西門子正在與英偉達合作，開發自適應的AI驅動製造能力，結合工業軟體、西門子數字孿生技術和英偉達Cosmos，以加速生產規劃、檢測準備和優化流程。
此次合作將西門子用於產品生命周期管理（PLM）的Teamcenter軟體及Process Preparation X，與英偉達Cosmos相結合，打造出一套用於印刷電路板檢測的AI驅動工作流程。
該系統旨在幫助電子製造商在實際生產開始之前，準備並優化自動光學檢測（AOI）流程。
這一解決方案目前正在西門子埃爾朗根電子工廠進行演示，該工廠是西門子用於自適應AI驅動生產的"零號客戶"示範基地。
該項目的目標是打造一座高度自適應的工廠，能夠每周進行三到五次變更而不中斷生產。
西門子運營軟體執行副總裁馬克·辛茲比表示："通過將全面的數字孿生與車間及AI連接起來，我們正在同時提升產線生產力和產品質量。"
"在埃爾朗根工廠，我們展示了西門子數字孿生的確定性特徵如何成為利用物理AI進行生產準備的基礎。"
"藉助'虛擬'黃金樣板，電子製造商可以在不中斷產線生產的情況下，大幅加快生產變更速度。"
"這使電子製造商能夠更快地應對變化，有助於實現大規模、高速度的生產就緒，同時減少人工工程投入、加速AOI準備工作並提升製造質量。"
英偉達物理AI仿真副總裁雷夫·勒巴雷迪安表示："製造商不應該等到第一塊實體電路板出爐才開始準備檢測工作。"
"通過將西門子的工業軟體與製造專業知識同英偉達Cosmos相結合，我們可以生成合格與缺陷電路板的合成圖像，以虛擬方式準備檢測工作——幫助製造商更快地將新產品投入生產。"
在生產前完成檢測準備
傳統方式下，推出新產品或產品變體需要先有實體樣品，才能準備和訓練光學檢測流程以進行質量控制。而這種新方法將更多工作轉移到了虛擬世界中完成。
Teamcenter提供電路板設計、物料清單及元器件資訊，Process Preparation X則對這些資訊進行驗證、標準化並整合，構建出印刷電路板組件（PCBA）的數字孿生體。
這為在第一塊實體電路板到達生產線之前準備檢測工作，提供了所需的產品及製造背景資訊。
被稱為"黃金樣板"的"完美"參考板數字孿生體，與英偉達Cosmos結合使用，生成逼真的虛擬黃金樣板。
合成的逼真樣本既可以代表合格電路板，也可以代表生產過程中可能出現的各種缺陷狀況。
西門子使用英偉達Cosmos數據工廠生成合成電路板缺陷圖像，從而能夠在實體電路板投產之前完成檢測設備的校準。
AI輔助檢測
該工作流程通過AI輔助的二次檢測能力延伸至實際生產環節。
當AOI系統識別出潛在缺陷時，二次檢測能力可以分析檢測到的狀況，並幫助判斷其究竟是真實缺陷還是誤報。
這些技術共同構建起一套端到端的數位化及AI輔助工作流程，涵蓋虛擬AOI準備、校準，以及生產開始後的檢測支持。
埃爾朗根的"零號客戶"
此次合作正在德國埃爾朗根的西門子電子工廠進行演示，該工廠是西門子與英偉達圍繞自適應、自主及AI驅動生產開展更廣泛合作的"零號客戶"。
該工廠在高度靈活、生產工藝頻繁變化的多品種生產環境中，提供了製造應用場景、生產環境及專業領域知識。
該項目的目標是將AOI程序生成中的人工工程投入減少高達85%，同時將誤報率降低40%，首次通過率提升超過5%。
對製造商而言，預期的效益包括更早完成檢測準備、減少人工工程投入，以及降低對實體樣品的依賴。
這種方法還可以帶來校準更精準的檢測流程，減少人工核查工作，加速生產就緒進度，並提升製造質量。
從更廣泛的意義上看，此次合作展示了數字孿生與工業AI如何在生產的虛擬與實體階段之間，將工程意圖與真實世界的檢測工作連接起來。
這也表明，全面的數字孿生能夠從產品的虛擬表示形式，演變為AI驅動製造及質量流程的積極基礎。
