Fertigung
Ziel
Siemens unterstützt KI-gestützte Innovationen in jeder Branche und jedem industriellen Workflow und ermöglicht es seinen Kunden, komplexe Produkte und Systeme – von Chips bis hin zu KI-Fabriken – zu entwickeln und Fertigung und Produktion in Echtzeit anzupassen.
Um KI in die reale Welt zu bringen und schnellere Innovationen und kontinuierliche Optimierung zu ermöglichen, integriert Siemens NVIDIA-Technologien in seine gesamten Angebote, einschließlich Siemens Teamcenter, Simcenter STAR-CCM+ und Siemens Industrial Copilot. Das Unternehmen setzt auf NVIDIA Omniverse™-Bibliotheken und NVIDIA® CUDA® für Simulationen und digitale Zwillinge, NVIDIA NIM™- und NVIDIA NeMo™-Microservices für KI-Inferenz, NVIDIA DGX™ B200- und NVIDIA DGX™ H200-Systeme für beschleunigtes Computing und NVIDIA® Jetson Thor™, NVIDIA Isaac Sim™ und NVIDIA Isaac Lab™ für physische KI und Robotik.
Kunde
BMW Group
HD Hyundai
Maserati
PepsiCo
Partner
Siemens
Anwendungsbeispiel
Simulation/Modellierung/Design
Durch die Integration von NVIDIA CUDA-X™- und Omniverse™-Bibliotheken und KI-Modellen bietet Siemens-Software:
Erhöhte Effizienz:
- Fotorealistische Visualisierung von massiven, komplexen und funktionsreichen Datensätzen, die im Ingenieur- und Fertigungsbereich üblich sind.
- Entwerfen, simulieren und betreiben Sie Produkte, Anlagen und Fabriken im vollständigen Kontext, bevor etwas gebaut wird.
- 10–15 % Reduzierung der Investitionsausgaben.
Bessere Entscheidungsfindung:
- Globale Teamabstimmung mit Nachverfolgung von Feedback und Änderungen in Teamcenter, wodurch Designprüfungen beschleunigt und Fehler sowie Datendiskrepanzen reduziert werden.
Erhöhte Produktivität:
- 25 % Reduzierung der reaktiven Wartungszeit für Mitarbeitende, die den Industrial Copilot verwenden.
- Produktivere Fertigungsanlagen mit reduzierten Ausfallzeiten.
- 20 % Steigerung des Durchsatzes und schnellere Designzyklen.
Beschleunigung von Innovationen und Einsparungen vom Produktdesign bis zum Betrieb
Die globale Fertigungsindustrie sieht sich mit einem großen Fachkräftemangel konfrontiert. Bis 2030 werden voraussichtlich 85 Millionen Stellen unbesetzt bleiben. Hersteller in den Bereichen Automobil, Luft- und Raumfahrt und Schifffahrt stehen außerdem unter zunehmendem Druck, Innovationen zu beschleunigen, die Kosten zu senken und Produktqualität und Nachhaltigkeit zu gewährleisten.
Gleichzeitig wird die Produktivität von Expertenteams von Industriedesignern und Ingenieuren von fragmentierten Workflows und Technologien beeinträchtigt. Die Verwendung separater Anwendungen für Rendering, Zusammenarbeit und Datenmanagement beispielsweise schafft Silos und Datendiskrepanzen, was die Durchführung gründlicher kollaborativer Design- und Styling-Überprüfungen erschwert. Die Arbeit mit Visualisierungstools, die mit dem Maßstab riesiger, komplexer Produkte und Systeme nur schwer umgehen können, verstärkt diese Herausforderungen und führt zu Engpässen bei Designprüfungen, Fehlausrichtung zwischen Teams und kostspieligem physischem Prototyping. Die Unfähigkeit, Produkte und Systeme in physikalisch genauen Umgebungen zu visualisieren, schränkt die Fähigkeit von Teams ein, Probleme frühzeitig zu erkennen, was sich sowohl auf funktionale als auch auf ästhetische Ergebnisse auswirkt. Insgesamt verlangsamen diese Workflow- und Technologieeinschränkungen die Markteinführung und führen zu Fehlern, die sich über den gesamten Produktlebenszyklus ausbreiten können.
Um diese Herausforderungen zu meistern, arbeiten Siemens und NVIDIA zusammen, um die neuesten KI-, Simulations- und Digital-Twin-Technologien den weltweit führenden Experten in den Bereichen Design, Engineering und Simulation und ihren Workflows zur Verfügung zu stellen.
Beschleunigte Produktentwicklung mit digitalen Zwillingen und physikalisch basierten Simulationen
Siemens, NVIDIA und BMW arbeiten zusammen, um Aerodynamiksimulationen für die Automobilindustrie mit fortschrittlicher CFD-Software (Computational Fluid Dynamics) und beschleunigter KI-Infrastruktur zu beschleunigen.
Aerodynamische Simulationen sind unerlässlich, um die Fahrzeugform zu optimieren, Design und Effizienz in Einklang zu bringen und die Erreichung der Leistungsziele sicherzustellen. BMW führt täglich viele aerodynamische Simulationen durch, die jeweils bis zu 100 Millionen Zellen simulieren (winzige 3D-Blöcke, die Luft- und Fahrzeugoberflächen darstellen). Während CFD-Software traditionell auf CPUs ausgeführt wird, bieten GPU-beschleunigte Simulationen schnellere Leistung zu geringeren Kosten.
Die Simcenter STAR-CCM+ CFD-Software von Siemens läuft jetzt nativ sowohl auf CPUs als auch auf GPUs und gewährleistet konsistente Ergebnisse unabhängig von der Hardware und ermöglicht gleichzeitig die GPU-Beschleunigung. Bei der Ausführung eines Steady-State-Aerodynamik-Falls mit 458 Millionen Zellen auf dem neuesten NVIDIA B200-GPU-Knoten entspricht die Leistung mehr als 10.000 CPU-Kernen.
Die Ausführung von CFD-Simulationen in diesem Maßstab auf GPUs reduziert außerdem den Energieverbrauch und die Infrastrukturkosten. Weitere Leistungssteigerungen sind mit beschleunigten Systemen der neueren Generation möglich, einschließlich NVIDIA DGX™ B200 und H200, die eine höhere Speicherbandbreite bieten, um schnellere Simulationen zu liefern.
Darüber hinaus macht die Integration von NVIDIA Omniverse-Bibliotheken und generativen KI-Funktionen in Simcenter STAR-CCM+ physikbasierte digitale Zwillinge immersiver. Diese Integrationen, die Teil einer breiteren Integration von Omniverse-Bibliotheken innerhalb der Siemens Xcelerator-Plattform sind, ermöglichen es Ingenieuren, KI in ihren CFD-Workflows zu nutzen und Produkte, Fertigungsprozesse und Fabriken der nächsten Generation zu entwerfen, zu entwickeln und zu testen, bevor der physische Bau beginnt.
Beispielsweise nutzt Maserati Siemens-Lösungen, die auf Omniverse-Anwendungsprogrammierschnittstellen basieren, um den Luftstrom über Karosserien interaktiv zu visualisieren und den Fertigungsprozess zu verbessern.
Siemens und Maserati
Zusammenarbeit in Echtzeit von überall
Um Innovationen und Zykluszeiten in der Produktentwicklung zu beschleunigen, hat Siemens den Teamcenter Digital Reality Viewer entwickelt. Durch die Integration von NVIDIA Omniverse-Bibliotheken können Benutzer die Vorteile von Echtzeit-Raytracing und GPU-beschleunigtem Rendering direkt in Teamcenter nutzen, was eine nahtlose, fotorealistische, BOM-gesteuerte Visualisierung von Multi-CAD-Daten ermöglicht, die in Teamcenter verwaltet werden. Dieses cloudbasierte Rendering-as-a-Service ist direkt in den Teamcenter-Web-Client eingebettet und bietet allen Benutzern sofortigen, browserbasierten Zugriff auf fotorealistische digitale Zwillinge.
Teamcenter Digital Reality Viewer wird in der sicheren Siemens Xcelerator Cloud Service-Umgebung gehostet und von einem zentralisierten, cloudbasierten GPU-Cluster unterstützt, sodass Benutzer auf Abruf auf die leistungsstarken Visualisierungsfunktionen zugreifen können, ohne die zugrunde liegende Infrastruktur und Software verwalten zu müssen.
Die Collaboration-Tools von Teamcenter ermöglichen es Stakeholdern, Designs gemeinsam in Echtzeit zu überprüfen, zu kommentieren und iterativ anzupassen. Alle Rückmeldungen und Änderungen werden in Teamcenter für vollständige Rückverfolgbarkeit erfasst. Anwender können zudem das Erscheinungsbild von Produkten in verschiedenen virtuellen Umgebungen überprüfen, reale Lichtverhältnisse simulieren und detaillierte visuelle Analysen von Baugruppen, Materialien und Oberflächen durchführen.
Design und Simulation im Fabrikmaßstab
Der Digital Twin Composer von Siemens ermöglicht es Teams, Produkte, Anlagen und Fabriken im vollständigen Kontext zu entwerfen, zu simulieren und zu betreiben, bevor etwas gebaut wird. Digital Twin Composer führt 2D- und 3D-Digital-Twin-Daten aus dem gesamten Siemens Xcelerator-Portfolio zusammen und verbindet sie mit Betriebsinformationen in Echtzeit in einer verwalteten, sicheren, fotorealistischen Szene, die von NVIDIA Omniverse-Bibliotheken unterstützt wird. So wird ein einziges lebendes Modell geschaffen, das den gesamten Lebenszyklus eines Produkts, eines Prozesses oder einer Einrichtung umfasst.
PepsiCo gehört zu den Vorreitern und arbeitet mit Siemens und NVIDIA zusammen, um ausgewählte US-amerikanische Fertigungs- und Lagerstandorte in hochpräzise digitale 3D-Zwillinge zu konvertieren, die es ihnen ermöglichen, ihren gesamten Anlagenbetrieb und die Lieferketten zu simulieren.
Mit Digital Twin Composer und Computer Vision können PepsiCo-Teams jede Maschine, jedes Förderband, jede Palettenroute und jeden Bedienerpfad mit physikalischer Genauigkeit nachbilden und KI-Agenten nutzen, die Systemänderungen simulieren und verfeinern und bis zu 90 % potenzieller Probleme identifizieren können, bevor irgendwelche physischen Änderungen vorgenommen werden. Dies hat den Durchsatz bei ersten Bereitstellungen bereits um schätzungsweise 20 % erhöht, schnellere Design-Zyklen mit fast 100 % Designvalidierung ermöglicht und die Investitionskosten um 10–15 % reduziert, indem verborgene Kapazitäten aufgedeckt werden und Teams Investitionen virtuell validieren können, bevor sie physische Upgrades vornehmen.
„Durch die Integration von NVIDIA Omniverse kann Siemens die Produkteffizienz und Produktivität steigern, sodass unsere Kunden Zeit bei der Produktentwicklung und dem Design sparen können. Durch die Annäherung an das reale Verhalten in einem digitalen Zwilling können unsere Kunden schneller Schlussfolgerungen ziehen und das Produktdesign optimieren, um die Markteinführungszeit zu verkürzen.“
Enzo Krka
Senior Product Manager, Siemens
Industrielle Copilot-Assistenten zur Unterstützung von Fertigungsarbeitern
Der Industrial Copilot ist ein KI-Assistent, der in der Fertigung eingesetzt wird, um die Effizienz, Produktivität und Leistungsfähigkeit der Mitarbeiter zu steigern. Der Copilot lässt sich sowohl in statische Informationsspeicher (Bedienungsanleitungen, Wartungsdokumente) als auch in dynamische Datenquellen (Maschinensteuerungen, ERP-Systeme) integrieren und bildet ein umfassendes Wissensökosystem. Mitarbeiter können den Copilot nutzen, um die Produktion zu optimieren, Maschinenfehler zu beheben und Fertigungsprobleme über Videoübertragungen zu melden.
Mitarbeiter interagieren mit dem Copilot über natürliche Sprache oder Sprachbefehle für die einfache Bedienung in der Fertigung Der Copilot unterstützt außerdem multimodale Eingaben einschließlich Text, Bilder und Zeitreihendaten. Als Beispiel: Ein Wartungsingenieur, der mit einer defekten Maschine konfrontiert ist, kann ein Foto der problematischen Komponente aufnehmen. Der Copilot analysiert das Bild, identifiziert Probleme wie übermäßige Geräuschpegel und bietet Schritt-für-Schritt-Anweisungen zur Lösung des Problems.
Der Siemens Industrial Copilot wird vor Ort eingesetzt, um sicherzustellen, dass sensible Produktionsdaten das Fabrikgelände nie verlassen. Cloud-Modelle werden durch optimierte Edge-Versionen ersetzt, kleine Sprachmodelle (SLMs) werden für spezialisierte Aufgaben eingesetzt und NVIDIA NIM-Mikroservices optimieren die Inferenz. Durch die Ausgewogenheit zwischen Hardware-Einschränkungen und Leistungsanforderungen können Copilots auf Industrie-PCs am Netzwerkrand betrieben werden, die mit Hardware und Software von NVIDIA ausgestattet sind.
Der Copilot wurde durch die Zusammenführung des KI-Blueprints für die Videosuche und Zusammenfassung (VSS) mit Komponenten wie VLMs, LLMs und NeMo Microservices entwickelt. Siemens hat eine Steigerung der Produktivität um 30 % mit dem Potenzial gemeldet, 50 % zu erreichen.
Erfahren Sie mehr von Matthias Loskyll, Leiter für virtuelle Steuerung und industrielle KI bei Siemens Factory Automation, der im NVIDIA AI Podcast darüber spricht, wie die Zusammenarbeit von Siemens und NVIDIA die Fertigung in einer Zeit des Umbruchs in der Branche neu gestaltet.
Bringen von physischer KI in die Fabrikhalle
Die nächste Dimension für Siemens und NVIDIA ist physische KI: autonome Roboter und Fabriken, die wahrnehmen, denken und handeln können. In einem wegweisenden Pilotprojekt in der Elektronikfabrik von Siemens in Erlangen wurde der humanoide Roboter HMND 01 Alpha, der auf dem physischen KI-Stack von NVIDIA basiert, für autonome Logistikaufgaben neben menschlichen Arbeitnehmern eingesetzt.
Die Ergebnisse des Pilotprojekts zeigen, wie produktionsreife humanoide Robotik aussieht: 60 Tote-Moves pro Stunde, mehr als 8 Stunden kontinuierliche Betriebszeit und Erfolgsraten von über 90 % bei autonomen Pick-and-Place-Systemen. Die Funktionen des Roboters werden von NVIDIA Jetson Thor für Onboard-Inferenz unterstützt, wobei Training und Simulation in NVIDIA Isaac Sim und NVIDIA Isaac Lab durchgeführt werden, wodurch die Prototypenentwicklung von typischen 18 bis 24 Monaten auf nur 7 Monate verkürzt wird. Siemens bietet die kritische Integrationsebene über das Siemens Xcelerator-Portfolio, die einen digitalen Zwilling, KI-gestützte Wahrnehmung, integrierte Steuerungs- und PLC-Roboter-Schnittstellen, Flottenmanagement, industrielle Kommunikationsnetzwerke und leistungsstarke Antriebe umfasst. Diese bilden das digitale Backbone, das sicherstellt, dass humanoide Roboter effizient neben bestehenden Maschinen und menschlichen Arbeitern arbeiten.
Das Erlangen-Pilotprojekt markiert einen Wendepunkt: Physische KI entwickelt sich von der Demonstration zu gemessener, wiederholbarer Leistung in einer realen industriellen Umgebung.
Ein neuer Standard für Effizienz und Innovation
Siemens definiert Engineering und Fertigung neu, indem es KI, Digital-Twin-Technologie und beschleunigte KI-Infrastruktur integriert. Mit der Integration von NVIDIA-Bibliotheken, -Modellen und -Frameworks auf verschiedenen Plattformen, einschließlich Siemens Teamcenter, Simcenter STAR-CCM+ und Siemens Industrial Copilot, ermöglicht Siemens Herstellern, die Produktentwicklung zu beschleunigen, Betriebsabläufe zu optimieren und die Fähigkeiten der Mitarbeitenden zu verbessern. Jetzt, da physische KI in der Fabrikhalle eingesetzt wird, erweitern Siemens und NVIDIA diese Vision von Design und Simulation auf autonome Betriebsabläufe und setzen neue Branchenstandards für Effizienz und Innovation.
Beginnen Sie mit der Entwicklung mit NVIDIA Omniverse-Bibliotheken und OpenUSD.