robotique conçu pour monter en charge. La société, basée en Finlande et active depuis plus de 25 ans dans la simulation de production, cible avec cette version les environnements de production autonomes, où la complexité des flux multi-robots rend la programmation traditionnelle insuffisante.

L'enjeu concret pour les intégrateurs et les décideurs industriels est double. D'abord, une physique plus précise réduit l'écart entre la simulation et le déploiement réel, le fameux "sim-to-real gap" qui grève les projets d'automatisation. Ensuite, l'orchestration scalable permet de modéliser et valider des cellules multi-robots avant toute installation physique, ce qui raccourcit les cycles de mise en service et limite les immobilisations coûteuses en phase de commissioning. C'est particulièrement pertinent pour les projets AMR (robots mobiles autonomes) et les lignes flexibles à reconfiguration fréquente.

Visual Components 5.1 s'inscrit dans une dynamique de marché où les éditeurs de simulation (Siemens avec Process Simulate, Dassault avec DELMIA, RoboDK) investissent massivement dans la fidélité physique et l'intégration aux jumeaux numériques. La société n'a pas communiqué de tarification ni de dates de disponibilité précises pour cette version. Les détails techniques complets restent à ce stade limités au communiqué officiel, sans métriques de performance indépendantes publiées.

Impact France/UE

Visual Components, éditeur finlandais présent depuis 25 ans, renforce l'offre européenne de simulation industrielle et offre aux intégrateurs EU un outil pour réduire le sim-to-real gap dans les projets multi-robots avant déploiement physique.

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GreyOrange lance un simulateur d'entrepôt par IA pour modéliser les performances et les coûts de l'automatisation
1Robotics & Automation News 

GreyOrange lance un simulateur d'entrepôt par IA pour modéliser les performances et les coûts de l'automatisation

GreyOrange a lancé GreyMatter Foundry, une plateforme de simulation d'entrepôts destinée aux opérateurs logistiques souhaitant modéliser des déploiements d'automatisation avant tout engagement sur site. L'outil regroupe dans un environnement unique la conception des flux d'entrepôt, la planification des layouts et le dimensionnement des systèmes d'automatisation. Il supporte la modélisation de flottes hétérogènes de robots, permettant ainsi d'estimer les coûts opérationnels et de prédire les performances système en amont de l'implémentation physique. Aucun chiffre précis sur les temps de cycle, les volumes traités ou les tarifs de la plateforme n'a été communiqué lors de cette annonce. Pour les intégrateurs et les directeurs logistiques, ce type d'outil répond à un problème récurrent : les déploiements d'AMR (autonomous mobile robots) en environnement réel génèrent des coûts d'ajustement post-installation significatifs lorsque le dimensionnement initial est mal calibré. Un simulateur intégré au même écosystème logiciel que l'orchestration des robots réduit théoriquement le gap entre conception et exploitation, à condition que les modèles physiques sous-jacents soient suffisamment fidèles, ce que GreyOrange n'a pas encore documenté publiquement. GreyOrange, fondée en 2011 et dont le siège est à Atlanta, s'est imposée dans la logistique automatisée via sa suite GreyMatter d'orchestration multi-robots et ses robots Ranger. La société concurrence des acteurs comme Symbotic, Locus Robotics, et, dans l'espace simulation, des plateformes spécialisées comme Anylogic ou les outils intégrés de Dematic. GreyMatter Foundry s'inscrit dans une tendance plus large du secteur à proposer des jumeaux numériques pré-déploiement, une approche que Honeywell Intelligrated et KION Group ont également développée ces deux dernières années.

IndustrielOpinion
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Fanuc renforce son partenariat avec Nvidia pour la simulation de robots IA et les jumeaux numériques
2Robotics & Automation News 

Fanuc renforce son partenariat avec Nvidia pour la simulation de robots IA et les jumeaux numériques

Fanuc a approfondi son partenariat avec Nvidia en intégrant Isaac Sim, le framework ouvert de simulation robotique de Nvidia, directement dans RoboGuide, le logiciel de simulation et de programmation hors-ligne propriétaire de Fanuc. Cette interconnexion permet désormais aux opérateurs de piloter des robots Fanuc au sein d'environnements d'usine entièrement virtuels, et de générer des jumeaux numériques haute-fidélité exploitables pour la planification de production et la validation de trajectoires. La technologie a été présentée en démonstration lors de l'International Robot Exhibition (IRE) de Tokyo en décembre 2025, où Fanuc a montré un flux d'importation de mouvements robotiques entre les deux plateformes. L'enjeu industriel est significatif : RoboGuide est l'un des outils de programmation hors-ligne les plus déployés dans l'automatisation industrielle, Fanuc ayant franchi le cap des 900 000 robots installés à l'échelle mondiale. Connecter cet outil à Isaac Sim, qui s'appuie sur le moteur de simulation physique Omniverse d'Nvidia, réduit concrètement l'écart sim-to-real lors de la mise en service : les programmes validés en virtuel arrivent sur la cellule réelle avec moins de cycles d'ajustement. Pour un intégrateur ou un COO industriel, c'est une réduction directe des temps de commissioning et des risques de redémarrage en production. Fanuc intègre progressivement l'IA à son catalogue depuis plusieurs années, notamment via des modules de vision et d'inspection basés sur l'apprentissage profond. Nvidia, de son côté, multiplie les partenariats similaires avec Universal Robots, Boston Dynamics, Agility Robotics et Figure pour imposer Isaac Sim comme infrastructure standard de la robotique physique. Cette annonce est pour l'instant une démonstration technologique, pas un déploiement commercial confirmé ; les modalités de disponibilité pour les intégrateurs tiers n'ont pas été précisées.

UELes intégrateurs et industriels européens utilisant des robots Fanuc (très présents dans l'automobile et l'aérospatiale EU) pourraient bénéficier d'une réduction des temps de commissioning via cette intégration, mais l'absence de disponibilité commerciale confirmée limite l'impact concret à court terme.

IndustrielOpinion
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FANUC et NVIDIA développent des robots au comportement identique en simulation et en réalité
3Interesting Engineering 

FANUC et NVIDIA développent des robots au comportement identique en simulation et en réalité

FANUC, le géant japonais de la robotique industrielle, et NVIDIA ont annoncé en mai 2026 une extension significative de leur partenariat visant à éliminer l'écart entre simulation et déploiement réel en usine. L'intégration technique combine NVIDIA Isaac Sim avec le logiciel de simulation propriétaire de FANUC, ROBOGUIDE, pour créer des jumeaux numériques où les robots virtuels reproduisent exactement les mêmes trajectoires et temps de cycle que leurs homologues physiques, en s'appuyant sur des algorithmes de contrôle identiques. Deux modes de fonctionnement sont proposés : dans le premier, Isaac Sim orchestre l'environnement virtuel tandis que ROBOGUIDE synchronise les comportements en arrière-plan, avec support des pupitres de programmation physiques et virtuels. Dans le second, ROBOGUIDE prend la main pendant que le moteur physique PhysX de NVIDIA gère la simulation, notamment pour des tâches comme le bin picking, où le robot doit identifier et saisir des pièces empilées en vrac. En parallèle, FANUC a présenté un système bi-bras composé de deux robots collaboratifs CRX capables de plier des T-shirts en temps réel, entraînés par imitation learning via le modèle de fondation robotique Isaac GR00T N de NVIDIA. La plateforme Jetson Thor équipe désormais le robot d'évitement humain de FANUC, avec une puissance de calcul multipliée par 7,5 par rapport à l'ancienne génération Jetson AGX Orin. L'enjeu industriel est direct : le problème du sim-to-real gap coûte des semaines de recalibration sur site à chaque nouveau déploiement. Si FANUC et NVIDIA tiennent leur promesse d'une fidélité totale entre simulation et réalité, les intégrateurs pourraient valider des cellules complètes en virtuel avant même d'avoir commandé les équipements physiques, compressant drastiquement les timelines de mise en production. La démonstration du pliage de textile est également notable : les objets déformables restent l'un des angles morts historiques de la robotique industrielle, et un système capable de gérer le linge en temps réel avec retour visuel ouvre des perspectives concrètes pour la logistique e-commerce et le textile. Le chiffre de 7,5x de gain en calcul sur Jetson Thor est cohérent avec les besoins croissants des pipelines vision-action (VLA) embarqués. Il convient toutefois de noter que les démonstrations présentées, notamment le pliage de T-shirts, restent des prototypes de laboratoire : aucun déploiement en production à grande échelle n'est annoncé à ce stade. FANUC avait une première fois montré cette intégration Isaac Sim / ROBOGUIDE à l'International Robot Exhibition de Tokyo fin 2024, mais la version actuelle approfondit substantiellement la communication entre les deux systèmes. FANUC, avec plus de 700 000 robots installés dans le monde, est l'un des rares acteurs à pouvoir valider ce type d'approche à l'échelle industrielle réelle plutôt qu'en conditions de laboratoire. Sur le terrain concurrentiel, cette initiative s'inscrit dans une course directe avec ABB et son partenariat Isaac Sim, ainsi qu'avec KUKA et Universal Robots qui développent leurs propres pipelines de simulation physique. NVIDIA, de son côté, consolide Isaac comme couche d'abstraction standard pour la simulation robotique industrielle, une position stratégique face à des alternatives open-source comme Gazebo ou MuJoCo. Les technologies seront présentées en conditions réelles lors de l'Open House FANUC prévu en mai 2026, premier test public de la robustesse de l'intégration hors cadre contrôlé.

UELes industriels européens équipés de robots FANUC bénéficieraient d'une réduction significative des délais de mise en production, tandis qu'ABB et KUKA, concurrents européens directs, sont contraints d'accélérer leurs propres pipelines de simulation physique pour ne pas se laisser distancer sur ce segment.

IndustrielActu
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NVIDIA dote les usines d'un nouveau cerveau IA avec son Factory Operations Blueprint
4NVIDIA Blog Robotics 

NVIDIA dote les usines d'un nouveau cerveau IA avec son Factory Operations Blueprint

Lors du GTC Taipei en marge du Computex 2026, NVIDIA a présenté le Factory Operations Blueprint (FOX), une architecture de référence pour déployer un agent de gestion d'usine autonome. Fondé sur NemoClaw, AI-Q Blueprint et les modèles ouverts Nemotron, FOX orchestre en temps réel des agents spécialisés (contrôle qualité, transport de matériaux, sécurité des opérateurs) en agrégeant signaux machines, alertes opérationnelles et instructions de travail dans une couche décisionnelle unifiée. La solution est optimisée pour le DGX Station, équipé du superchip Grace Blackwell Ultra (GB300) : 20 petaflops en précision FP4, 748 Go de mémoire cohérente, et support de modèles jusqu'à 1 000 milliards de paramètres. Foxconn, premier fabricant électronique mondial, est le déployeur le plus avancé : son système MoMClaw connecte des centaines d'agents spécialisés sur une ligne de production réelle, avec une interface en langage naturel et des contrôles de confidentialité via NVIDIA OpenShell. Les projections annoncées atteignent 80 % de réduction du temps d'analyse de cause racine, +15 % de productivité main-d'oeuvre et -10 % de taux de pannes machines. Pegatron, également déployeur initial, vise une réduction de 15 % de la redondance d'équipements en remplaçant les machines en attente par une orchestration dynamique des robots. Advantech et Wistron complètent les quatre industriels taïwanais à adopter FOX en premier. Ces métriques, non encore auditées indépendamment, pointent vers un changement structurel : l'intelligence d'usine quitte le modèle d'automatisation îlot par îlot pour une couche d'orchestration centralisée pilotée par agent. Le déploiement local sur DGX Station répond à des contraintes réelles des industriels, notamment la latence, la souveraineté des données et la résilience en cas de panne réseau, là où les solutions cloud peinent à convaincre les équipes OT. La capacité de FOX à automatiser le cycle complet de ré-entraînement des modèles (détection de dérives de précision, génération synthétique de données, fine-tuning, redéploiement en production) via les outils TAO est particulièrement structurante pour les intégrateurs, qui réalisent aujourd'hui ce travail manuellement à coût élevé. NVIDIA consolide depuis plusieurs années une pile verticale pour l'usine intelligente : Omniverse pour les jumeaux numériques, Metropolis pour la vision industrielle, Isaac pour la robotique. FOX est la couche d'orchestration qui soude ces briques entre elles. Sur le terrain concurrentiel, Siemens avec son Industrial Copilot (basé sur Azure OpenAI), Rockwell Automation avec FactoryTalk AI et PTC avec Vuforia occupent un espace similaire, sans la verticale matérielle intégrée que représente le binôme FOX/DGX Station. Les prochaines étapes naturelles incluent l'extension à l'automotive, à la pharma et à l'agroalimentaire, ainsi que l'ouverture d'une marketplace d'agents spécialisés via les APIs standardisées annoncées, point clé pour dépasser le positionnement actuel centré sur l'électronique taïwanaise.

UESiemens (Allemagne) est directement concurrencé par FOX via son Industrial Copilot (Azure OpenAI), ce qui devrait accélérer les investissements européens dans les plateformes d'orchestration d'usine pour maintenir leur compétitivité face à la verticale matérielle intégrée NVIDIA/DGX Station.

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