Priemyselná AI NVIDIA sa posúva ďalej do európskej výroby s predčasným prístupom pre agentov riadenia tovární a novým dostupným simulačným softvérom. Vo svojej správe z 21. októbra 206 NVIDIA opísala, ako výrobcovia využívajú jej technológiu na vyšetrovanie výrobných problémov, kontrolu produktov a testovanie dizajnov virtuálne. Oznámenia zahŕňajú nástroje dostupné vývojárom, výsledky z tovární a projekty, ktoré sú stále vo vývoji.
Kľúčové poznatky
- Plán prevádzky továrne je dostupný v predbežnom prístupe, zatiaľ čo knižnica simulácií cuDSS sa dostáva do všeobecnej dostupnosti.
- Siemens uvádza kratší proces kontroly a kalibrácie, nezávisle od odhadovaných úspor spojených s integráciou továrne a agenta.
- Európski výrobcovia používajú virtuálne testovanie produktov, výrobných systémov a robotov, hoci jednotlivé projekty sú v rôznych fázach.
Obsah
- Čo NVIDIA priemyselná AI teraz sprístupňuje
- Kde Siemens uvádza nameraný továrenský výsledok
- Ako sa adopcia inžinierstva líši od benchmarkingu
- Prečo výrobcovia testujú zariadenia virtuálne
- Záver
Čo NVIDIA priemyselná AI teraz sprístupňuje
Plán prevádzky továrne, známy ako FOX, poskytuje vývojárom východiskový bod pre stavebných agentov, ktorí dohliadajú na činnosť továrne a riešia špecializované úlohy. Dostupný cez GitHub v skorom prístupe, podporuje prácu ako vizuálna kontrola, vyšetrovanie porúch, reportovanie a správa vozového parku.
Jej praktickou úlohou je prepojiť informácie, ktoré by inak ležali v samostatných systémoch. Agenti môžu čerpať z návrhových súborov, softvéru na životný cyklus produktu, simulácií a operačných systémov, potom porovnávať nálezy z kamier s logmi stroja, aby preskúmali problém a koordinovali odpoveď. NVIDIA tvrdí, že Cosmos v kontexte učenia umožňuje agentom prispôsobiť sa z príkladov a dokumentácie bez nutnosti doladenia.
Pre inžinierske tímy NVIDIA tiež uvoľňuje cuDSS pre všeobecnú dostupnosť na GTC Berlin. Knižnica urýchľuje výpočty používané v simuláciách zahŕňajúcich štrukturálne napätie, prúdenie tekutín, elektromagnetické polia a správanie polovodičov. Na rozdiel od skorého prístupu FOX ide o všeobecnú dostupnosť softvéru.
| Položka | Podrobnosti |
|---|---|
| IMEC simulácia polovodičov | Benchmarky S-Litho na modeli imec ukazovali až 40-násobné zrýchlenie s akcelerovaným výpočtom od NVIDIA. |
| Simulácia napájacieho zariadenia Infineon | Zariadenie Sentaurus s knižnicami NVIDIA CUDA dosiahlo 12-násobné zrýchlenie v trojrozmernej simulácii rozkladu. |
| Cadence automobilová simulácia | Pracovné zaťaženia dynamiky tekutín GPU sa porovnávajú, aby sa posúdili možnosti rýchlejšej iterácie návrhu. |
Kde Siemens uvádza nameraný továrenský výsledok
Siemens rozlišuje medzi dosiahnutým prevádzkovým zlepšením a očakávaným finančným prínosom. Vo svojej elektronickej továrni v Erlangene spoločnosť používala generované obrázky chýb na doske spojov na skrátenie kalibračného času kontrolného procesu o 40 %. Jej agenti Process Preparation X používajú nástroje a zručnosti NVIDIA Cosmos Data Factory na tvorbu týchto snímok.
Samostatne Siemens integruje agentov založených na FOX do Intelligence Center X, aby vyšetrovali základné príčiny a koordinovali operácie. Správa NVIDIA uvádza odhadované úspory nákladov na 20 %; tento odhad však neprezentuje ako realizovaný výsledok.
Mercedes-Benz aplikuje Cosmos a Metropolis VSS blueprint na inšpekčných agentov, vrátane kontrol montáže čelného skla. Toto rozširuje technológiu za hranice inžinierskych výpočtov na kontrolu, či fyzická výroba spĺňa očakávania.
Ako sa adopcia inžinierstva líši od benchmarkingu
Inžinierske príklady pokrývajú softvér už používaný a hodnotenia potenciálnych prínosov. Mercedes-Benz používa Siemens Simcenter STAR-CCM+ na NVIDIA GPU na porovnávanie dizajnov vozidiel prostredníctvom rýchlejšej aerodynamickej simulácie. Autodesk medzitým integruje PhysicsNeMo a Warp do NavPacku, integrované s Aliasom, na podporu predikcie výkonu pomocou simulačne trénovanej AI.
Príklady polovodičov zahŕňajú konkrétne benchmarkové výsledky, zatiaľ čo automobilová práca Cadence zostáva hodnotením príležitostí pre rýchlejšie iterácie. Tieto rozdiely sú dôležité: výsledok definovanej simulačnej záťaže nie je tvrdením, že každá inžinierska úloha sa zrýchli o rovnakú mieru.
Prečo výrobcovia testujú zariadenia virtuálne
Pre Audi virtuálne testovanie rieši praktický problém načasovania: plánovanie výroby môže začať ešte predtým, než sú príslušné stroje fyzicky dostupné. Jeho digitálne dvojča pre výrobu batérií túto prácu podporuje. Samostatná spolupráca s Dassault Systèmes a Agile Robots využíva virtuálne prostredia na hodnotenie mobilných humanoidných robotov a logistických procesov.
Schaefflerova práca sa zameriava na komponenty vo vnútri robotov. Integráciou digitálnych reprezentácií humanoidných aktuátorov do simulačných rámcov NVIDIA Isaac má za cieľ pomôcť robotickým partnerom vyhodnotiť komponenty pohybujúce sa kĺbmi s menším množstvom fyzického testovania.
Tento prístup zasahuje aj do inžinierstva dátových centier. Schneider Electric a AVEVA vyvíjajú digitálne dvojča pre Nscale, ktoré umožní inžinierom vyhodnotiť alternatívne napájanie, chladenie a usporiadanie zariadení pred úpravou fyzickej infraštruktúry. Tento projekt je stále vo vývoji, nie je dokončeným nasadením.
Záver
Najjasnejšími bezprostrednými zmenami sú prístup vývojárov k FOX a všeobecná dostupnosť cuDSS. V európskych projektoch sa dôkazy pohybujú od meraných zlepšení na úrovni úloh až po benchmarky a priebežný vývoj – nie jednotné, jednotné nasadenie autonómnych tovární.
Čítajte viac správ
Vyhlásenie
Tento FinanceVelix článok poskytuje všeobecné informácie, nie personalizované finančné, investičné, právne alebo daňové poradenstvo. Trhové ceny, úrokové sadzby a ekonomické podmienky sa môžu meniť; investície nesú riziko straty. Fakty odrážajú materiály dostupné v čase zverejnenia a môžu sa meniť. Dôležité informácie si overte nezávisle a v prípade potreby sa poraďte s kvalifikovaným odborníkom. Spomenutie aktíva, spoločnosti alebo služby nie je odporúčaním.
