Siemens и NVIDIA в этом месяце продемонстрировали рабочие процессы на базе ИИ на Электронном заводе Siemens в Эрлангене, показав, как цифровые двойники и ИИ‑агенты могут подготовить контроль качества и производственные планы до появления физического оборудования.
Что показали Siemens и NVIDIA
Компании представили два кейса в условиях реального производства: генерацию фотореалистичных обучающих данных из цифровых двойников, чтобы системы визуального контроля могли быть подготовлены до появления физических печатных плат (PCB), и использование ИИ‑агентов для создания и оценки производственных сценариев, которые проверяются на полном цифровом двойнике предприятия. Siemens утверждает, что испытания в Эрлангене сокращают инженерные затраты на виртуальную подготовку производства до 85% и могут сократить вывод продукта на рынок до 40%. Компания также называет потенциальную экономию затрат до 20% за счёт планирования на базе агентов.
Siemens и NVIDIA описали работу как часть более широкой кооперации по превращению ИИ в операционную систему производства. Технологии NVIDIA, упомянутые в демонстрации, включают Factory Operations Blueprint и библиотеки Omniverse для моделирования и генерации реалистичных обучающих данных; Siemens предоставила промышленное программное обеспечение, экспертизу в автоматизации и тестовую фабрику. Объект в Эрлангене, на котором производятся силовая электроника и модули автоматики, служил «живой лабораторией» для показов.
Как работает технология
Вместо ожидания физических прототипов рабочий процесс создаёт фотореалистичные изображения сборок печатных плат на основе их цифровых двойников. Эти синтетические изображения используются для обучения систем визуального контроля, что сокращает обычную многонедельную подготовку систем машинного зрения, отмечает Siemens. Отдельно ИИ‑агент планирования генерирует производственные сценарии и оценивает их по заданным ключевым показателям (KPI); планировщики затем проверяют предпочитаемые варианты в цифровом двойнике до изменения живого графика.
