工業 AI是將物理 AI 及其他 AI 技術應用于工業流程優化，通過實時工業數據和預測性分析，實現更高水平的自動化和更優決策。

01什么是工業AI？

工業 AI 是實現工業自動化的關鍵推動因素，它提升了機器、系統和流程在最少人工干預下自主運行的能力。通過在機器人、IoT 和高級分析中集成生成式 AI和AI 智能體，企業可以優化運營、提高運營效率，并增強工業部門供應鏈的決策能力。

AI 賦能的自動化可實現實時監控、預測性維護和流程優化，在工業資產的整個生命周期中減少停機時間并提高系統性能。此外，數字孿生等技術，即物理系統的虛擬表示，使企業能夠在實時數字環境中模擬和驗證工業 AI 模型和應用的性能，然后再將其部署到實際工業系統和設施中。

工業 AI 可幫助企業加速數字化轉型，創建更智能、更具適應性的制造和物流系統，并在日益復雜的工業環境中提高作業效率和靈活性。

02工業 AI 為什么重要？

利用 AI 技術，企業可以增強其工業應用并優化工業流程，從而提高產品質量、盈利能力及可持續性。

工業 AI 革命的核心是物理 AI 或支持 AI 的機器人學技術，這將在未來實現完全自主的工業設施。越來越多的 AI 賦能機器人正在工業設施的數字孿生中接受訓練和測試，他們能夠精確且高效地執行復雜任務。上述工業設施的數字化可助力自動化轉型，進一步提高生產力，并減少在危險環境中對人工干預的需求。

工業 AI 的另一個關鍵優勢是它能夠幫助企業分析海量工業數據，并獲得洞察。這種數據驅動的方法支持預測性分析，可預見潛在問題并防止意外停機。通過預測設備故障和維護需求，企業能夠維持連續運營，并減少代價高昂的中斷成本。

此外，工業 AI 在質量控制方面發揮著至關重要的作用。通過持續監控生產流程并實時識別缺陷，AI 可確保產品符合高標準，從而提高產品質量。這不僅能提高客戶滿意度，還能減少浪費、降低返工率，有助于提高整體盈利能力。

在可持續性方面，工業 AI 有助于各行各業更大限度地減少環境足跡。通過優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性的實踐。這一點尤其重要，因為各個行業均致力于滿足法規要求以及社會對綠色運營的期望。

KION Group 和 Accenture 將在數字孿生環境中測試、模擬和優化多智能體機器人機隊。

03工業 AI 有哪些實際應用？

領先的工業和制造業公司正在采用工業 AI 來提高效率、降低成本并優化工作流。從 AI 賦能的倉庫機器人到高級制造仿真，工業領域正在經歷快速轉型。

利用數字孿生優化制造流程

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

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計。它結合了 NVIDIA Metropolis 和 NIM 微服務，幫助自動化和維護工程師實時查詢操作和文檔數據，從而加速決策過程并減少設備停機時間。西門子電子位于德國埃爾蘭根的工廠通過實施 Copilot for Operations，幫助操作員更好地理解焊接機中的機器錯誤代碼，生產力提高了 30%。

利用 AI 賦能的機器人機隊實現倉庫運營自動化

KION Group 和 Accenture 將 AI 賦能機器人與數字孿生相整合，優化倉庫運營和供應鏈。通過使用 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint 構建解決方案，KION 和 Accenture 得以在不中斷現實世界運營的情況下設計、測試和優化倉庫布局，并對機器人機隊進行仿真和測試。這些解決方案幫助其團隊提高了倉庫效率、安全性和適應性。自動叉車、智能攝像頭和其他高級機器人系統將在倉庫數字孿生中進行仿真和驗證，這有助于優化設施布局、機器人機隊協調和工人分配。KION 計劃使用視覺語言模型，以便更好地理解搬運設備負載狀態的變化和異常。

埃森哲還與 Agility Robotics 和 Schaeffler 合作，在復雜的生產環境中優化設施布局、物料流以及人類和機器人之間的協作。

利用合成數據增強智能制造

全球電源和散熱管理技術領導者 Delta Electronics 通過使用 NVIDIA Omniverse 和通用場景描述 (OpenUSD) 開發數字孿生平臺，強化智能制造能力。該平臺以虛擬方式鏈接特定的生產線，聚合來自不同設備的 3D 數據，以創建操作的綜合數字副本。

通過在解決方案中集成 NVIDIA Isaac Sim，Delta 開發者能夠生成物理精準、逼真的合成數據，用于訓練計算機視覺模型，并模擬檢測攝像頭的性能表現。這種方法使 Delta 能夠在實際生產開始之前優化工廠流程的各個方面，從而減少停機時間并提高效率。

Delta Electronics 將利用數字孿生和合成數據重新定義生產線和工業檢測。

利用工業 AI 加速 AI 工廠生產

全球技術服務提供商 Wistron 將利用工業 AI 技術加速 NVIDIA Grace Blackwell 產品線的生產。通過使用 Omniverse 構建工廠的數字孿生，Wistron 可以在虛擬環境中模擬和優化生產流程。這樣可以快速迭代和改進制造工作流，從而提高生產質量，并縮短上市時間。

此外，Wistron 還開發了基于物理信息驅動 AI 的熱流模擬器，能夠在短短一分鐘內評估近 100 種針對新產品線的廠房布局方案。

此項技術協作顯著壓縮了端到端工作流，使 Wistron 能夠更快地響應 AI 服務器產品的快速迭代，并有助于確保新產品能夠根據市場需求從開發階段過渡到批量生產階段。

適用于 AI 工廠數字孿生的 NVIDIA Omniverse Blueprint，使開發者能夠構建統一的數字孿生體，在建設開始前就能對 AI 數據中心的各個方面進行整體設計、仿真與優化。借助 OpenUSD 庫，工程師可以整合并可視化來自所有設施組件的 3D 數據，實現實時、物理精確的仿真，將傳統上獨立的團隊協同在一起。這一方法讓工程師能夠即時測試設計變更、驗證冗余性并模擬故障場景，從而大幅降低風險、節省時間，并為下一代數據中心設計提供前瞻性保障。

利用工廠數字孿生和機器人優化生產設施

全球最大制造商 Foxconn 將加快 NVIDIA Blackwell 產品線的新生產設施部署。Foxconn 可通過創建工廠的數字孿生虛擬集成設施和設備布局，優化樓面規劃和攝像頭的策略性布局，以簡化運營。這種虛擬集成可減少成本高昂的現實世界更改，并提高效率。

在數字孿生中，Foxconn 使用基于 NVIDIA Isaac Sim 構建的解決方案模擬和測試自主機器人，確保工業機械手和自主移動機器人在現實世界部署之前有效運行。此外，Foxconn 還在其視覺 AI 解決方案中采用 NVIDIA Metropolis，通過優化攝像頭放置對工廠車間進行監控，從而提升工人的安全與運營管理效能。該公司預計可實現大幅成本節約，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制造運營

德國領先汽車技術公司大陸集團開發了 AI 賦能的虛擬工廠解決方案，用于增強制造運營。他們利用 NVIDIA Omniverse 和 OpenUSD，創建了兩個關鍵應用：

ContiVerse：沉浸式數字孿生平臺，提供對工廠作業流程與機器設備的實時洞察。通過將數據聚合到基于云的數據湖中，ContiVerse 支持工程師對生產線進行模擬和優化，幫助其作出明智決策、快速識別問題。例如，其塞爾維亞 Novi Sad 工廠的等比例數字孿生支持虛擬現場巡檢，從而增強了遠程監控與故障排除效能。

Industrial Co-Pilot：融合生成式 AI 與三維可視化技術的虛擬助手，可協助工廠團隊執行設備維護任務。與 IT 咨詢公司 SoftServe 合作開發的此款工具，能夠通過提供直觀可視的指導來簡化維護流程，起到減少停機時間、提高生產力的作用。

通過集成這些解決方案，大陸集團預計維護工作和停機時間將減少 10%，從而可提高制造運營各環節的生產力。

利用 AI 賦能的數字孿生平臺優化全球制造業

和碩開發了支持 AI 的數字孿生平臺 PEGAVERSE，以實現制造運營轉型，同時提高效能、質量和成本效益。PEGAVERSE 采用 NVIDIA Omniverse、AI 和 OpenUSD 構建，方便工程師和工廠經理協作規劃、模擬和優化生產線，對設施、設備和維護任務進行實時洞察。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測性維護、流程優化、資源規劃、遠程監控和質量控制等用例。

PEGAVERSE 集成了機器學習、生成式 AI 和物聯網，以增強數字孿生體驗。和碩的 PEGAAi 平臺簡化了數據采集、標記和模型訓練，而大語言模型 (LLM) 助力制造流程實現自動化，并賦予其靈活性。該公司還采用 NVIDIA Isaac Sim 解決方案進行機器人仿真，使用 NVIDIA Metropolis 進行自動光學檢測，從而提高生產精度。通過采用 OpenUSD，和碩統一了不同的工具和數據，加速設計和仿真工作流。這種數字化轉型使和碩能夠優化工廠運營，減少停機時間，并在全球范圍內提高制造效率。

和碩還正在構建視頻分析 AI 智能體，以檢測裝配線上的異常，并進一步提升產品良率。使用用于視頻搜索和總結的 NVIDIA AI Blueprint，和碩能夠分析細致入微的 7 步裝配流程，并在發現與標準操作流程相比存在差異時提醒員工。通過微調視覺語言模型，其模型精度達到了 90% 以上，產品缺陷率和人工成本分別降低了 67% 和 7%。

04進一步開發自主設施

打造物理 AI 時代的智能工廠、倉庫和工業設施。

了解工業設施數字孿生用例：

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

機器人仿真

開發適用于機器人的物理精準傳感器仿真工作流。

了解機器人仿真用例：

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

人形機器人

加速適用于以人為中心的環境的高級 AI 機器人開發，為勞動密集型和重復性任務提供助力。

了解人形機器人用例：

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

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