工業(yè) AI是將物理 AI 及其他 AI 技術(shù)應(yīng)用于工業(yè)流程優(yōu)化，通過實(shí)時工業(yè)數(shù)據(jù)和預(yù)測性分析，實(shí)現(xiàn)更高水平的自動化和更優(yōu)決策。

01什么是工業(yè)AI？

工業(yè) AI 是實(shí)現(xiàn)工業(yè)自動化的關(guān)鍵推動因素，它提升了機(jī)器、系統(tǒng)和流程在最少人工干預(yù)下自主運(yùn)行的能力。通過在機(jī)器人、IoT 和高級分析中集成生成式 AI和AI 智能體，企業(yè)可以優(yōu)化運(yùn)營、提高運(yùn)營效率，并增強(qiáng)工業(yè)部門供應(yīng)鏈的決策能力。

AI 賦能的自動化可實(shí)現(xiàn)實(shí)時監(jiān)控、預(yù)測性維護(hù)和流程優(yōu)化，在工業(yè)資產(chǎn)的整個生命周期中減少停機(jī)時間并提高系統(tǒng)性能。此外，數(shù)字孿生等技術(shù)，即物理系統(tǒng)的虛擬表示，使企業(yè)能夠在實(shí)時數(shù)字環(huán)境中模擬和驗證工業(yè) AI 模型和應(yīng)用的性能，然后再將其部署到實(shí)際工業(yè)系統(tǒng)和設(shè)施中。

工業(yè) AI 可幫助企業(yè)加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型，創(chuàng)建更智能、更具適應(yīng)性的制造和物流系統(tǒng)，并在日益復(fù)雜的工業(yè)環(huán)境中提高作業(yè)效率和靈活性。

02工業(yè) AI 為什么重要？

利用 AI 技術(shù)，企業(yè)可以增強(qiáng)其工業(yè)應(yīng)用并優(yōu)化工業(yè)流程，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量、盈利能力及可持續(xù)性。

工業(yè) AI 革命的核心是物理 AI 或支持 AI 的機(jī)器人學(xué)技術(shù)，這將在未來實(shí)現(xiàn)完全自主的工業(yè)設(shè)施。越來越多的 AI 賦能機(jī)器人正在工業(yè)設(shè)施的數(shù)字孿生中接受訓(xùn)練和測試，他們能夠精確且高效地執(zhí)行復(fù)雜任務(wù)。上述工業(yè)設(shè)施的數(shù)字化可助力自動化轉(zhuǎn)型，進(jìn)一步提高生產(chǎn)力，并減少在危險環(huán)境中對人工干預(yù)的需求。

工業(yè) AI 的另一個關(guān)鍵優(yōu)勢是它能夠幫助企業(yè)分析海量工業(yè)數(shù)據(jù)，并獲得洞察。這種數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法支持預(yù)測性分析，可預(yù)見潛在問題并防止意外停機(jī)。通過預(yù)測設(shè)備故障和維護(hù)需求，企業(yè)能夠維持連續(xù)運(yùn)營，并減少代價高昂的中斷成本。

此外，工業(yè) AI 在質(zhì)量控制方面發(fā)揮著至關(guān)重要的作用。通過持續(xù)監(jiān)控生產(chǎn)流程并實(shí)時識別缺陷，AI 可確保產(chǎn)品符合高標(biāo)準(zhǔn)，從而提高產(chǎn)品質(zhì)量。這不僅能提高客戶滿意度，還能減少浪費(fèi)、降低返工率，有助于提高整體盈利能力。

在可持續(xù)性方面，工業(yè) AI 有助于各行各業(yè)更大限度地減少環(huán)境足跡。通過優(yōu)化資源使用和能源消耗，AI 賦能的解決方案推動了更具可持續(xù)性的實(shí)踐。這一點(diǎn)尤其重要，因為各個行業(yè)均致力于滿足法規(guī)要求以及社會對綠色運(yùn)營的期望。

KION Group 和 Accenture 將在數(shù)字孿生環(huán)境中測試、模擬和優(yōu)化多智能體機(jī)器人機(jī)隊。

03工業(yè) AI 有哪些實(shí)際應(yīng)用？

領(lǐng)先的工業(yè)和制造業(yè)公司正在采用工業(yè) AI 來提高效率、降低成本并優(yōu)化工作流。從 AI 賦能的倉庫機(jī)器人到高級制造仿真，工業(yè)領(lǐng)域正在經(jīng)歷快速轉(zhuǎn)型。

利用數(shù)字孿生優(yōu)化制造流程

西門子將在其 Siemens Xcelerator 平臺中使用 NVIDIA OmniverseCloud API，首先是基于云的產(chǎn)品生命周期管理 (PLM) 軟件 Teamcenter X。這一集成將使工程團(tuán)隊能夠創(chuàng)建更具沉浸感和逼真的數(shù)字孿生，有助于消除工作流浪費(fèi)并減少錯誤。使用生成式 AI 可加速工作流，例如在基于物理的渲染中應(yīng)用材質(zhì)和光照環(huán)境。

Siemens Industrial Copilot for Operations 是一款基于生成式人工智能的助手，專為車間工作人員設(shè)計。它結(jié)合了 NVIDIA Metropolis 和 NIM 微服務(wù)，幫助自動化和維護(hù)工程師實(shí)時查詢操作和文檔數(shù)據(jù)，從而加速決策過程并減少設(shè)備停機(jī)時間。西門子電子位于德國埃爾蘭根的工廠通過實(shí)施 Copilot for Operations，幫助操作員更好地理解焊接機(jī)中的機(jī)器錯誤代碼，生產(chǎn)力提高了 30%。

利用 AI 賦能的機(jī)器人機(jī)隊實(shí)現(xiàn)倉庫運(yùn)營自動化

KION Group 和 Accenture 將 AI 賦能機(jī)器人與數(shù)字孿生相整合，優(yōu)化倉庫運(yùn)營和供應(yīng)鏈。通過使用 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint 構(gòu)建解決方案，KION 和 Accenture 得以在不中斷現(xiàn)實(shí)世界運(yùn)營的情況下設(shè)計、測試和優(yōu)化倉庫布局，并對機(jī)器人機(jī)隊進(jìn)行仿真和測試。這些解決方案幫助其團(tuán)隊提高了倉庫效率、安全性和適應(yīng)性。自動叉車、智能攝像頭和其他高級機(jī)器人系統(tǒng)將在倉庫數(shù)字孿生中進(jìn)行仿真和驗證，這有助于優(yōu)化設(shè)施布局、機(jī)器人機(jī)隊協(xié)調(diào)和工人分配。KION 計劃使用視覺語言模型，以便更好地理解搬運(yùn)設(shè)備負(fù)載狀態(tài)的變化和異常。

埃森哲還與 Agility Robotics 和 Schaeffler 合作，在復(fù)雜的生產(chǎn)環(huán)境中優(yōu)化設(shè)施布局、物料流以及人類和機(jī)器人之間的協(xié)作。

利用合成數(shù)據(jù)增強(qiáng)智能制造

全球電源和散熱管理技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者 Delta Electronics 通過使用 NVIDIA Omniverse 和通用場景描述 (OpenUSD) 開發(fā)數(shù)字孿生平臺，強(qiáng)化智能制造能力。該平臺以虛擬方式鏈接特定的生產(chǎn)線，聚合來自不同設(shè)備的 3D 數(shù)據(jù)，以創(chuàng)建操作的綜合數(shù)字副本。

通過在解決方案中集成 NVIDIA Isaac Sim，Delta 開發(fā)者能夠生成物理精準(zhǔn)、逼真的合成數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練計算機(jī)視覺模型，并模擬檢測攝像頭的性能表現(xiàn)。這種方法使 Delta 能夠在實(shí)際生產(chǎn)開始之前優(yōu)化工廠流程的各個方面，從而減少停機(jī)時間并提高效率。

Delta Electronics 將利用數(shù)字孿生和合成數(shù)據(jù)重新定義生產(chǎn)線和工業(yè)檢測。

利用工業(yè) AI 加速 AI 工廠生產(chǎn)

全球技術(shù)服務(wù)提供商 Wistron 將利用工業(yè) AI 技術(shù)加速 NVIDIA Grace Blackwell 產(chǎn)品線的生產(chǎn)。通過使用 Omniverse 構(gòu)建工廠的數(shù)字孿生，Wistron 可以在虛擬環(huán)境中模擬和優(yōu)化生產(chǎn)流程。這樣可以快速迭代和改進(jìn)制造工作流，從而提高生產(chǎn)質(zhì)量，并縮短上市時間。

此外，Wistron 還開發(fā)了基于物理信息驅(qū)動 AI 的熱流模擬器，能夠在短短一分鐘內(nèi)評估近 100 種針對新產(chǎn)品線的廠房布局方案。

此項技術(shù)協(xié)作顯著壓縮了端到端工作流，使 Wistron 能夠更快地響應(yīng) AI 服務(wù)器產(chǎn)品的快速迭代，并有助于確保新產(chǎn)品能夠根據(jù)市場需求從開發(fā)階段過渡到批量生產(chǎn)階段。

適用于 AI 工廠數(shù)字孿生的 NVIDIA Omniverse Blueprint，使開發(fā)者能夠構(gòu)建統(tǒng)一的數(shù)字孿生體，在建設(shè)開始前就能對 AI 數(shù)據(jù)中心的各個方面進(jìn)行整體設(shè)計、仿真與優(yōu)化。借助 OpenUSD 庫，工程師可以整合并可視化來自所有設(shè)施組件的 3D 數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)實(shí)時、物理精確的仿真，將傳統(tǒng)上獨(dú)立的團(tuán)隊協(xié)同在一起。這一方法讓工程師能夠即時測試設(shè)計變更、驗證冗余性并模擬故障場景，從而大幅降低風(fēng)險、節(jié)省時間，并為下一代數(shù)據(jù)中心設(shè)計提供前瞻性保障。

利用工廠數(shù)字孿生和機(jī)器人優(yōu)化生產(chǎn)設(shè)施

全球最大制造商 Foxconn 將加快 NVIDIA Blackwell 產(chǎn)品線的新生產(chǎn)設(shè)施部署。Foxconn 可通過創(chuàng)建工廠的數(shù)字孿生虛擬集成設(shè)施和設(shè)備布局，優(yōu)化樓面規(guī)劃和攝像頭的策略性布局，以簡化運(yùn)營。這種虛擬集成可減少成本高昂的現(xiàn)實(shí)世界更改，并提高效率。

在數(shù)字孿生中，F(xiàn)oxconn 使用基于 NVIDIA Isaac Sim 構(gòu)建的解決方案模擬和測試自主機(jī)器人，確保工業(yè)機(jī)械手和自主移動機(jī)器人在現(xiàn)實(shí)世界部署之前有效運(yùn)行。此外，F(xiàn)oxconn 還在其視覺 AI 解決方案中采用 NVIDIA Metropolis，通過優(yōu)化攝像頭放置對工廠車間進(jìn)行監(jiān)控，從而提升工人的安全與運(yùn)營管理效能。該公司預(yù)計可實(shí)現(xiàn)大幅成本節(jié)約，僅其墨西哥工廠就可每年降低 30% 以上的能耗。

利用 AI 賦能的虛擬工廠解決方案增強(qiáng)制造運(yùn)營

德國領(lǐng)先汽車技術(shù)公司大陸集團(tuán)開發(fā)了 AI 賦能的虛擬工廠解決方案，用于增強(qiáng)制造運(yùn)營。他們利用 NVIDIA Omniverse 和 OpenUSD，創(chuàng)建了兩個關(guān)鍵應(yīng)用：

ContiVerse：沉浸式數(shù)字孿生平臺，提供對工廠作業(yè)流程與機(jī)器設(shè)備的實(shí)時洞察。通過將數(shù)據(jù)聚合到基于云的數(shù)據(jù)湖中，ContiVerse 支持工程師對生產(chǎn)線進(jìn)行模擬和優(yōu)化，幫助其作出明智決策、快速識別問題。例如，其塞爾維亞 Novi Sad 工廠的等比例數(shù)字孿生支持虛擬現(xiàn)場巡檢，從而增強(qiáng)了遠(yuǎn)程監(jiān)控與故障排除效能。

Industrial Co-Pilot：融合生成式 AI 與三維可視化技術(shù)的虛擬助手，可協(xié)助工廠團(tuán)隊執(zhí)行設(shè)備維護(hù)任務(wù)。與 IT 咨詢公司 SoftServe 合作開發(fā)的此款工具，能夠通過提供直觀可視的指導(dǎo)來簡化維護(hù)流程，起到減少停機(jī)時間、提高生產(chǎn)力的作用。

通過集成這些解決方案，大陸集團(tuán)預(yù)計維護(hù)工作和停機(jī)時間將減少 10%，從而可提高制造運(yùn)營各環(huán)節(jié)的生產(chǎn)力。

利用 AI 賦能的數(shù)字孿生平臺優(yōu)化全球制造業(yè)

和碩開發(fā)了支持 AI 的數(shù)字孿生平臺 PEGAVERSE，以實(shí)現(xiàn)制造運(yùn)營轉(zhuǎn)型，同時提高效能、質(zhì)量和成本效益。PEGAVERSE 采用 NVIDIA Omniverse、AI 和 OpenUSD 構(gòu)建，方便工程師和工廠經(jīng)理協(xié)作規(guī)劃、模擬和優(yōu)化生產(chǎn)線，對設(shè)施、設(shè)備和維護(hù)任務(wù)進(jìn)行實(shí)時洞察。在該平臺的支持下，位于臺灣、印度、印度尼西亞、中國大陸和越南的虛擬工廠均部署了預(yù)測性維護(hù)、流程優(yōu)化、資源規(guī)劃、遠(yuǎn)程監(jiān)控和質(zhì)量控制等用例。

PEGAVERSE 集成了機(jī)器學(xué)習(xí)、生成式 AI 和物聯(lián)網(wǎng)，以增強(qiáng)數(shù)字孿生體驗。和碩的 PEGAAi 平臺簡化了數(shù)據(jù)采集、標(biāo)記和模型訓(xùn)練，而大語言模型 (LLM) 助力制造流程實(shí)現(xiàn)自動化，并賦予其靈活性。該公司還采用 NVIDIA Isaac Sim 解決方案進(jìn)行機(jī)器人仿真，使用 NVIDIA Metropolis 進(jìn)行自動光學(xué)檢測，從而提高生產(chǎn)精度。通過采用 OpenUSD，和碩統(tǒng)一了不同的工具和數(shù)據(jù)，加速設(shè)計和仿真工作流。這種數(shù)字化轉(zhuǎn)型使和碩能夠優(yōu)化工廠運(yùn)營，減少停機(jī)時間，并在全球范圍內(nèi)提高制造效率。

和碩還正在構(gòu)建視頻分析 AI 智能體，以檢測裝配線上的異常，并進(jìn)一步提升產(chǎn)品良率。使用用于視頻搜索和總結(jié)的 NVIDIA AI Blueprint，和碩能夠分析細(xì)致入微的 7 步裝配流程，并在發(fā)現(xiàn)與標(biāo)準(zhǔn)操作流程相比存在差異時提醒員工。通過微調(diào)視覺語言模型，其模型精度達(dá)到了 90% 以上，產(chǎn)品缺陷率和人工成本分別降低了 67% 和 7%。

04進(jìn)一步開發(fā)自主設(shè)施

打造物理 AI 時代的智能工廠、倉庫和工業(yè)設(shè)施。

了解工業(yè)設(shè)施數(shù)字孿生用例：

https://www.nvidia.cn/use-cases/industrial-facility-digital-twins/

機(jī)器人仿真

開發(fā)適用于機(jī)器人的物理精準(zhǔn)傳感器仿真工作流。

了解機(jī)器人仿真用例：

https://www.nvidia.cn/use-cases/robotics-simulation/

人形機(jī)器人

加速適用于以人為中心的環(huán)境的高級 AI 機(jī)器人開發(fā)，為勞動密集型和重復(fù)性任務(wù)提供助力。

了解人形機(jī)器人用例：

https://www.nvidia.cn/use-cases/humanoid-robots/

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會議內(nèi)容和體驗將涵蓋代理式 AI、AI 工廠、面向科學(xué)的 AI、CUDA、高性能推理、開放模型、物理 AI、量子計算等諸多領(lǐng)域。

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