工業 AI

工業 AI 是將物理 AI 與其他 AI 技術應用於工業流程中，透過強化自動化與即時工業數據與預測分析的輔助決策，最佳化工業流程。

NVIDIA Omniverse、Isaac 和 Metropolis 將工業數位孿生的強大功能引進工業倉庫，大規模模擬、測試及最佳化機器人機隊。

工業 AI 是實現工業自動化的關鍵動能，可強化機器、系統與流程在極少人為干預下運作的能力。透過將生成式 AI 與 AI 代理、機器人、物聯網和先進分析技術整合，各公司可最佳化營運、提升營運效率，並加強供應鏈各環節的決策能力，進而提升工業領域的整體效能。

採用 AI 技術的自動化可實現即時監控、預測性維護和流程最佳化，減少停機時間並提升工業資產整個生命週期內的系統效能。此外，像數位孿生這類虛擬物理技術，作為物理系統的虛擬表示，讓企業能在真實的數位環境中模擬並驗證工業 AI 模型與應用的效能，再部署至實際工業系統與設施中。

工業 AI 協助企業加速數位轉型，打造更智慧且具適應性的製造與物流系統，並在日益複雜的工業環境中推動效率與韌性。

運用 AI 技術後，各公司可提升自家工業應用並最佳化工業流程，進而提升產品品質、獲利能力和永續發展的程度。

物理 AI 或採用 AI 技術的機器人是工業 AI 革命的核心，未來將造就百分百自主的工業設施。越來越多由採用 AI 技術的機器人在工業設施的數位孿生中進行訓練與測試，使其能以高精度與高效率執行複雜任務。工業設施的數位化強化了自動化程度，進一步提升生產力並減少在危險環境中對人力的依賴。

工業 AI 的另一項關鍵優勢，便是其協助企業分析並從大量工業資料中獲得洞察的能力。這種以資料為導向的方法能實現預測性分析，預先識別潛在問題並防止計畫外停機。透過預測設備故障與維護需求，企業能維持連續運作並降低高昂的中斷成本。

此外，工業 AI 在品管方面發揮著關鍵作用。透過持續監控生產流程並即時識別缺陷，AI 可確保產品符合高標準，同時提升產品品質。這不僅提高了客戶滿意度，也減少了浪費和返工，促進整體利潤的增長。

在永續性方面，工業 AI 能協助各產業將環境衝擊降到最低。採用 AI 技術的解決方案可透過最佳化資源使用和能耗，推動更加永續的做法。由於各產業致力於滿足監管要求以及社會對環保營運的期待，這一點尤其重要。

KION Group 與 Accenture 正在數位孿生環境中測試、模擬與最佳化多代理程式機器人機隊 (在此觀看技術展示)。

領先的工業和製造業公司都在採用 AI，以提升效率、降低成本並最佳化工作流程。從採用 AI 技術的倉庫機器人到先進的製程模擬，工業部門正經歷迅速的轉型過程。

Siemens 將在其 Siemens Xcelerator 平台中導入 NVIDIA Omniverse^™ Cloud API，首先應用於雲端產品生命週期管理 (PLM) 軟體Teamcenter X。此項整合讓工程團隊能建立更具沉浸感與寫實度的數位孿生，有助於消除工作流程浪費並降低錯誤。生成式 AI 的應用加速了工作流程，例如在基於物理的渲染中套用材質與光源環境。

Siemens Industrial Copilot for Operations 是一款專為生產線員工設計的生成式 AI 助理，採用 NVIDIA Metropolis 與 NIM 微服務的組合。此技術可自動化與維護工程師能即時查詢營運與文件資料，以促進快速決策並減少機台停機時間。位於德國愛爾朗根的 Siemens 電子工廠已導入 Copilot for Operations，協助操作員妥善理解其焊接機台的錯誤代碼，進而提升 30% 生產力。

KION Group 與 Accenture 正在整合採用 AI 技術的機器人及數位孿生，藉此將倉庫營運和供應鏈最佳化。 KION 藉由 Mega NVIDIA Omniverse Blueprint 來設計、測試並最佳化倉庫配置，並與 Accenture 模擬及測試機器人機隊，而不會中斷實際營運。這些解決方案能幫助他們的團隊提升倉庫的效率、安全性和靈活度。自動化堆高機、智慧型相機及其他先進機器人系統，皆在倉儲數位孿生中進行模擬與驗證，有助於最佳化設施配置、機器人機隊協調與人力配置。KION 預計運用視覺語言模型，更準確地理解載具負荷狀態的變化與異常。

Accenture 也正與 Agility Robotics 和 Schaeffler 攜手合作，在複雜的生產環境中最佳化設施配置、物料流程及人機協作。

全球電源與熱管理技術領導廠商 Delta Electronics 運用 NVIDIA Omniverse 與 Universal Scene Description (OpenUSD) 開發數位孿生平台，強化其智慧製造能力。此平台虛擬連結特定產線，整合來自各式設備的 3D 資料，建立全面的作業數位複本。

藉由將 NVIDIA Isaac Sim™ 納入解決方案中，Delta 的開發人員能產出具物理準確度與寫實度的合成資料，訓練電腦視覺模型並模擬檢測相機的效能。此方法讓 Delta 能在實際生產前最佳化工廠流程的各個環節，進而降低停機時間並提升效率。

Delta Electronics 正透過數位孿生與合成資料，重新定義生產線與工業檢測。

Wistron 是一家全球技術服務供應商，正在利用工業 AI 技術加速 NVIDIA GB200 Grace Blackwell 產品線的生產。Wistron 藉由使用 Omniverse 建立工廠專用的數位孿生，可在虛擬環境中模擬並最佳化生產流程。如此一來，便可快速迭代和改善製程，進而提升生產品質並縮短上市時間。 

此外，Wistron 還開發出一款基於物理資訊 AI 的熱流模擬器，能夠在一分鐘內為新產品線評估近 100 種室內配置。

這項技術合作大幅減少了端到端工作流程，Wistron 因此能夠更迅速地因應 AI 伺服器產品的快速迭代，並有效確保新產品能從開發到量產，順應市場需求。

NVIDIA Omniverse Blueprint 專為 AI 工廠數位孿生設計，可讓開發人員建立統一的數位孿生，並在開始建設前，對 AI 資料中心的各個層面進行設計、模擬及最佳化。有了 OpenUSD 函式庫，工程師便可彙整並視覺化來自所有設施元件的 3D 資料，實現即時且物理準確的模擬，將傳統上孤立的團隊集結為一體。這種方法可讓工程師立即測試設計異動、驗證冗餘和模型失效情境，大幅降低風險、節省時間並保障未來的新一代資料中心設計可靠無虞。

全球最大製造商鴻海科技集團逐步加速部署 NVIDIA Blackwell 產品線最新的生產設施。透過建立數位孿生工廠，在虛擬環境中整合設施和設備布局，鴻海科技集團可以完善平面圖設計和攝影機架設策略，並簡化營運。這類虛擬整合有助縮減實際變更時高昂的成本，也提升效率。

鴻海科技集團於德州休士頓設廠，以先進工廠加速在美運算製程。工程師使用 Siemens 的數位孿生技術堆疊──採用 NVIDIA Omniverse 函式庫開發，在施工前虛擬組裝和驗證所有機械、電氣和管路系統。

工程師接著使用「Mega」NVIDIA Omniverse Blueprint 和開源 NVIDIA Isaac Sim 框架，設計、模擬、訓練和驗證 AI 機器人，以便日後配合工廠員工製造 NVIDIA AI 基礎架構系統。

鴻海科技集團以採用 NVIDIA Isaac Sim 技術的解決方案，在數位孿生中模擬、測試自主機器人，確保實際部署前，工業機械手臂和自主移動機器人可有效運作。此外，鴻海科技集團採用 NVIDIA Metropolis 作為視覺 AI 解決方案，規劃攝影機監控工廠樓層最佳的架設位置，有助提升工人的安全和運營管理。該公司預估單就墨西哥工廠，每年即可降低 30% 以上的能源消耗，大幅節省成本。

Continental 是一家領先的德國汽車技術公司，開發旨在提升製造營運的 AI 虛擬工廠解決方案。該公司運用 NVIDIA Omniverse 與 OpenUSD，打造兩大關鍵應用程式：

ContiVerse：一種沉浸式數位孿生平台，能即時提供工廠流程與機械運作的洞察。ContiVerse 透過將資料彙整至雲端資料湖，方便工程師模擬並最佳化產線，促進知情決策並迅速辨識問題。例如，其位於塞爾維亞諾維薩德的工廠就建立了完整規模的數位孿生，可進行虛擬 Gemba 現場巡視，強化遠端監控與故障排除。

Industrial Co-Pilot：一款虛擬代理工具，結合生成式 AI 與 3D 視覺化，協助工廠團隊進行維修作業。此工具由 IT 顧問公司 SoftServe 協力打造，透過提供直覺、具視覺導向的操作指引，簡化維護流程，從而降低停機時間並提升生產力。

整合這些解決方案後，Continental 預期能減少 10% 的維修工時與停機時間，提升其整體製造營運的生產效率。

Pegatron 開發了 PEGAVERSE，一個採用 AI 技術的數位孿生平台，旨在轉型其製造營運，提升效率、品質與成本效益。該平台基於 Omniverse、AI 與 OpenUSD 技術構建，使工程師與工廠管理者能協作規劃、模擬並最佳化產線，並即時掌握設施、設備與維護任務的狀態。該平台支援預測性維護、流程最佳化、資源規劃、遠端監控與品管等用例，涵蓋其位於台灣、印度、印尼、中國與越南的虛擬工廠。

PEGAVERSE 整合機器學習、生成式 AI 與物聯網，能提升數位孿生體驗。Pegatron 的 PEGAAi 平台簡化了資料收集、標記和模型訓練，而大型語言模型 (LLM) 則實現了製程的自動化和靈活性。該公司同時採用基於 NVIDIA Isaac Sim 的機器人模擬解決方案，以及 NVIDIA Metropolis 的自動光學檢測技術，藉此提升生產線準確度。導入 OpenUSD 後，Pegatron 能整合各種工具與資料，加速設計與模擬工作流程。這項數位轉型使 Pegatron 得以最佳化全球工廠營運，降低停機時間並提升製造效率。

Pegatron 也投入建構用於偵測組裝線異常的視覺分析 AI 代理程式，進一步提升品質良率。Pegatron 運用 NVIDIA 的影片搜尋與摘要 AI Blueprint 後，進而能分析細緻的七步驟組裝流程，並在與標準作業流程出現差異時發出警示。透過微調視覺語言模型，其準確率提升至 90% 以上，缺陷率與人力成本分別降低 67% 與 7%。