端到端实现制造业转型

利用设计、渲染、仿真、生产、远程协作和可视化方面的突破性成果，彻底改变产品开发、转变工程，并为未来的工厂提供动力。

制造业如何使用 AI 和加速计算

●  产品开发——转变产品开发工作流程

从概念设计到营销资产创建，AI技术使设计师和工程师能够利用逼真渲染创建令人惊叹的 3D 设计和沉浸式、实时、物理属性准确的可视化效果，加速设计迭代，并将令人惊叹的产品完全按照预期呈现出来。

●  工程模拟——加速计算机辅助工程工作流程

GPU 加速技术为分析和解决结构力学 (FEA)、计算流体动力学 (CFD)、计算电磁学 (CEM) 和离散元建模 (DEM) 中的复杂问题提供了各种解决方案。设计师、工程师和仿真专家可以快速加速其 CAE 工作流程，并实现高效、有效的结果。

●  AI 赋能的工厂——提升工厂敏捷性、效率和生产力

AI 正在融入生产的方方面面，从而提供更高质量的产品并提高利润空间。工业数字孪生是工厂的逼真数字表示，它将 AI、物理特性、来自物联网 (IoT) 设备的实时数据以及维护和设计记录中的见解相结合。数字孪生仿真可以推动精确的工厂规划、安全改进、敏捷性和灵活的工厂设计。在实体工厂中，AI 可以为自动化、机器人系统、质量检查和测试以及预测性维护提供动力支持，从而消除生产中的浪费。最后，由大语言模型 (LLM) 提供支持的生成式 AI 可以支持信息可用性和协作，从而提高运营生产力、设备维护和问题解决能力。

适用于 AI 工厂的解决方案

●  通过提高敏捷性获得竞争优势

HPC 和 AI 使产品设计、工程、模拟和原型设计的协作和效率更上一层楼。数字孪生优化工厂、仓库和配送中心的设计和运营流程。加速数据科学为智能预测和决策制定提供更深入的见解。车辆路线规划可以动态优化以提高效率。这些减少的运营负担提高了未来扩展和迁移的难度。

●  利用自动化优化吞吐量和产量

自动化正在工业环境中实现更高水平的速度和准确性。机器人系统实现制造、装配和物料搬运的自动化。预测性维护和预测可更大限度地减少停机时间，并延长设备的使用寿命。通过支持计算机视觉检测、生产力检测和瓶颈分析。

●  推进安全和可持续发展

对于世界各地的工业公司而言，工人安全和废弃物减少是重要考虑因素。AI 传感器和前瞻性警报正用于增强功能安全性以及数字孪生机器学习可优化植物能源消耗、提高农业效率、减少对环境的负面影响，并有助于开发清洁能源系统。