这家工厂位于墨西哥电子工业中心瓜达拉哈拉，新工厂完全采用了数字孪生技术。富士康的工程师们在这个虚拟环境中定义工艺流程和训练机器人，以便物理工厂可以高效的进行生产。
为了设计最佳的装配线，工厂工程师需要找到数十个重达数百磅的机械臂的最佳放置位置。为了准确监控整体流程，他们还布置了数千个传感器，包括许多联网摄像头，形成一个矩阵，以显示给工厂操作员所有重要的细节。
越来越多地像富士康这样的大型制造业公司尝试创建虚拟工厂进行模拟和测试。
“我们的数字孪生将引导我们实现新的自动化和工业效率水平，节省时间、成本和能源，”公司董事长刘扬伟表示，去年公司的收入接近2000亿美元。
富士康与NVIDIA、Siemens合作
富士康正在使用Siemens Xcelerator组合中的软件构建其数字孪生，包括Teamcenter和NVIDIA Omniverse，一个基于OpenUSD的3D工作流程和应用程序开发平台。
NVIDIA和Siemens在三月宣布，他们将连接Siemens Xcelerator应用程序到NVIDIA Omniverse Cloud API微服务。富士康将成为首批使用这些综合服务的公司之一，使其数字孪生拥有准确的物理效果和逼真的视觉。
工程师们将使用Teamcenter与Omniverse API设计机器人工作单元和装配线。然后他们将使用Omniverse将所有3D CAD元素整合到一个虚拟工厂中，在那里，他们的机器人将使用NVIDIA Isaac Sim进行训练。
机器人参加“虚拟学校”
越来越多的制造商正在建立数字孪生以简化工厂流程。富士康是首批采取下一步自动化措施的公司之一——在数字孪生中训练他们的AI机器人。
在富士康的虚拟工厂内，来自Epson等制造商的机械臂可以学习如何使用NVIDIA Isaac Manipulator（一组NVIDIA加速库和机器人臂的AI基础模型）来识别、抓取和移动物体。
例如，这些机械臂可能会学习如何拾取一台Blackwell服务器并将其放置在自主移动机器人（AMR）上。这些机械臂可以使用Isaac Manipulator的cuMotion找到产品的检查路径，即使在路径上有物体挡住。
富士康的AMR来自台湾的FARobot，将使用NVIDIA Perceptor软件学习如何识别和导航工厂地面，从而构建实时3D地图以指示任何障碍物。机器人的路线由NVIDIA cuOpt生成并优化，这项服务目前保持着同业务领域里的世界纪录。
与许多需要在工厂地面上沿着精心绘制的线路行驶的运输机器人不同，这些智能AMR将绕过障碍物，自由导航到需要去的地方。
NVIDIA Isaac Manipulator
今年5月在芝加哥举行的 Automate 贸易展上，Intrinsic 重点介绍了由 NVIDIA Isaac Manipulator 支持的基础模型辅助的机器人抓取和工业可扩展性方面的飞跃，通过 AI 释放工业自动化的新价值。
NVIDIA 于 今年3 月推出了 Isaac Manipulator。Isaac Manipulator 是基础模型和模块化 GPU 加速库的集合，通过加速 AI 模型训练和任务重新编程，帮助工业自动化公司为动态操作任务构建可扩展和可重复的工作流程。
基础模型基于 Transformer 深度学习架构，该架构允许神经网络通过跟踪数据中的关系来学习。它们通常在巨大的数据集上进行训练，可用于处理和理解传感器和机器人信息，就像 ChatGPT 的文本一样神奇。这实现了机器人前所未有的感知和决策，并提供了零样本学习——在没有先前示例的情况下执行任务的能力。
工业数字化的全球趋势
瓜达拉哈拉工厂只是个开始。富士康正在开始设计全球各地工厂的数字孪生，包括台湾的电动巴士新工厂。
富士康还在部署NVIDIA Metropolis，这是一个用于智能城市和空间的应用框架，以赋予工厂车间摄像头AI视觉能力。这样可以为工厂经理提供更深入的日常运营洞察和进一步简化操作及提高工人安全的机会。
据估计，全球有约1000万个工厂，价值46万亿美元，制造业是工业数字化的沃土。
在最近的COMPUTEX展会上，Delta Electronics、MediaTek、MSI和Pegatron等顶级电子制造商展示了他们如何使用NVIDIA AI和Omniverse构建工厂的数字孪生。
像富士康一样，他们正在竞相使他们的工厂更加敏捷、自主和可持续，以满足每年超过十亿部智能手机、个人电脑和服务器的需求。
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