使用OpenUSD和NVIDIA Omniverse开发虚拟工厂解决方案

 

工业开发者正在借助 NVIDIA AI、NVIDIA Omniverse 和通用场景描述 （OpenUSD）生态系统的力量构建虚拟工厂解决方案，通过优化棕地和绿地开发流程加快产品上市时间、实现产能的最大化并降低成本。

建立一个全规模的工厂数字孪生并非易事，需要使用许多移动部件、整合传统上各自独立的业务功能和数据以及采用新的技术。

为了帮助用户轻松上手，NVIDIA 推出了虚拟工厂参考架构。

图 1. 虚拟工厂参考架构概览图

参考架构入门

该架构是 NVIDIA 与 Delta Electronics、Pegatron 和 Wistron 等全球半导体行业领先企业开发者的合作成果，并概述了开发者在开发虚拟工厂解决方案时应考虑的组件和功能。

IT 基础设施

设计并部署必要的 IT 基础设施来支持虚拟工厂解决方案至关重要。IT 基础设施必须在保证安全的前提下，支持本地和虚拟工作站并互连不同来源的数据。

3D 几何体资产

工厂数字孪生需要集成工厂建造模型和工厂生产模型，考虑如何连接行业前沿软件工具和平台的数据，如 Autodesk Revit 和 Flexsim、Bentley Microstation、罗克韦尔自动化的 Emulate 3D、Siemens Teamcenter 和 NX 等。

仿真和合成数据生成工具

虚拟工厂解决方案可用于运行工业机械臂、自主移动机器人或检测相机的机器人仿真以及利用这些仿真生成的合成数据训练计算机视觉模型。

AI 智能体和检测应用

在开发虚拟工厂解决方案时，用户可能希望能够轻松地将第三方 AI 工具和自己的 AI 模型集成到解决方案中。

历史和实时同步物联网数据

借助 OpenUSD，用户可以利用企业、实时物联网、机器等层面的各种工厂生产数据以及历史数据，帮助制造团队构建运营数字孪生，加速实现从远程监控到态势感知等各种用例。通过在解决方案中实现实时生产和 3D 数据的实时同步，让跨部门利益相关群体根据实时洞察做出决策。

平台

Omniverse 开发平台为用户提供用于开发虚拟工厂解决方案的 SDK 和 API，让工厂规划和运营团队能够实现数据互操作、协作和基于物理学的可视化，大幅加快规划周期和决策过程，减少交接和代价高昂的设计变更，以更少的整体预算取得更大的进度成果。

交付

为了访问设计应用或 AI 框架模型，需要考虑复杂的网络和连接，其复杂性超出了独立工作站的范畴。想要成功采用这些应用和模型并创造价值，关键在于了解内部、外部和分散在各地的利益相关者的需求，确保他们能够无缝访问工厂数字孪生解决方案。

审核编辑：刘清