数字孪生技术助力晶圆厂，AI 工厂发展

从英伟达到众多公司，广泛采用数字孪生技术以推动复杂制造工厂的开发。

台积电正在使用其晶圆厂的数字孪生，而雅各布斯公司，包括英国 PA 咨询公司，正利用其在交通和水利系统方面的数字孪生专业知识来优化人工智能数据中心。其他使用该技术的电子公司包括富士康、大立、纬创和华勤。

台积电正与一家人工智能驱动的数字孪生初创公司合作，以优化其新工厂的规划和建设。在数字孪生中可视化这些优化的布局，使规划团队能够主动识别和解决设备碰撞问题，理解系统相互依赖关系，并评估对空间和运营关键绩效指标的影响。

它正在使用英伟达的 cuOpt 工艺优化库和 Isaac Lab 进行优化和强化学习，能够在几秒钟内生成复杂的多层管道系统。这使得工程师能够虚拟验证复杂的管道布局，并大幅减少设计修改。

“台积电的管道系统横跨多个楼层非常复杂，”英伟达 Omniverse 和模拟技术副总裁 Rev Lebaredian 表示。“通过 Omniverse，他们能够在短短几天内完成管道规划，而不是数月。”

• 为台积电的欧洲工厂批准了补贴

台积电还使用视觉语言模型和视觉基础模型来改进自动缺陷分类工作流程，提高效率，以便工程师能够针对问题确定潜在的根源。

Jacobs 正在使用 Nvidia 的 Omniverse Blueprint 来改进 AI 工厂的设计、模拟、部署和运营。

Jacobs 将测试和改进端到端的蓝图工作流程，能够准确模拟设施设备效率、吞吐量和弹性。数字孪生已被创建以结合数十亿组件的设计和模拟，以构建具有新集成的 AI 工厂的数字孪生，涵盖电力、冷却和网络生态系统。这使得工程团队能够在物理精确的虚拟环境中设计、模拟和优化工厂，实现早期问题检测，并创建更智能、更可靠的设施。

• 雅各布斯将为欧洲核聚变装置设计控制系统

“十多年来，雅各布斯公司一直使用数字孪生技术为其水和交通客户服务——彻底改变了我们设计、建造、运营和维护关键基础设施的方式，”雅各布斯执行副总裁 Koti Vadlamudi 表示。

“现在，人工智能数据中心正在被建设和智能设计，利用数字孪生——创建精确的实时物理基础设施副本，以预测潜在问题、优化运营并积极影响能源消耗——确保我们社区更加互联和可持续的未来。”

这在葡萄牙 SINES DC 校园由 Start Campus 使用，为一个 1.2GW 人工智能规模的数据中心，该数据中心完全由可再生能源供电，并采用零水冷却系统。在澳大利亚，该公司正在与量子计算初创公司 PsiQuantum 合作，进行主规划、方案设计和工程服务，用于开发其中最大的公用事业规模、容错量子计算机之一。

德州电子、富士康和纬创也使用数字孪生技术为其电子工厂服务。结合通用场景描述（OpenUSD）和英伟达 Omniverse 库和蓝图，用于数字孪生，正在加速工厂中使用的自主机器人和机器人队的开发、测试和验证。

在其台湾工厂，富士康工程师依靠由 OpenUSD、西门子和 Omniverse 技术开发的 Fii 数字孪生平台，设计和模拟机器人工作单元、装配线和整个工厂布局。

这些数字孪生连接到物料控制系统，并使用 Autodesk Flexsim、Nvidia cuOpt 和 Nvidia Isaac Sim，使工程师能够模拟和动态优化物料、设备、自主移动机器人（AMR）、自动导引车以及其他机器人和人类的流动。

标准数字孪生模型允许设计和计划快速迁移，并轻松重新配置以用于新的工厂部署。使用 Omniverse Blueprint for AI 工厂数字孪生，富士康可以在液冷 POD 中模拟和测试 GB200 Grace Blackwell 超级芯片，以复制 AI 工厂的条件。

类似地，Wistron 数字孪生（WiDT）平台使用来自 Autodesk、Cadence 和 Microsoft 的软件，并利用 Nvidia Omniverse 库。将 WiDT 平台连接到生成式 AI 工具以及表面贴装技术（SMT）机器和车间控制系统中的实时数据，使运营团队能够可视化实时仪表板，以快速诊断和提高机器和工厂的性能。