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重塑制造业 – 从设计到交付

端到端实现制造业转型

利用设计、渲染、仿真、生产、远程协作和可视化方面的突破性成果,彻底改变产品开发、转变工程,并为未来的工厂提供动力。

5 个步骤开始使用数字孪生

探索开始使用数字孪生所需的五个步骤,并深入了解成功的数字孪生计划。

计算机辅助工程 (CAE) 见解

了解在 GPU 上运行的热门 CAE 应用程序如何在降低成本和能耗的同时将模拟速度提高 5 倍或更多。

用例

了解制造业如何使用 AI 和加速计算

产品开发

转变产品开发工作流程。

从概念设计到营销资产创建,NVIDIA 技术使设计师和工程师能够利用逼真渲染创建令人惊叹的 3D 设计和沉浸式、实时、物理属性准确的可视化效果,加速设计迭代,并将令人惊叹的产品完全按照预期呈现出来。

工程模拟

加速计算机辅助工程工作流程。

NVIDIA 的 GPU 加速技术为分析和解决结构力学 (FEA)、计算流体动力学 (CFD)、计算电磁学 (CEM) 和离散元建模 (DEM) 中的复杂问题提供了各种解决方案。借助 NVIDIA,设计师、工程师和仿真专家可以快速加速其 CAE 工作流程,并实现高效、有效的结果。

AI 赋能的工厂

提升工厂敏捷性、效率和生产力。

全球领先的制造商正在使用 NVIDIA 技术将 AI 融入生产的方方面面,从而提供更高质量的产品并提高利润空间。工业数字孪生(工厂的逼真数字表示)结合使用 AI、物理特性、来自物联网设备的实时数据,以及从维护和设计记录中获得的见解。数字孪生仿真可以推动精确的工厂规划、安全改进、敏捷性和灵活的工厂设计。在实体工厂中,AI 可以为自动化、机器人系统、质量检查和测试以及预测性维护提供动力,以消除生产中的浪费。最后,由大型语言模型 (LLM) 提供支持的生成式 AI 可以支持信息可用性和协作,以提高运营生产力、设备维护和问题解决能力。

成功案例

查看实际影响

向使用 AI 和加速计算来优化流程、降低风险和削减成本的制造商学习。

NVIDIA 在 AI 领域的实力及其强大的应用程序合作伙伴生态系统为富士康工业互联网提供了一条显著提高运营效率的道路。适用于工厂的 NVIDIA Metropolis 和适用于机器人的 Isaac Sim 的结合正在帮助我们以远超想象的速度实现工业自动化目标。

— Foxconn 工业互联网首席技术官 Tai-Yu Chou

新闻和活动

技术

适用于 AI 工厂的解决方案

了解适用于制造业的 AI 和高性能计算 (HPC) 硬件、软件和网络解决方案。

通过提高敏捷性获得竞争优势

HPC 和 AI 使产品设计、工程、模拟和原型设计的协作和效率更上一层楼。数字孪生优化工厂、仓库和配送中心的设计和运营流程。加速数据科学为智能预测和决策制定提供更深入的见解。车辆路线规划可以动态优化以提高效率。这些减少的运营负担提高了未来扩展和迁移的难度。

利用自动化优化吞吐量和产量

自动化正在工业环境中实现更高水平的速度和准确性。机器人系统实现制造、装配和物料搬运的自动化。预测性维护和预测可更大限度地减少停机时间,并延长设备的使用寿命。通过支持计算机视觉检测、生产力检测和瓶颈分析。

推进安全和可持续发展

对于世界各地的工业公司而言,工人安全和废弃物减少是重要考虑因素。AI 传感器和前瞻性警报正用于增强功能安全性以及数字孪生机器学习可优化植物能源消耗、提高农业效率、减少对环境的负面影响,并有助于开发清洁能源系统。

资源

深入了解制造业中的 AI

图片由宝马集团提供

精选

在 NVIDIA Omniverse 中开设全球首个虚拟工厂

在 AI 时代,新的制造工厂项目将走向数字化优先。运行实时数字孪生仿真是未来的发展方向,在工厂开放之前几年就虚拟优化布局、机器人和物流系统。请查看宝马集团新的电动汽车工厂于 2025 年在匈牙利德布勒森正式虚拟开幕。

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