KUKA ने एक जीप फैक्ट्री में AI निर्णय लेने की क्षमता जोड़ी जहाँ प्रतिदिन 300 कार बॉडी बनती हैं
रोबोटिक्स कंपनी का नया ऑटोमेशन मैनेजमेंट प्लेटफॉर्म अब ओहियो के एक 335,000 वर्ग फुट के प्लांट में काम कर रहा है जो 2006 से दुनिया भर में बेची जाने वाली हर जीप रैंगलर बॉडी बनाता है।

मुख्य बिंदु
- KUKA AG ने 2025 में अपने टोलेडो, ओहियो सुविधा में अपना ऑटोमेशन मैनेजमेंट प्लेटफॉर्म (AMP) तैनात किया, जो इसके पहले वास्तविक उत्पादन तैनाती को चिह्नित करता है।
- KUKA टोलेडो प्रोडक्शन ऑपरेशंस (KTPO) फैक्ट्री 285 रोबोट और 60,000 से अधिक कनेक्टेड डिवाइस का उपयोग करके प्रतिदिन 300 से अधिक वाहन बॉडी का उत्पादन करती है।
- KTPO ने कुल 2 मिलियन से अधिक वाहन बॉडी का निर्माण किया है, जिसमें 2006 से दुनिया भर में बेची जाने वाली हर जीप रैंगलर बॉडी शामिल है।
- AMP को मौजूदा फैक्ट्री मशीनों, मोबाइल रोबोट और डेटा सिस्टम को जोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है ताकि वे जानकारी साझा कर सकें और समय के साथ सुधार कर सकें।
- KUKA ने NVIDIA GTC 2026 सम्मेलन में AMP की घोषणा की, शुरुआत में इसे स्वायत्त मोबाइल रोबोट पर केंद्रित किया।
ओहियो के टोलेडो में एक कारखाने का फर्श अब औद्योगिक रोबोटिक्स के बड़े दांवों में से एक पर कृत्रिम बुद्धिमत्ता के लिए परीक्षण का मैदान बन गया है।
जर्मन रोबोटिक्स कंपनी KUKA AG ने इस सप्ताह कहा कि उसने अपना नया ऑटोमेशन मैनेजमेंट प्लेटफॉर्म, जिसे AMP कहा जाता है, KUKA टोलेडो प्रोडक्शन ऑपरेशंस (KTPO) के अंदर चालू कर दिया है, जो एक पूर्ण स्वामित्व वाली सहायक कंपनी है जो Stellantis के लिए कार बॉडी बनाती है। यह खबर पहले The Robot Report द्वारा रिपोर्ट की गई थी।
AMP वास्तव में क्या करता है?
AMP एक सॉफ्टवेयर है जो एक कारखाने की मौजूदा मशीनों और नए AI उपकरणों के बीच बैठता है, जिससे वे डेटा साझा कर सकते हैं और समन्वय कर सकते हैं। इसे एक अनुवादक के रूप में सोचें: पुरानी कारखाने की उपकरण बिल्कुल पहले की तरह चलती रहती है, लेकिन अब एक ऐसे सिस्टम में जानकारी देती है जो पैटर्न खोज सकता है, समस्याओं को चिह्नित कर सकता है और कार्यों को अधिक कुशलता से निर्दिष्ट कर सकता है।
अधिकांश कारखाने हर दिन भारी मात्रा में डेटा उत्पन्न करते हैं। समस्या यह है कि वह डेटा आमतौर पर अलग-अलग मशीनों के अंदर बंद रहा है जो कभी एक-दूसरे से बात नहीं करते। AMP को उन दीवारों को तोड़ने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
"संचालन डेटा को लगातार एकत्र और विश्लेषण करके, यह एक बंद-लूप सिस्टम बनाता है जो समय के साथ प्रदर्शन में सुधार कर सकता है," KUKA के मुख्य सॉफ्टवेयर और AI अधिकारी Marc Fleischmann ने कहा।
KUKA ने NVIDIA GTC 2026 सम्मेलन में AMP की घोषणा की। इसका पहला ध्यान AMRs, स्वायत्त मोबाइल रोबोट पर है, जो स्व-ड्राइविंग वाहन हैं जो कारखाने के फर्श के चारों ओर बिना किसी मानव चालक के पार्ट्स ले जाते हैं।
यह ओहियो प्लांट क्यों महत्वपूर्ण है?
KTPO एक छोटी परीक्षण प्रयोगशाला नहीं है। 335,000 वर्ग फुट की सुविधा प्रतिदिन 300 से अधिक वाहन बॉडी का उत्पादन करती है, लगभग हर दो मिनट में एक, और कुल मिलाकर 2 मिलियन से अधिक बॉडी का उत्पादन कर चुकी है। यह 2006 से दुनिया में कहीं भी बेची जाने वाली हर जीप रैंगलर के लिए और 2019 से जीप ग्लेडिएटर के लिए बॉडी-इन-व्हाइट, पेंट और ट्रिम से पहले की नंगी धातु की फ्रेम को तैयार करता है।
यह प्लांट 285 रोबोट और 60,000 से अधिक कनेक्टेड डिवाइस चलाता है। वह स्केल इसे एक विश्वसनीय तनाव परीक्षा बनाता है।
"KTPO हमारे लिए एक परिचित वातावरण है, इसलिए हम यथार्थवादी परिस्थितियों में प्लेटफॉर्म का मूल्यांकन करने पर ध्यान केंद्रित कर सकते हैं," Fleischmann ने कहा। KUKA वर्तमान तैनाती को एक अल्फा संस्करण के रूप में वर्णित करता है, जिसका अर्थ है कि यह अभी भी परिष्कृत किया जा रहा है।
अगला क्या होता है?
KUKA कहता है कि लक्ष्य मौजूदा उपकरण को हटाना नहीं है। निर्माताओं ने दशकों से और अरबों का खर्च करके अपनी वर्तमान प्रणाली बनाई है, और KUKA AMP को उपस्थित चीजों के शीर्ष पर बुद्धिमत्ता जोड़ने वाली चीज के रूप में पेश कर रहा है।
यह प्लेटफॉर्म एक खुली, मॉड्यूलर API प्रणाली के रूप में बनाया गया है, जिसका अर्थ है कि अन्य कंपनियों का सॉफ्टवेयर और AI मॉडल इसमें प्लग हो सकते हैं। KUKA चाहता है कि ग्राहक अपने स्वयं के AI उपकरण लाएं और उन्हें AMP के साझा डेटा वातावरण के अंदर चलाएं।
KUKA संयुक्त राज्य में इंजीनियरिंग, विनिर्माण, सॉफ्टवेयर विकास और समर्थन भूमिकाओं में 3,400 से अधिक लोगों को नियुक्त करता है। कंपनी कहती है कि यू.एस. एक महत्वपूर्ण बाजार है और AMP घरेलू रूप से विकसित किया जा रहा है।
कर्मचारियों और प्लांट प्रबंधकों के लिए जो इस क्षेत्र को देख रहे हैं: निकट अवधि में व्यावहारिक प्रभाव यह है कि मशीनें क्या कर रही हैं इसमें बेहतर दृश्यमानता और जब कुछ गलत हो जाए तो तेजी से प्रतिक्रिया, न कि फर्श पर पहले से मौजूद लोगों और उपकरणों की थोक प्रतिस्थापना।



