构建物理 AI 时代的智能工厂、仓库和工业设施。
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物理 AI 时代即将到来,由具身 AI 支持的基础世界模型,基于实时生产数据、传感器输入和推理,实现理解工业设施并与之交互。
这一新时代将推动重工业转型,为全球数百万工厂、仓库和工业设施提供更高的智能化、自动化和自主性。
基于物理模型的工业数字孪生将物理世界和数字世界架起桥梁,是实现这一机遇的关键。不同类型的数字孪生可改善预测性维护,减少生产线停机时间,并支持供应链决策。
虚拟设施作为智能设施的中枢,通过物联网和传感器数据连接到物理资产,是智能化设施的验证平台。机器学习和三维模型支持的虚拟环境可模拟多机器人机群。这些机队由自主移动机器人 (AMR) 和通用人形机器人组成,将越来越多地弥补关键劳动力短缺,并与人类工人一起工作。
在整个设施中可部署多个 AI 智能体,以帮助流程自动化,为操作员提供协助并确保工人安全。这些 AI 智能体还提供可视化能力,从整体上分析多机器人机队和工厂员工如何交互,而非仅专注于单一设备或流程的性能。
AI 和数字孪生技术是当今制造业和工业领域开展的工业 AI 项目的基础。
数字孪生技术使制造商能够完全以虚拟方式设计、模拟、运营和优化实物资产以及流程。这带来众多优势,包括:
改善沟通和决策:在设施设计、施工和调试期间,数字孪生可视化为项目利益相关者之间的协作提供支持,并帮助团队做出更快、更明智的决策。
理想布局仿真:团队通过将虚拟表示与仿真工具集成,以模拟复杂场景并优化设施设计,从而实现最佳的生产和物料流动、人体工程学和安全性。
运营优化:通过将数字孪生与实时生产数据集成,团队可以实时识别、分析和解决运营问题。他们还可以深入研究过去,通过虚拟模型增强的空间背景来找到问题的根本原因。
AI 模型的测试和验证:AI 开发者使用虚拟副本来测试和验证视觉语言模型 (VLM)、生成式 AI 和 AI 智能体,以加速工业 AI 的采用,并启用从规划到运营的新工作流程和效率。连接到实时摄像头和数字孪生的视觉 AI 智能体可以为整个设施中的机器人与人类互动提供宝贵的外部洞察,以提升安全性和生产力。
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通过 NVIDIA Omniverse API,西门子为客户提供生成式 AI 的能力,使基于物理原理的数字孪生更具深层沉浸感。这将帮助每个人在物理世界实现之前,以虚拟方式协作设计、构建和测试新一代产品、制造流程和工厂。通过综合现实世界和数字世界,西门子的数字孪生技术正在帮助全球企业更具竞争力、弹性和可持续发展能力。
Roland Busch
西门子股份公司总裁和 CEO
使用 Omniverse SDK (软件开发库)、API (应用端接口)和工具进行开发,为仿真提供驱动力。