随着对环境、社会和治理 (ESG) 投资和计划的日益重视，制造商正在寻找新的方法来提高其运营中的能效和可持续性。
电子制造领域的一个机会领域是试运行测试室的性能，这对于确保全球电子产品的可靠性、质量和安全性至关重要。它们能够及早发现问题，并且对于严格的质量控制和符合行业标准至关重要。
在此聚焦中，我们将探索 Wistron 作为全球最大的信息和通信产品供应商之一，如何与 NVIDIA 合作，构建了数字孪生平台和支持人工智能的仿真工具，以确保其新验室中运行测试室的最佳设计、性能和能效。NVIDIA DGX 和 NVIDIA HGX 工厂，可以节省高达 10% 的能耗。
借助 OpenUSD 和 AI 提高运营效率
为了帮助其团队提高试运行实验室及其模拟工作流程的能效和生产力，具备人工智能/机器学习、物联网和三维建模技能的开发者在 NVIDIA Omniverse 该平台由通用场景描述（OpenUSD）提供支持，
通过使用 OpenUSD，他们将数字孪生平台连接到建筑物管理系统和物联网中心。通过这些集成，他们现在可以访问物理设施中数千个物理传感器的实时数据，包括核心温度、超级计算设施的入口温度和空调系统的返回温度。
这为远程团队开启了实时协作的大门，使他们能够简化设施布局的审查，并加速设施规划和运营中的决策制定。
Wistron 开发者还使用开源软件构建了基于物理信息的 AI 模型，并将其集成到 Wistron 数字孪生平台中。NVIDIA Modulus 框架。这些 AI 模型使模拟专家能够加速工作、改善热动力学并降低设施中的风险。借助这些新功能，团队可以确保冷却系统即使在最苛刻的条件下也能提供峰值性能。
为实验室构建数字孪生
为了构建其数字孪生平台和实验室的数字孪生，Wistron 使用 OpenUSD 统一其数据管道并简化其工作流程。3D 模型由其 3D 专家使用 OpenUSD 对其进行建模。这种方法使其团队能够标准化资产创建流程。它还确保资产易于管理，并与团队使用的各种软件和模拟工具兼容。
Wistron 的工厂经理 John Lu 说：“OpenUSD 为我们提供了灵活的数据建模优势，使我们能够整合各种数据以及各种 3D 建模和模拟工具的结果。
例如，OpenUSD 在其数字孪生平台和 Autodesk FlexSim 模拟软件中，进一步增强了其团队模拟、分析和试验关键制造流程的能力。
Wistron 开发者构建了一个自定义扩展程序，用于从 FlexSim 导入数据和参数。然后，他们使用 OpenUSD 原生 Omniverse 连接器将 FlexSim 中的数据集成到数字孪生平台中。
图 2. 显示 Wistron 数字孪生平台如何与物理设施相连接的示意图
借助基于物理性质的 AI 加速模拟和预测风险
Wistron 的模拟专家依靠计算流体动力学 (CFD) 模拟来支持运行中实验室的设计和管理。
他们的专家越来越多地认识到，在通用计算架构上运行的 CFD 方法缺乏团队所需的灵活性。进行这些热模拟需要花费大量时间和资源来生成所需的模拟数据。当设计参数发生变化时，结果变得无效，不得不重新运行模拟。
为帮助模拟专家应对这些挑战，他们构建了更多功能并将其集成到数字孪生平台中，其中包括：
- 物理信息神经网络（PINN）使用NVIDIA Modulus，这是一个功能强大的开源框架，用于开发人工智能代理模型。这种方法加快了气流模拟，将团队之前需要 15 小时才能完成的流程缩短到 3.6 秒，速度提高了 15000 倍。
- 基于 AI 的扩展程序，使模拟专家能够以高保真度可视化和分析 CFD 模拟，以更大限度地减少冷却系统的负载并降低运营成本，同时保持峰值生产力。
- 用于自动存储和检索系统 (ASRS) 的推荐系统，用于识别最佳测试位置，并自动将新的超级计算基板放置在热风险最低的位置。
借助这些新功能，他们可以对其热系统的基础物理特性进行近似计算，从而能够快速准确地预测运行测试室内的温度分布和热行为。现在，团队可以确定设施中的热点，并预测未来 30 分钟的核心温度。
阅读最新内容 NVIDIA 新闻 了解 Wistron 如何利用 NVIDIA 技术来构建和运行数字孪生。
其他资源：
- 详细了解 NVIDIA Omniverse 平台和OpenUSD 工具。
- 观看 NVIDIA GTC 2024 威斯特龙会议。
- 了解如何 其他公司正在构建工业数字孪生应用程序的方法。
- 学习 如何开始自己开发 OpenUSD 应用程序。
- 开始使用最新的 数字孪生参考架构。
