Produzione industriale

Siemens crea il sistema operativo per l'IA industriale

Obiettivo

Siemens promuove l'innovazione basata sull'IA in ogni settore e flusso di lavoro industriale e consente ai propri clienti di progettare prodotti e sistemi complessi, dai chip alle fabbriche IA, e di adattare la fabbricazione e la produzione in tempo reale. 

Per portare l'IA nel mondo reale e rendere possibile l'innovazione più rapida e l'ottimizzazione continua, Siemens sta integrando le tecnologie NVIDIA nelle sue offerte, tra cui Siemens Teamcenter, Simcenter STAR-CCM+ e Siemens Industrial Copilot. L'azienda si affida alle librerie NVIDIA Omniverse™ e NVIDIA® CUDA® per la simulazione e i digital twins, ai microservizi NVIDIA NIM™ e NVIDIA NeMo™ per l'inferenza IA, ai sistemi NVIDIA DGX™ B200 e NVIDIA DGX™ H200 per il calcolo accelerato, e a NVIDIA® Jetson Thor™, NVIDIA Isaac Sim™ e NVIDIA Isaac Lab™ per la physical AI e la robotica.

Cliente

BMW Group
HD Hyundai
Maserati
PepsiCo

partner

Siemens

Caso d'uso

Simulazione/Modellazione/Design

Integrando le librerie NVIDIA CUDA-X™ e Omniverse™ e i modelli IA, il software Siemens offre:

Maggiore efficienza:

  • Visualizzazione fotorealistica di set di dati enormi, complessi e ricchi di funzionalità comuni nei settori dell'ingegneria e della produzione.  
  • Progetta, simula e gestisci prodotti, impianti e fabbriche nel contesto completo prima che vengano costruiti o realizzati.
  • Riduzioni del 10%–15% della spesa in conto capitale.

Miglior processo decisionale:

  • Allineamento tra i team globali, con monitoraggio di feedback e modifiche all'interno di Teamcenter, accelerazione delle revisioni dei progetti e riduzione di errori e discrepanze nei dati.

Aumento della produttività:

  • Riduzione del 25% dei tempi di manutenzione reattiva per i lavoratori che utilizzano Industrial Copilot.
  • Impianti di produzione più produttivi con tempi di inattività ridotti. 
  • Aumento del 20% del throughput e cicli di progettazione più veloci.

Accelerare l'innovazione e risparmiare dalla progettazione dei prodotti alle operazioni

Il settore manifatturiero globale deve affrontare una grave carenza di competenze e manodopera; secondo le proiezioni, entro il 2030 saranno 85 milioni i posti di lavoro vacanti. I produttori del settore automobilistico, aerospaziale e marittimo devono affrontare crescenti pressioni per accelerare l'innovazione, ridurre i costi e garantire la qualità e la sostenibilità dei prodotti. 

Allo stesso tempo, la produttività di team esperti di progettisti e ingegneri industriali risente della frammentazione dei flussi di lavoro e delle tecnologie. L'utilizzo di applicazioni separate per il rendering, la collaborazione e la gestione dei dati, ad esempio, crea silos e discrepanze nei dati, con conseguenti difficoltà nel condurre revisioni collaborative approfondite della progettazione e dello styling. Lavorare con strumenti di visualizzazione che hanno difficoltà a gestire la scala di prodotti e sistemi enormi e complessi aggrava queste sfide e dà luogo a colli di bottiglia nelle revisioni dei progetti, a disallineamenti tra team e a costosi prototipi fisici. L'incapacità di visualizzare prodotti e sistemi in ambienti fisicamente accurati limita la capacità dei team di identificare i problemi in anticipo, con un impatto sia sui risultati funzionali che su quelli estetici. Nel complesso, queste limitazioni nei flussi di lavoro e nella tecnologia rallentano il time-to-market e introducono errori che possono propagarsi per l'intero ciclo di vita del prodotto.

Al fine di affrontare queste sfide, Siemens e NVIDIA stanno collaborando per portare le più recenti tecnologie di IA, simulazione e digital twin agli esperti di progettazione, ingegneria e simulazione di tutto il mondo e ai loro flussi di lavoro.

Sviluppo accelerato dei prodotti con i digital twins e le simulazioni basate sulla fisica

Siemens, NVIDIA e BMW stanno collaborando per accelerare le simulazioni aerodinamiche nel settore automobilistico utilizzando il software avanzato di fluidodinamica computazionale (CFD) e l'infrastruttura accelerata dall'IA. 

Le simulazioni aerodinamiche sono essenziali per ottimizzare la forma del veicolo, bilanciare design ed efficienza e garantire il raggiungimento degli obiettivi prestazionali. BMW esegue molte simulazioni aerodinamiche al giorno, ognuna delle quali simula fino a 100 milioni di celle (piccoli blocchi 3D che rappresentano le superfici dell'aria e delle auto). Mentre il software CFD viene tradizionalmente eseguito su CPU, le simulazioni accelerate da GPU offrono prestazioni più rapide a un costo inferiore. 

Il software Simcenter STAR-CCM+ CFD di Siemens ora funziona in modo nativo sia su CPU che su GPU, garantendo risultati coerenti a prescindere dall'hardware e consentendo al contempo l'accelerazione GPU. Nell'esecuzione di un caso di aerodinamica stazionaria da 458 milioni di celle sull'ultimo nodo GPU NVIDIA B200, le prestazioni equivalgono a oltre 10.000 core di CPU.

L'esecuzione di simulazioni CFD di questa portata su GPU riduce inoltre il consumo energetico e i costi dell'infrastruttura. Ulteriori miglioramenti nelle prestazioni sono possibili grazie ai sistemi accelerati di nuova generazione, tra cui NVIDIA DGX™ B200 e H200, che offrono una larghezza di banda di memoria superiore per fornire simulazioni più veloci. 

Inoltre, l'integrazione delle librerie NVIDIA Omniverse e delle capacità di IA generativa in Simcenter STAR-CCM+ consente di ottenere dei digital twins basati sulla fisica più immersivi. Queste integrazioni, che fanno parte di una più ampia integrazione delle librerie Omniverse all'interno della piattaforma Siemens Xcelerator, consentono agli ingegneri di sfruttare l'IA nei loro flussi di lavoro CFD e di progettare, creare e testare prodotti, processi di produzione e fabbriche di nuova generazione prima di iniziare la loro realizzazione fisica.

Ad esempio, Maserati sta sfruttando le soluzioni Siemens basate su interfacce di programmazione delle applicazioni Omniverse per visualizzare interattivamente il flusso d'aria sulle carrozzerie delle auto e migliorare il processo di produzione.

Siemens e Maserati

Collaborazione in tempo reale ovunque

Per accelerare l'innovazione e i tempi di ciclo nello sviluppo dei prodotti, Siemens ha sviluppato Teamcenter Digital Reality Viewer. Integrando le librerie NVIDIA Omniverse, gli utenti possono sfruttare il ray-tracing in tempo reale e il rendering accelerato da GPU direttamente all'interno di Teamcenter, consentendo una visualizzazione fluida, fotorealistica e basata su distinta dei materiali (BOM) dei dati multi-CAD gestiti in Teamcenter. Questo rendering-as-a-service basato su cloud è integrato direttamente nel client web di Teamcenter, fornendo accesso immediato e basato su browser a digital twins fotorealistici a tutti gli utenti. 

Teamcenter Digital Reality Viewer è ospitato nell'ambiente sicuro Siemens Xcelerator Cloud Service ed è alimentato da un cluster di GPU centralizzato e basato su cloud, consentendo agli utenti di accedere su richiesta alle sue capacità di visualizzazione ad alte prestazioni senza dover gestire l'infrastruttura e il software sottostanti. 

Gli strumenti di collaborazione di Teamcenter consentono agli stakeholder di rivedere, annotare e iterare sui progetti insieme in tempo reale. Tutti i feedback e le modifiche vengono registrati su Teamcenter per una completa tracciabilità. Inoltre, gli utenti possono convalidare l'aspetto del prodotto in più ambienti virtuali, simulare l'illuminazione nel mondo reale e condurre analisi visive dettagliate di assemblaggi, materiali e finiture.

Progettazione e simulazione a livello di fabbrica

Il Digital Twin Composer di Siemens consente ai team di progettare, simulare e gestire prodotti, impianti e fabbriche nel contesto completo prima di costruire qualsiasi cosa. Digital Twin Composer riunisce dati sui digital twin 2D e 3D provenienti dall'intero portfolio di Siemens Xcelerator e li combina con informazioni operative in tempo reale in una scena gestita, sicura e fotorealistica basata sulle librerie NVIDIA Omniverse, creando un unico modello vivente che copre l'intero ciclo di vita di un prodotto, processo o struttura.

PepsiCo è uno dei primi ad adottare questa soluzione e collabora con Siemens e NVIDIA per convertire strutture produttive e magazzini statunitensi selezionati in digital twins 3D ad alta fedeltà che consentono di simulare le operazioni degli impianti e delle supply chain dall'inizio alla fine. 

Utilizzando Digital Twin Composer e la visione artificiale, i team di PepsiCo possono ricreare ogni macchina, nastro trasportatore, percorso per pallet e percorso dell'operatore con un'accuratezza a livello fisico e trarre vantaggio dagli agenti IA in grado di simulare e perfezionare le modifiche al sistema e di identificare fino al 90% dei potenziali problemi prima che venga apportata qualsiasi modifica fisica. Ciò ha già garantito un aumento stimato del 20% del throughput nelle distribuzioni iniziali, ha accelerato i cicli di progettazione con una convalida del design di quasi il 100% e ha prodotto riduzioni del 10%–15% del capex rivelando capacità nascoste e consentendo ai team di convalidare virtualmente gli investimenti prima di impegnarsi in potenziamenti fisici.

"L'integrazione di NVIDIA Omniverse consente a Siemens di aumentare l'efficienza e la produttività dei prodotti, consentendo ai nostri clienti di risparmiare tempo nello sviluppo e nella progettazione dei prodotti. Approssimando il comportamento del mondo reale in un digital twin, i clienti possono trarre conclusioni e ottimizzare la progettazione di prodotti più velocemente, consentendo tempi di commercializzazione più rapidi".

Enzo Krka
Senior Product Manager, Siemens

Assistenti Copilot industriali a supporto dei lavoratori in officina

Il Copilot industriale è un assistente di IA che lavora per aiutare i lavoratori in fabbrica a essere più efficienti, produttivi e capaci. Il Copilot si integra con i due archivi di informazioni statiche (manuali, documenti di manutenzione) e fonti di dati dinamici (controllori delle macchine, sistemi ERP), creando un ecosistema delle conoscenze completo. I lavoratori possono sfruttare il Copilot per ottimizzare la produzione, risolvere i guasti delle macchine e segnalare i problemi della produzione tramite video.

I lavoratori interagiscono con il Copilot attraverso il linguaggio naturale o la voce per semplificare l'utilizzo in officina. Il Copilot supporta inoltre gli input multimodali, tra cui testo, immagini e dati di serie temporali. Un tecnico addetto alla manutenzione che si trova di fronte a una macchina rotta può scattare una foto del componente problematico e il Copilot analizzerà l'immagine, individuerà problemi come livelli di rumore eccessivi e offrirà istruzioni passo-passo per risolvere il problema. 

Il Siemens Industrial Copilot viene impiegato in loco per garantire che i dati di produzione sensibili non lascino mai il sito della fabbrica. I modelli cloud vengono sostituiti con versioni edge ottimizzate, i modelli linguistici di piccole dimensioni (SLM) vengono utilizzati per attività specializzate e i microservizi NVIDIA NIM ottimizzano l'inferenza. Bilanciando i vincoli dell'hardware con le prestazioni richieste, i Copilot operano su PC industriali all'avanguardia che eseguono hardware e software NVIDIA. 

Il Copilot è stato realizzato unendo i componenti AI Blueprint per la ricerca e la sintesi video (VSS) come i microservizi VLM, LLM e NeMo. Siemens ha riportato un aumento della produttività del 30%, con il potenziale per raggiungere il 50%.

Scopri di più da Matthias Loskyll, responsabile del controllo virtuale e dell'IA industriale di Siemens Factory Automation, che ha partecipato al podcast NVIDIA AI per discutere di come il lavoro di Siemens con NVIDIA stia rimodellando la produzione, mentre l'industria si trova a un punto di svolta.

Portare la physical AI in fabbrica

La prossima frontiera per Siemens e NVIDIA è la physical AI: robot e fabbriche autonomi in grado di percepire, ragionare e agire. In un progetto pilota di riferimento presso la fabbrica di elettronica di Erlangen di Siemens, il robot umanoide HMND 01 Alpha, basato sullo stack di physical AI di NVIDIA, è stato impiegato per le attività di logistica autonoma insieme ai lavoratori umani.

I risultati del progetto pilota hanno dimostrato come appare la robotica umanoide pronta per la produzione: 60 spostamenti di contenitori all'ora, più di 8 ore di tempo di attività continuo e tassi di successo delle operazioni di prelievo e posizionamento in autonomia superiori al 90%. Le capacità del robot sono basate su NVIDIA Jetson Thor per l'inferenza a bordo, mentre l'addestramento e la simulazione sono condotti in NVIDIA Isaac Sim e NVIDIA Isaac Lab, riducendo i tempi di sviluppo dei prototipi da 18 a 24 mesi a soli 7 mesi. Siemens fornisce il livello di integrazione essenziale attraverso il portfolio Siemens Xcelerator, che copre digital twin, percezione basata sull'IA, controllo integrato e interfacce PLC-robot, gestione della flotta, reti di comunicazione industriale e unità ad alte prestazioni, costituendo la spina dorsale digitale che permette ai robot umanoidi di operare in modo efficiente insieme ai macchinari esistenti e ai lavoratori umani.

Il progetto pilota di Erlangen segna un punto di svolta: la physical AI passa dalla dimostrazione a prestazioni misurate e ripetibili in un contesto industriale reale.

Un nuovo standard per l'efficienza e l'innovazione

Siemens sta ridefinendo l'ingegneria e la produzione integrando l'IA, la tecnologia del digital twin e un'infrastruttura IA accelerata. Con l'integrazione di librerie, modelli e framework NVIDIA su varie piattaforme, tra cui Siemens Teamcenter, Simcenter STAR-CCM+ e Siemens Industrial Copilot, Siemens consente ai produttori di accelerare lo sviluppo dei prodotti, ottimizzare le operazioni e migliorare le competenze della forza lavoro. Ora, grazie alla physical AI operativa in fabbrica, Siemens e NVIDIA stanno estendendo questa visione dalla progettazione e simulazione alle operazioni autonome, stabilendo nuovi standard di settore in termini di efficienza e innovazione.

Inizia a sviluppare con le librerie NVIDIA Omniverse e OpenUSD.