Virtual Factory

虛擬工廠

開發進階生成式人工智慧支援的虛擬工廠解決方案。

工作負載

模擬/建模/設計

產業別

製造業

業務目標

創新

產品

NVIDIA ACE
NVIDIA cuOpt
NVIDIA Isaac Sim
NVIDIA Metropolis
NVIDIA Modulus
NVIDIA Omniverse

虛擬工廠的價值

從規劃到營運,解鎖全新可能性。

虛擬工廠為全球重工業解鎖全新可能性,工廠可以設計、建置、模擬、操作及最佳化其資產與流程,實現完全虛擬的環境。這些以物理為基礎的產業數位孿生可為團隊帶來諸多優勢,包括:

改善溝通與決策:在設施設計、建造和安排期間,虛擬工廠可簡化專案利益相關者的溝通過程,讓團隊根據情境進行視覺化並做出決策,以及確保能根據最新資料做出適當決策。

理想佈局模擬:團隊可將虛擬工廠與模擬工具連接,針對生產和物質流、人體工程學和安全性,為設施設計進行最佳化。

營運最佳化:團隊可將虛擬工廠與即時生產資料整合,用於辨識、分析及解決問題。

訓練與測試自主系統:人工智慧和機器人技術開發人員可開發和測試生成式實體人工智慧,為實體工廠部署的自主系統提供助力。

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「Siemens 透過 NVIDIA Omniverse API,為客戶提供生成式人工智慧,讓這些以物理為基礎的數位孿生更加逼真,讓人彷彿身臨其境。可幫助所有人在實際建置之前,可以先以虛擬的方式設計、建置及測試新一代產品、製造流程和工廠。Siemens 數位孿生技術結合了現實與數位世界,協助提升世界各地公司的競爭力、韌性和永續性。」

Roland Busch
Siemens AG 總裁暨執行長

使用 NVIDIA Omniverse、NVIDIA AI 和 OpenUSD 開發虛擬工廠解決方案

NVIDIA Omniverse™ 平台以 OpenUSD 為基礎,為開發人員提供 API、SDK 和 NVIDIA 技術,帶來軟體的資料互通性、物理渲染、生成式人工智慧和即時協作功能,用於設計、建置及操作虛擬工廠數位孿生。

統一資料管道與協作工作流程

開發人員透過在 OpenUSD 上開發解決方案,可統一複雜的資料管道,為規劃和營運團隊帶來全新層級的協作關係,能進行即時互動、檢視及修改工廠計劃與作業。

符合真實物理情況的模擬

開發人員可借助 NVIDIA RTX™ 技術、NVIDIA Isaac™NVIDIA Modulus,充分利用最新的人工智慧、電腦繪圖與機器人功能,提供實際準確的生產設施數位孿生。

人工智慧支援的最佳化與協助

開發人員運用 NVIDIA Metropolis for Factories、NVIDIA cuOpt™NVIDIA ACE,將人工智慧整合至虛擬工廠解決方案,讓使用者能夠為設施進行最佳化,以利於複雜自動化、物質流、安全和人機互動。

簡單方便操作的開發人員工具和應用程式建置組塊

為了快速建置、部署及擴充解決方案,開發人員可運用 NVIDIA SDK 和 NIM™ 推論微服務、低程式碼和無程式碼 Python 或 C++ 開發工具、學習實驗室參考架構工作流程指南,以及可輕鬆修訂的擴充功能與應用程式範例

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「一切以規劃開始,這是一段複雜的過程,我們需要連結全球各地的多種工具、資料集,並與專家互相合作。傳統上,我們受限於在各種系統和工具中分別管理的資料。如今,我們正開發出自訂的 Omniverse 應用程式,能夠以統一的方式,將現有工具、專有技術和團隊與之連結。」

Dr Milan Nedeljković
BMW AG 董事會成員


認識我們的合作夥伴

來看看能夠將 OpenUSD、NVIDIA Omniverse 和 NVIDIA AI 整合到軟體、解決方案和服務產品組合的開發人員生態系統。

您可以從 NVIDIA Omniverse 開發人員工具、SDK 和 API 開始。如果要深入瞭解我們開發成功的數位孿生計畫,請查閱我們的電子書以及工廠數位孿生參考架構。您還可以免費參加 NVIDIA 深度學習機構的課程,並查閱我們「適用於數位孿生的生成式人工智慧指南」。

通用場景描述 (OpenUSD) 不只是一種檔案格式。而且是一個開放且可擴充的生態系統,可用於在 3D 世界描述、合成、模擬與協作。

OpenUSD 納入了一系列能夠加速工作流程、團隊及專案的基礎工具和功能。無論您是為大規模且連結的虛擬世界建立素材與環境,還是打造實現虛擬世界的工具,OpenUSD 都能提供您所需的一切。

我們適用於企業的 NVIDIA 認證系統™ 專為處理擴充與複雜性而打造,並經過測試與最佳化,可執行 Omniverse 工作負載和應用程式。

開始開發虛擬工廠解決方案

開始使用 Omniverse 開發人員工具、SDK 和 API。

More use cases

Computer Vision / Video Analytics

Synthetic Data Generation

Synthetic data is created using computer simulations. It includes 2D images, 3D data, and text and can be used with real-world data to train AI models for computer vision—saving training time and reducing costs.

開發人員的實際應用

使用數位孿生加速工廠開發

Wistron 開發人員打造出數位孿生軟體,讓團隊能夠測試及最佳化工廠佈局、提升生產力,並將工廠開發加速 50%。

使用 NVIDIA AI 訓練機器人並簡化組裝流程

Foxconn 正準備打造 NVIDIA 複雜度最高的產品之一,因此將運用由 NVIDIA Omniverse 和 Isaac 平台支援的數位孿生技術。

使用數位孿生規劃未來工廠

BMW 集團開發人員打造工廠規劃應用程式,將全球中獨立的資料、工具和團隊互相連結,讓工廠人員可以在工廠啟用前,先行以虛擬的方式為工廠的佈局配置、機器人技術和物流系統進行最佳化。

重新定義生產和工業檢測的未來

Delta Electronics 開發人員打造出數位孿生與合成資料生成解決方案,可將電腦視覺模型的訓練加速 100 倍,同時實現 90% 的物體偵測準確度。

使用生成式人工智慧、OpenUSD 實現產業數位孿生大眾化

團隊運用 SyncTwin 的應用程式,將產業效率最佳化的同時,可強化整體製造過程的永續性。

使用人工智慧支援的數位孿生,模擬工廠營運並進行最佳化

Pegatron 的開發人員為工程師和工廠管理人員打造了靈活的數位孿生平台,可協作規劃、模擬生產線並將其最佳化,能夠即時提供有關設施、設備和維護工作的深入見解。

使用 OpenUSD 提供生成式人工智慧支援的虛擬工廠解決方案

SoftServe 協助 Continental 為其虛擬工廠解決方案導入生成式人工智慧功能,並進一步強化工程團隊的效率。

徹底顛覆汽車設計與製造

Mercedes-Benz 在汽車生產方面採取數位優先法,在投入生產前先設計及規劃製造與組裝設施。