台达电子创造于 1971 年，是电源和散热打点技巧的环球领军企业，为电动交通、工业主动化、楼宇主动化、ICT 基本办法和能源基本办法供给智能的节能处理计划机器人。为了撑持高产量，台达正在其临蓐基地接纳了强大智能造作办法，以升高效劳、伶俐性、质料和可络续性机器人。

　　台达正正在行使NVIDIA Omniverse™通用场景描写 (OpenUSD)以虚拟样式相联特定临蓐线，通过汇总来自各类装备的 3D 数据创筑数字孪生。其余半岛·体育，台达行使NVIDIA Isaac Sim™仿真运用天生物理精确的传神合成数据，用于磨练谋划机视觉模子并模仿查抄摄像头的机能。这使得他们可能正在本质临蓐起源之前优化工场流程的每个合节。

　　台达时时遵照客户需求临蓐的部件和产物，对临蓐线举行更改和从新优化。要正在颇为繁杂、迅疾运行的电源拼装电子装置线上完毕这一方向绝非易事。该公司团队相联临蓐线上的呆板机器人，然后应用模子和静态图像来识别和处理物理碰撞、题目和过失。

　　然而，这种本事依赖身离开合来检测临蓐线上的托盘和物体。当临蓐线上的呆板人和呆板数目推广时，台达需求推广更多的身离开合。此举不具备可扩展性，也不适合知足他们对伶俐临蓐的需求，由于从新筑设每个身离开合需求 30 多分钟，每当需求更改组织时就会导致价钱昂扬的临蓐宕机岁月。

　　为了应对这些挑拨，台达为其临蓐线修建了物理精确的数字孪生。此举使得他们可能更速地举行从新筑设迭代半岛·体育，并举行多个“假设场景”的仿真以确定更好的临蓐线打算。

　　数字孪生的另一个环节上风是可能迅疾地大范围天生合成数据，以测试和磨练高度切确的谋划机视觉模子，用于检测临蓐线上的托盘和产物。这种新本事使团队不再依赖于从新筑设每个身离开合，大大加快了临蓐安排流程。

　　创筑数字孪生的流程始于群集和可视化来自处境的 3D 素材。台达应用多种 3D 运用，囊括Autodesk 3ds MaxFlexSimVisual Component来筑模和模仿其临蓐线。从汗青上看，要是不经由耗时的数据传输、模子抽取和互操作性阻塞，简直不成以将这些筑模和仿真器材的数据带入统一个处境。即使这样，群集数据后，要是对源 3D 运用中的模子或流程举行了任何更改，则群集流程将再次起源以更新任何更改。

　　借帮 Omniverse，台达能够应用同一的素材使命流将其各类运用和数据相联正在一齐，从而使其团队可能正在统一处境中举行可视化并合作全面输出。这全体都得益于 OpenUSD 和其他相联器及扩展，可批准第三方器材通过 Nucleus 任职器将及时数据输入 USD Stage。

　　一起素材都汇总到数字孪生中之后，台达团队便能够正在打算和从新筑设流程的早期运转模仿并涌现题目，而不是对其本质的临蓐线举行更改。这对付避免高本钱的宕机岁月和改变订单要求至合主要。

　　台达电子 PSBG 总司理 Ares Chen 表现：“当运用相联到 Omniverse 时，咱们的一起文献和数据能够同时同步，所以团队成员能够正在 USD Stage 中看到更新并及时合作。USD 完毕了与每个团队成员的无缝合作，所以咱们能够比以前更速、更高效地打算临蓐线。”

　　台达正在最终装置中应用谋划机视觉举行主动查抄，查抄缺乏组件或螺丝未瞄准等题目。AI 辅帮主动光学检测 (AOI) 明显加快了检测流程半岛·体育，使台达可能尽早涌现缺陷，最大限造地裁汰人为干涉的需求。

　　台达正在磨练 AI 模子方面面对挑拨，由于手动汇集和标志数据需求花费大宗岁月 – 1000 张图像最多需求两天岁月。为了加迅疾率并下降本钱，该团队转而应用 Omniverse Replicator 的合成数据。现正在，只需 10 分钟，该团队便能天表行动操作需求两天资能告竣的标注图像。

　　该团队还行使合成数据完毕了 90% 的精确率，与可靠数据相像。最大的获胜正在于，他们正在汇集可靠数据所需岁月的百分之一内就到达了这一精确率秤谌。这不只加快了 AI 磨练，况且使得谋划机视觉运用的流程更具本钱效益和效劳。

　　台达还应用可扩展的呆板人仿真运用 NVIDIA Isaac Sim 来切确模仿模子的机能，检测临蓐线中托盘的身分。

　　通过正在 Omniverse 中创筑数字孪生，台达能够更大限造地裁汰宕机岁月并下降危险，同时从新优化临蓐线。半岛·体育机器人台达电子正正在愚弄数字孪生和关成数据从头界谈临盆线和工业检测