GTC23 | 宝马集团开始在全球推广 NVIDIA Omniverse

在数字化转型过程中，汽车制造商宝马将工业 AI 的力量运用到整个生产网络。

 

 

 

宝马集团正站在制造业新趋势的最前沿。在实际投产前的几年间，这家汽车制造商便使用虚拟世界来优化工厂布局、机器人开发和物流系统，以实现“数字先行”。

 

宝马集团与 NVIDIA 在 GTC 上宣布，将扩大 NVIDIA Omniverse 平台的应用范围，在其全球生产网络中构建并运行工业元宇宙应用（包括计划于 2025 年投入运营的匈牙利德布勒森电动汽车工厂）。

 

NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋在 GTC 主题演讲中分享了一个演示，在该演示中，黄仁勋与宝马集团董事会成员 Milan Nedeljković 一起，正式揭幕由 NVIDIA Omniverse 驱动的首座宝马虚拟工厂。

 

黄仁勋在 GTC 主题演讲中表示：“我们对宝马通过 Omniverse 所取得的进展感到兴奋和无比自豪。我们之间的合作将继续推动虚拟集成和虚拟工具的发展，为世界各地的新一代智能互联工厂提供服务。”

 

Omniverse 是 NVIDIA 25 年来在图形学、加速计算、模拟和 AI 技术领域的结晶，可赋能制造业企业以完全虚拟的方式来规划和优化价值数十亿美元的工厂项目，以使工厂能够更快投入生产并更有效率地运作、缩短产品上市时间，并提高工厂的数字化程度与可持续性。

 

该 GTC 主题演讲中的演示主要介绍了宝马公司德布勒森电动汽车工厂的虚拟规划环节。通过 Omniverse，宝马团队将数据汇总为大型高性能模型、连接特定领域的软件工具，并实现跨地区多用户实时协作。这一切都可以在任何地点、任何设备上实现。

 

宝马集团在工厂投入运营前的两年间，便在虚拟工厂中开展工作，这能够确保该工厂实现顺利运作与最佳效率。

 

通过虚拟集成提高现实世界中的效率

 

宝马集团的德布勒森虚拟工厂展现了利用 Omniverse 平台规划 AI 工厂的效果和灵活性。

 

在该演示中，Nedeljković 邀请黄仁勋参观了宝马电动汽车工厂的更新。在这次更新中，宝马团队试图在有限的车间空间中加入一个机器人。该团队通过联机解决了这个问题，物流和生产规划人员能够直观地看到并决定理想的位置。

 

Nedeljković 表示：“这带来了革命性的变化，我们可以在同一个虚拟世界中完成设计、建造和测试。”

 

这既展现了宝马集团数字化转型的未来，也描绘出一个“在投入到大型建设项目和资本支出之前降低风险并确保成功”的蓝图。

 

此类数字化转型具有良好的回报。在现有设施上进行变更和重新优化流程的成本非常高昂，而且会造成停产。因此，如果能够预先进行优化，就几乎可以避免这种支出。

 

宝马集团在全球进行生产转型

 

宝马集团的生产网络将受益于 Omniverse 带来的数字化转型机会。

 

由于工厂和工厂规划人员遍布世界各地，宝马的规划流程十分复杂。这家汽车制造商使用众多软件工具和流程来连接不同地区和时区的人员，这会带来局限性。

 

通用场景描述（USD）是一种能在软件套件之间建立互操作性的 3D 语言。因此，通过基于 USD 的开发平台 Omniverse，宝马能够连接来自 Siemens Process Simulate、Autodesk Revit、Bentley Systems MicroStation 等领先工业计算机辅助设计（CAD）和工程工具的现有软件和数据库。

 

凭借这个统一视图，宝马正在助力其内部团队和外部合作伙伴开展协作、共享现有工厂的知识与数据，以帮助规划新的工厂。

 

另外，宝马团队正在使用 Omniverse 开发一套自定义应用，例如一个名为 Factory Explorer 的新应用。该应用基于 Omniverse 平台上的一个可定制基础应用 Omniverse USD Composer。宝马使用 USD Composer 的核心组件并根据其工厂规划团队的需求来增加定制扩展程序，包括搜索、构建、浏览和分析工厂数据。

 

Omniverse 平台加速数字孪生协作

 

Omniverse 平台使宝马团队能够在全球各地的虚拟工厂中开展协作。通过可实现实时全局变更的统一数据策略，宝马的各个团队能够共享各类更新。

 

借助这些新能力，宝马现在可以在虚拟世界中完成验证和测试、加快投产时间并提高其工厂的效率。

 

如要进一步了解数字化领域的最新进展，请观看 NVIDIA 创始人兼首席执行官黄仁勋的 GTC 主题演讲以及宝马演讲者主持的以下分会：

 

GTC 大会上精彩分会

 

• 工业元宇宙尚未实现吗？解析工业元宇宙的现状（会议代码：[S52018]）

 

• 用于解决工业问题的可扩展量子模拟器（会议代码：[S51600]）

 

• 数据驱动的自动驾驶汽车开发：数据管理和 MLOps（会议代码：[S51812]）

 

您可在官网进一步了解 NVIDIA Omniverse。

 

     

 

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