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Wistron 通过 AI 和 NVIDIA Omniverse 提升制造业能效

随着环境、社会和治理(ESG)投资和行动方案的受重视程度日益增加,制造商正在寻找新的方法提高整个运营过程的能效和可持续性。

试运行测试室的性能对于确保全球电子产品的可靠性、质量和安全性至关重要,因此是电子制造行业充满机会的一个领域。试运行测试室能够及早发现问题,并且对于严格控制质量和遵守行业标准至关重要。

这篇文章将介绍全球大型信息和通信产品供应商之一——Wistron(纬创)的开发人员如何通过构建数字孪生平台和AI赋能的仿真工具,确保其全新NVIDIADGX和NVIDIAHGX工厂中的试运行测试室具有最佳的设计、性能和能效并减少最多10%的潜在能耗。

通过OpenUSD和AI提高运营效率

为帮助团队提高试运行测试室和仿真工作流的能效与生产力,具备AI/ML、物联网和3D建模技能的开发人员在通用场景描述(OpenUSD)赋能的NVIDIAOmniverse平台上构建了Wistron数字孪生平台。

通过使用OpenUSD,开发人员将其数字孪生平台连接到建筑管理系统和物联网中心。在完成这些整合后,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等。

这为该公司的远程团队带来了实时协作能力,使他们能够简化设施布局审核并加快设施规划和运营决策速度。

Wistron开发者还使用开源NVIDIAModulus框架在Wistron数字孪生平台中构建和整合物理信息AI模型。这些AI模型使Wistron的模拟专家能够加快工作进度、改善热力学并降低设施风险。借助这些新功能,团队就能确保冷却系统即便在最苛刻的条件下也能提供最佳性能。

图1.展示数字孪生互动的并排图像:设施工人在本地使用平板电脑,而工厂经理则通过笔记本电脑远程访问

构建试验室的数字孪生

为了构建数字孪生平台和试验室数字孪生,Wistron使用OpenUSD统一了数据管线并简化了工作流。该公司的3D专家使用OpenUSD构建3D模型。该方法被公司团队用于实现资产创建流程的标准化。它还保证了资产易于管理并兼容团队所使用的各种软件和模拟工具。

Wistron工厂经理JohnLu表示:“OpenUSD提供的灵活数据建模优势使我们能够将各种数据与各种3D建模和模拟工具的结果相结合。”

例如OpenUSD打通了他们的数字孪生平台与AutodeskFlexSim仿真软件,进一步提高了团队模拟、分析和实验关键制造流程的能力。

Wistron开发人员构建了一个能够从FlexSim导入数据和参数的自定义扩展。然后,他们使用OpenUSD原生的Omniverse连接器将FlexSim中的数据整合到数字孪生平台中。

图2.Wistron数字孪生平台如何与物理设施打通的示意图

通过物理信息AI加速仿真并预测风险

Wistron仿真专家依靠计算流体动力学(CFD)仿真为其试运行测试室的设计和管理提供支持。

越来越多的Wistron专家认识到,在通用计算架构上运行的CFD方法缺乏团队所需的灵活性。进行这些热仿真需要花费团队大量的时间和资源,才能获得所需的仿真数据。一旦设计参数发生变化,结果就会失效并且必须重新进行仿真。

为了帮助公司的仿真专家应对这些挑战,Wistron在其数字孪生平台中构建并整合了更多的功能,其中包括:

使用NVIDIAModulus的物理信息神经网络(PINN):一个用于开发AI代理模型的强大开源框架。该方法加快了气流仿真的速度,将团队以前需要15小时才能完成的流程缩短到3.6秒,速度加快了15000倍。

基于AI的扩展:使仿真专家能够实现CFD仿真的高保真可视化和分析,从而在最大程度地减少冷却系统负荷和运营成本的同时,保持最大生产力。

适用于该公司自动存储和检索系统(ASRS)的推荐系统:可确定最佳测试位置,并自动将新的超级计算基板放置在热风险最小的位置。

借助这些新功能,Wistron可以对其热系统的基础物理特性进行近似计算,快速准确地预测试运行测试室内的温度分布和热行为。团队现在可以精确定位设施中的热点,并预测未来30分钟内的核心温度。

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