制造商面臨越來越大的壓力，需要在降低成本的同時縮短生產周期、提高生產力和提高質量。為了應對這些挑戰，他們正在投資工業數字化和 AI 數字孿生，以在從規劃到運營的整個過程中發掘新的可能性。

    位于中國臺灣的電子制造商 Pegatron 的開發者使用 NVIDIA AI、NVIDIA Omniverse™ 以及通用場景描述（OpenUSD）構建 PEGAVERSE，這是一個改變公司制造運營的數字孿生平臺。

    Pegatron 的開發者為工程師和工廠經理構建了靈活的數字孿生平臺，以協作方式規劃、模擬和優化其生產線，提供有關設施、設備和維護任務的實時見解。團隊現在可以快速有效地識別和解決運營問題。

    “借助 PEGAVERSE，我們可以輕松地將設計、優化、維護和運營等所有資源集成到虛擬世界中，” Pegatron AI 開發部門的副總裁 Andrew Hsao 說，“它滿足了我們在制造運營中對實時可視化、預測性維護、流程優化、遠程操作、質量保證、風險管理、創新和降低成本的需求。”

▲圖 1 數字孿生與實體生產線的比較

    使用虛擬工廠優化運營

    工程師和工廠經理將 PEGAVERSE 用于許多用例，包括預測性維護、流程優化、資源規劃、遠程監控和質量控制。

    自通過 15 名開發者的成功初始試點開始開發以來，開發團隊已擴展到 100 多名開發者，包括 3D 專家、CFD 和 FEA 專家、AI 工程師、數據工程師和全棧工程師。

    目前，該平臺由三個主要組件組成：

    PEGAAi 是一個 MLOps 深度學習平臺，具有無代碼和低代碼功能，可以簡化和自動化數據采集、生成、標注、訓練、部署和監控。

    大型語言模型（LLM）使工程師能夠開發根據其需求定制的自動化流程，并在設計和制造流程中釋放靈活性和智能性，從而提高生產效率。

    數字孿生技術幫助工程師為模型訓練和仿真創建物理屬性準確的大規模虛擬生產環境。團隊使用這些環境回放和分析歷史事件，并預測生產線上的實時性能，以保證質量。

    借助 PEGAVERSE 平臺，Pegatron 的團隊開發了五個虛擬工廠，團隊使用這些虛擬工廠遠程監控運營并運行生產線模擬，以識別瓶頸并優化運營。

    使用 OpenUSD 統一工具、數據和工作流程

    他們的團隊一直致力于為其設施構建基于物理性質的實時模型，因此難以連接工具和數據以實現目標。其從事產品、工廠設計和生產線模擬的團隊依靠關鍵的專業工具（包括 Autodesk Revit、Blender 和 Visual Components）來完成工作。但是，他們需要一種簡單的方法來將數據統一為數字孿生，供所有利益相關者使用。

    在基于 Omniverse 開發 PEGAVERSE 平臺時，Pegatron 開發者使用了 OpenUSD，這是一種可擴展的框架和生態系統，用于在 3D 世界中描述、合成、模擬和協作。借助 OpenUSD，他們的團隊在 PEGATRON 平臺中集成了不同的數據、工具和流程，大大加快了自動化設備和生產線的設計、模擬和開發。

    開發團隊將 OpenUSD 視為一個關鍵的新興 3D 標準，類似于 HTML 提供了一種共同語言來刺激互聯網的發展。

    “在 AI 時代，需要能夠描述更多真實世界信息的標準，而 OpenUSD 填補了這一空白，”Xao 說。“我們將 OpenUSD 視為一種新形式的數字資產，它將成為建立新流程和管理原則的基礎，從而提高效率，為客戶創造更高的價值。”

    借助物聯網和生成式 AI 增強數字孿生體驗

    為了獲得實時見解，他們將生成式 AI 集成到 PEGAVERSE 中，并使用名為 PEGAAIoT 的內部物聯網服務將該平臺連接到其設施內的物聯網和傳感器技術。他們還為團隊開發了實時同步、遠程控制和日志回放等關鍵功能。

    通過開發和集成 AI 智能體，NVIDIA NeMo 工程師可以使用自然語言輕松與虛擬工廠進行交互，從而快速檢索、分析和優化運營所需的關鍵信息。

    隨著 NVIDIA Isaac Sim 團隊可以訓練感知人工智能模型，并模擬和微調其移動機器人車隊以及拾放機械臂。

    使用 NVIDIA Metropolis 平臺，他們可以在整個生產線上快速開發和部署高度準確的自動化光學檢測工作流程。

▲圖 2 使用數字孿生的設備故障恢復過程圖示

    通過將 NVIDIA AI、Omniverse 和 OpenUSD 集成到 PEGAVERSE 平臺，Pegatron 的開發者使公司能夠從支持 AI 的數字孿生中受益，該數字孿生使他們能夠訪問所需的實時見解和預測分析，從而不斷改進和轉變其制造運營。

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