AIF-DT系統如何動態優化能源配置與測試排程？

Question

Accepted Answer

AIF-DT 系統透過物理感知推論，實現對能源配置與測試排程的精準動態優化

緯創導入輝達 (NVIDIA) Omniverse DSX Blueprint 與 Physical AI 技術，建構的 AIF-DT（AI 工廠數位孿生）智慧營運系統，核心機制在於運用「物理感知推論」技術，即時監測廠區的電力消耗、熱流分佈及設備運作參數。透過對這些關鍵物理狀態的即時數據分析，系統得以精確預測潛在的能源浪費點與生產瓶頸，進而動態調整能源配置策略與生產測試排程，最終達成零熱點營運與總耗能下降的目標。
數位孿生與物理模型整合，預測與決策基礎更穩固

在建廠與設計階段，緯創利用 OpenUSD 技術建立高擬真的 3D 廠區與設備虛擬模型，並整合熱流分析與 NVIDIA PhysicsNeMo AI 物理模型。這種虛實整合的架構，不僅大幅提升設計驗證的效率，更重要的是，它確保了模擬環境與實際場域的數據高度一致性。當系統進入量產與營運階段後，AIF-DT 系統便能基於此穩固的基礎，對電力、熱流及設備狀態進行即時的物理感知推論，為後續的優化決策提供精準的數據支持。
智慧推薦與預測機制，實現能源與運營效益雙重提升

AIF-DT 系統透過其智慧推薦引擎，主動向營運團隊提出節電方案，同時運用 AI 進行熱流預測，確保廠區內不會出現溫度過高的「熱點」。這種預測能力使得關鍵的廠務設施，例如空調、電力供應系統等，能夠被更精準、更具彈性地調配使用。例如，當系統預測到某區域將因高負載測試而產生大量熱能時，便會提前指示加強該區域的散熱系統運作，並在測試結束後適時降低功率，避免不必要的能源浪費。同時，系統亦能根據設備的運作狀態與預計的測試需求，動態調整測試排程，將高耗能的測試任務安排在電力成本較低的時段，或與其他低耗能設備的運作錯開，以達到整體能源需求的下降。

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