其他行业 · AI应用
利用AI和数字孪生技术加速产品开发
西门子数字工业软件公司整合NVIDIA Omniverse和Simcenter STAR-CCM+等技术，利用AI、数字孪生和高性能计算增强产品开发和制造流程。西门子工业副驾驶使生产力提升30%，458M单元稳态模拟性能相当于超过10,000个CPU核心。该方案实现设计实时可视化，改善协作，减少物理原型需求，加速产品上市。
CFD 仿真性能
相当于超过10,000个CPU核心
来源披露
生产力提升
30%
来源披露
反应式维护时间减少
25%
来源披露
01
业务背景
西门子数字工业软件公司整合NVIDIA Omniverse和Simcenter STAR-CCM+等技术，利用AI、数字孪生和高性能计算增强产品开发和制造流程。西门子工业副驾驶使生产力提升30%，458M单元稳态模拟性能相当于超过10,000个CPU核心。该方案实现设计实时可视化，改善协作，减少物理原型需求，加速产品上市。
02
遇到的问题
全球制造业面临技能和劳动力短缺，制造商面临加速创新、降低成本、确保质量与可持续性的压力。同时，设计团队受制于碎片化工作流和多种工具，数据孤岛导致协同困难，可视化工具无法处理大规模复杂产品，造成物理原型成本高、上市时间长且错误贯穿产品全生命周期。
03
AI 解决方案
西门子整合 NVIDIA Omniverse 与 CUDA 库实现实时物理精确数字孪生与仿真；采用 NVIDIA NIM 和 NeMo 微服务进行 AI 推理；部署 NVIDIA DGX B200/H200 系统加速计算；运用 NVIDIA Jetson Thor、Isaac Sim 和 Isaac Lab 推进物理 AI 与机器人。这些技术嵌入 Teamcenter、Simcenter STAR-CCM+ 和 Industrial Copilot，支持实时可视化协作、GPU 加速 CFD 仿真、AI 辅助的工厂运维及自主机器人，实现从设计到制造的端到端加速。
04
实施结果
CFD 仿真性能：相当于超过10,000个CPU核心
生产力提升：30%（30%）
反应式维护时间减少：25%（25%）
吞吐量增加：20%（20%）
资本支出减少：10%–15%（10%–15%）
物理AI试点：搬运效率：60个搬运/小时
物理AI试点：连续运行时间：超过8小时
物理AI试点：自主拾放成功率：>90%
物理AI试点：原型开发周期缩短：从18-24个月缩短到7个月
05
风险与边界
未披露
“NVIDIA Omniverse integration enables Siemens to increase product efficiencies and productivity, allowing our customers to save time on product development and design.”
Enzo Krka · Senior Product Manager, Siemens
信息来源
1 个来源页面内容为结构化改写；关键结论应可追溯到以下材料。