虚拟工厂

虚拟工厂

开发先进的生成式 AI 赋能的虚拟工厂解决方案。

工作负载

仿真/建模/设计

行业

制造业

业务目标

创新

产品

NVIDIA Omniverse Enterprise

虚拟工厂的价值

从规划到运营,注入全新可能性。

改善沟通和决策:在设施设计、建造和试运行过程中,虚拟工厂可以简化项目利益相关者之间的沟通,让团队能够直观地了解信息并根据实际情况做出决策,同时确保将最新的数据作为决策依据。


改善沟通和决策:在设施设计、建造和试运行过程中,虚拟工厂可以简化项目利益相关者之间的沟通,让团队能够直观地了解信息并根据实际情况做出决策,同时确保将最新的数据作为决策依据。

模拟理想布局:通过将虚拟工厂连接到仿真工具,可以从生产和物料流动、人体工程学和安全方面优化设施设计。

优化运营:通过将虚拟工厂与实时生产数据相结合,可以帮助识别、分析和解决问题。

训练和测试自主系统:借助虚拟工厂,AI 和机器人开发人员可以在虚拟环境中训练和测试用于在实体工厂中工作的 AI 和机器人。

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“得益于 NVIDIA Omniverse API,西门子可以利用生成式 AI 为客户赋能,帮助他们构建更加身临其境的基于物理的数字孪生。这意味着,任何人都将能在虚拟环境中设计、构建和测试新一代产品、制造流程及工厂,然后再在现实世界中实现它们。通过将现实世界与数字世界相结合,西门子数字孪生技术正在助力全球各地的企业提升竞争力、应变能力和可持续发展能力。”

Roland Busch
西门子股份公司总裁兼 CEO

NVIDIA Omniverse 和 OpenUSD 助力开发虚拟工厂解决方案

基于 OpenUSD 的 NVIDIA Omniverse 平台为开发者一站提供各种 API、SDK 和 NVIDIA 技术,为用于设计、构建和运行虚拟工厂数字孪生的软件赋予数据互操作性、基于物理特性的可视化、生成式 AI 和实时协作能力。

统一的数据流水线和协作工作流

通过使用 OpenUSD 构建解决方案,开发者不仅能整合复杂的数据流,还能促进规划和运营团队更好地协作,针对工厂计划和运营进行实时互动、审查和修改。

物理准确的仿真

开发者只需在解决方案中引入 NVIDIA RTX™ 技术,即可利用 AI、光线追踪和仿真领域的前沿技术,实现物理准确的工厂仿真。

简洁易用的开发者工具和应用基础模组

借助 NVIDIA SDK 和 API、低代码和无代码 Python 或 C++ 开发工具、工作流特定的模板,以及易于修改的扩展和参考应用,开发者可以快速构建、部署和扩展其解决方案。

 

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”这一切都始于规划,在这个复杂的过程中,我们需要连接许多工具、数据集和世界各地的专家。在传统工作流程中,由于数据是在各种系统和工具中分开管理,所以受到限制。如今,我们正在开发定制化的 Omniverse 应用程序,将现有工具、专业知识和团队统一视图化管理。“

Dr Milan Nedeljković
宝马集团管理委员会委员


与我们的合作伙伴一起开启精彩旅程

走近我们的开发者生态系统,看看他们如何将 OpenUSD 和 Omniverse 技术整合到其软件、解决方案和服务产品系列之中。

开发数字孪生有五个关键步骤

  1. 确认用例
  2. 评估数据和环境
  3. 组建团队
  4. 从小处着手
  5. 衡量和传达影响

在这本电子书中,您可以详细了解我们从成功的数字孪生计划中汲取的经验以及我们总结的要点。 

您也可以通过 NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI) 课程“如何为工业数字孪生构建 OpenUSD 应用”学习相关的入门知识。

通用场景描述 (OpenUSD) 不仅仅是指一种文件格式,也指一个用于在 3D 世界内进行描述、合成、仿真和协作的开放式可扩展生态系统。

OpenUSD 包含一系列基本工具和功能,可以帮助工作流、团队和项目提速增效。无论您正在为大型互联虚拟世界创建资产和环境,还是在构建实现这些世界的工具,OpenUSD 都能满足您的需要。

我们的企业就绪型 NVIDIA 认证系统™ 专为支持大规模和复杂的开发工作而构建,并且经过测试和优化,非常适合运行 Omniverse 工作负载和应用。

Get Started

Start developing advanced, generative AI-enabled virtual factory solutions today.

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.

开发者的实际使用情况

借助数字孪生加速工厂开发

纬创的开发者构建数字孪生软件,帮助现场团队测试和优化工厂布局,不仅提高了工作效率,而且将工厂开发速度提高了 50%。

借助 NVIDIA AI 训练机器人并简化装配流程

Foxconn 正准备制造 NVIDIA 最复杂的产品之一,并开始使用 NVIDIA Omniverse 和 Isaac 平台驱动的数字孪生。

利用数字孪生规划未来工厂

宝马集团的开发者构建工厂规划应用,将全球各地原本相互孤立的数据、工具和团队联系在一起,确保在工厂上线之前数年即可在虚拟环境中优化布局、机器人和物流系统。

优化生产和工业检测

台达电子的开发者构建数字孪生与合成数据生成解决方案,成功将计算机视觉模型的训练速度提高 100 倍,同时实现 90% 的物体检测准确率。