制造商面临越来越大的压力，需要在降低成本的同时缩短生产周期、提高生产力和提高质量。为了应对这些挑战，他们正在投资工业数字化和 AI 数字孪生，以在从规划到运营的整个过程中发掘新的可能性。
位于中国台湾的电子制造商 Pegatron 的开发者使用 NVIDIA AI、NVIDIA Omniverse? 以及通用场景描述（OpenUSD）构建 PEGAVERSE，这是一个改变公司制造运营的数字孪生平台。
Pegatron 的开发者为工程师和工厂经理构建了灵活的数字孪生平台，以协作方式规划、模拟和优化其生产线，提供有关设施、设备和维护任务的实时见解。团队现在可以快速有效地识别和解决运营问题。
“借助 PEGAVERSE，我们可以轻松地将设计、优化、维护和运营等所有资源集成到虚拟世界中，” Pegatron AI 开发部门的副总裁 Andrew Hsao 说，“它满足了我们在制造运营中对实时可视化、预测性维护、流程优化、远程操作、质量保证、风险管理、创新和降低成本的需求。”
▲图 1 数字孪生与实体生产线的比较
使用虚拟工厂优化运营
工程师和工厂经理将 PEGAVERSE 用于许多用例，包括预测性维护、流程优化、资源规划、远程监控和质量控制。
自通过 15 名开发者的成功初始试点开始开发以来，开发团队已扩展到 100 多名开发者，包括 3D 专家、CFD 和 FEA 专家、AI 工程师、数据工程师和全栈工程师。
目前，该平台由三个主要组件组成：
PEGAAi 是一个 MLOps 深度学习平台，具有无代码和低代码功能，可以简化和自动化数据采集、生成、标注、训练、部署和监控。
大型语言模型（LLM）使工程师能够开发根据其需求定制的自动化流程，并在设计和制造流程中释放灵活性和智能性，从而提高生产效率。
数字孪生技术帮助工程师为模型训练和仿真创建物理属性准确的大规模虚拟生产环境。团队使用这些环境回放和分析历史事件，并预测生产线上的实时性能，以保证质量。
借助 PEGAVERSE 平台，Pegatron 的团队开发了五个虚拟工厂，团队使用这些虚拟工厂远程监控运营并运行生产线模拟，以识别瓶颈并优化运营。
使用 OpenUSD 统一工具、数据和工作流程
他们的团队一直致力于为其设施构建基于物理性质的实时模型，因此难以连接工具和数据以实现目标。其从事产品、工厂设计和生产线模拟的团队依靠关键的专业工具（包括 Autodesk Revit、Blender 和 Visual Components）来完成工作。但是，他们需要一种简单的方法来将数据统一为数字孪生，供所有利益相关者使用。
在基于 Omniverse 开发 PEGAVERSE 平台时，Pegatron 开发者使用了 OpenUSD，这是一种可扩展的框架和生态系统，用于在 3D 世界中描述、合成、模拟和协作。借助 OpenUSD，他们的团队在 PEGATRON 平台中集成了不同的数据、工具和流程，大大加快了自动化设备和生产线的设计、模拟和开发。
开发团队将 OpenUSD 视为一个关键的新兴 3D 标准，类似于 HTML 提供了一种共同语言来刺激互联网的发展。
“在 AI 时代，需要能够描述更多真实世界信息的标准，而 OpenUSD 填补了这一空白，”Xao 说。“我们将 OpenUSD 视为一种新形式的数字资产，它将成为建立新流程和管理原则的基础，从而提高效率，为客户创造更高的价值。”
借助物联网和生成式 AI 增强数字孪生体验
为了获得实时见解，他们将生成式 AI 集成到 PEGAVERSE 中，并使用名为 PEGAAIoT 的内部物联网服务将该平台连接到其设施内的物联网和传感器技术。他们还为团队开发了实时同步、远程控制和日志回放等关键功能。
通过开发和集成 AI 智能体，NVIDIA NeMo 工程师可以使用自然语言轻松与虚拟工厂进行交互，从而快速检索、分析和优化运营所需的关键信息。
随着 NVIDIA Isaac Sim 团队可以训练感知人工智能模型，并模拟和微调其移动机器人车队以及拾放机械臂。
使用 NVIDIA Metropolis 平台，他们可以在整个生产线上快速开发和部署高度准确的自动化光学检测工作流程。
▲图 2 使用数字孪生的设备故障恢复过程图示
通过将 NVIDIA AI、Omniverse 和 OpenUSD 集成到 PEGAVERSE 平台，Pegatron 的开发者使公司能够从支持 AI 的数字孪生中受益，该数字孪生使他们能够访问所需的实时见解和预测分析，从而不断改进和转变其制造运营。
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