緯創導入NVIDIA Omniverse DSX，如何提升AI工廠的設計驗證效率？

Question

Accepted Answer

緯創透過 NVIDIA Omniverse DSX 實現 AI 工廠設計驗證效率的飛躍式提升

緯創導入 NVIDIA Omniverse DSX Blueprint 與 Physical AI 技術，藉由建立高擬真的數位孿生環境，顯著提升了 AI 工廠的設計驗證效率。該系統透過整合熱流分析與 NVIDIA PhysicsNeMo AI 物理模型，並串聯第三方專業軟體，確保模擬結果的高度一致性，進而在建廠前期便能精準排除潛在的生產與散熱瓶頸，大幅縮短後續的調校時間，加速工廠的整體建置與上線流程。
虛擬資產與物理模型整合，加速設計驗證週期

在建廠過程中，緯創利用 OpenUSD 技術構建高度逼真的虛擬資產，並結合數位孿生技術，在虛擬空間中精確模擬 3D 廠區與所有設備。這種虛擬化建置方式，使得工程團隊能夠在實際動工前，就透過系統整合的熱流分析與 NVIDIA PhysicsNeMo AI 物理模型，對潛在的設計進行全面且高效的驗證。過去需要數週甚至數月的物理測試與驗證流程，如今得以在虛擬環境中迅速完成，大幅縮短了設計驗證的週期。
跨廠區協同與第三方軟體整合，確保模擬精準度與效率

緯創進一步將此數位孿生模式擴展至全球數個製造據點，實現跨廠區的協同作業。透過串聯不同地理位置的廠區，能顯著縮短過去在進行複雜多工布局分析時所耗費的大量時間。同時，該系統強調與生態系內眾多第三方專業軟體進行整合，進行關鍵的物理驗證。這項整合措施至關重要，它確保了虛擬模擬的結果能夠與現實場域的高度一致性，避免了因模擬與實際情況脫節而導致的後期調校問題，進一步提升了整體設計驗證的精準度與效率。
早期瓶頸排除與加速上線，實現更優化的營運效能

透過在設計與建廠的早期階段，就利用 Omniverse DSX 平台進行全面的模擬與分析，緯創能夠預先識別並排除生產流程中的潛在瓶頸，特別是針對 AI 工廠內高耗能測試區與核心廠務系統的熱流問題。這種前瞻性的問題解決方式，不僅大幅縮減了後期實際建置完成後的調校時間，更直接加速了工廠的整體建置與正式上線的速度。此外，在進入量產與營運階段後，緯創建構的 AIF-DT (AI 工廠數位孿生) 智慧營運系統，能即時分析電力、熱流及設備運作狀態，透過物理感知推論技術進行動態優化，進一步提升了廠區的能源配置與測試排程效率，最終實現全球廠區的節能目標。

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