製造 / 產品設計
Delta Electronics 運用數位孿生和合成資料，重新定義生產線和工業檢查
Delta Electronics
目標
台達電創立於 1971 年，是全球電源與散熱管理技術的領導廠商，為電動交通、工業自動化、樓宇自動化、ICT 基礎架構及能源基礎架構等領域提供智慧節能解決方案。為維持高產量，台達電在各生產基地積極推動多項智慧製造計畫，以提升效率、靈活性、品質與永續性。
台達電運用 NVIDIA Omniverse™ 函式庫與通用場景描述 (OpenUSD)，以虛擬方式串聯特定生產線，彙整各類設備的 3D 資料以建立數位孿生。接著，台達電透過 NVIDIA Isaac Sim™ 模擬應用程式，產生符合物理特性且具相片級擬真度的合成資料，用於訓練電腦視覺模型，並模擬檢測攝影機的效能。如此一來，台達電便能在實際開始生產前，最佳化工廠流程的每個環節。
客戶
使用案例
機器人技術
電腦視覺/影片分析
模擬/建模/設計
透過 Omniverse，台達電獲得多項顯著效益，包括：
- 運用合成資料快速建立電腦視覺模型的初始訓練資料，減少生產停機時間。
- 透過數位孿生模擬找出生產線問題並加以解決，提高生產效率。
- 透過 OpenUSD 集中管理來自不同來源的所有 3D 資產，提升協作效率。
- 運用合成資料，AI 訓練速度提升 100 倍
- 運用合成資料，物件模型偵測準確度達 90%
運用模擬最佳化生產線
台達電會根據客戶所需製造的組件與產品，頻繁調整並重新最佳化生產線。然而，要在高度複雜且快速運轉的電源供應器電子組裝線上完成這項工作並不容易。台達電團隊會串聯生產線上的機器，再利用模型與靜態影像找出並排除實體碰撞、問題及錯誤。
不過，這種方法仰賴位置開關來偵測生產線上的托盤與物件。隨著生產線上的機器人與機器數量增加，台達電必須增設更多位置開關。這種方式難以擴展，也無法滿足彈性生產需求，因為重新設定每個位置開關需要超過 30 分鐘，每當生產線配置需要變更時，都會造成代價高昂的生產停機。
為解決這些挑戰，台達電團隊建立了符合真實物理特性的生產線數位孿生。如此一來，團隊就能更快速反覆調整配置，並執行多種「假設情境」模擬，找出最佳的生產線設計。
數位孿生的另一項重要優勢，是能快速且大規模產生合成資料，用於測試及訓練高準確度的電腦視覺模型，以偵測生產線上的托盤與產品。採用這種新方法後，團隊不再需要逐一重新設定每個位置開關，因此能大幅加快生產規劃流程。
Delta Electronics
打造數位孿生的統一資產流程
建立數位孿生的第一步，是彙整並視覺化環境中的 3D 資產。台達電使用多款 3D 應用程式，包括 Autodesk 3ds Max、FlexSim 與 Visual Components，進行生產線建模與模擬。過去，若要將這些建模與模擬工具的資料整合至單一環境，幾乎難以實現，因為必須克服耗時的資料傳輸、模型簡化與互通性問題。即使完成資料彙整，只要來源 3D 應用程式中的模型或流程有所變更，就必須重新執行彙整流程，才能納入最新變更。
透過 Omniverse，台達電能使用統一資產管線串聯不同應用程式與資料，讓團隊在單一環境中視覺化完整成果並共同協作。這一切都仰賴 OpenUSD，以及其他連接器與擴充功能，讓第三方工具可透過 Nucleus 伺服器將即時資料傳送至 USD Stage。
所有資產彙整至數位孿生後，台達電團隊便可執行模擬，在設計與重新配置流程的早期階段發現問題，遠早於實際變更實體生產線之前。這對避免代價高昂的停機時間與變更訂單要求極為重要。
「應用程式連接至 Omniverse 後，我們所有的檔案與資料都能同步更新，因此團隊成員可在 USD Stage 中查看最新內容並即時協作。」台達電 PSBG 總經理陳盈源表示。「USD 讓每位團隊成員都能順暢協作，使我們能比以往更快速、更有效率地設計生產線。」
「與過去的訓練方法相比，使用 Isaac Sim 與 Omniverse Replicator 後，我們產生合成資料的能力提升超過 100 倍。這大幅提升了效率，最終也加快新生產線的設計速度。」
陳盈源
台達電 PSBG 總經理
Delta Electronics
運用合成資料加速工業檢測
台達電在最終組裝階段運用電腦視覺進行自動化檢測，檢查是否存在組件缺漏或螺絲位置偏移等問題。AI 輔助自動光學檢測 (AOI) 可大幅加快檢測流程，讓台達電能及早發現瑕疵，並盡可能減少人工介入的需求。
台達電在訓練 AI 模型時曾面臨一項挑戰：以人工方式收集及標記資料非常耗時，處理 1,000 張影像最多需要兩天。為加快流程並降低成本，台達電改用 Omniverse Replicator 產生合成資料。如今，只需 10 分鐘，即可產生與人工處理兩天相同數量的已標記影像。
團隊使用合成資料也能達到 90% 的準確度，與使用真實資料的成果相近。更重要的是，團隊只需過去收集真實資料所需時間的一小部分，就能達到相同的準確度，如今所需時間僅為原本的百分之一。這不僅能加速 AI 訓練，也讓電腦視覺應用的整體流程更具成本效益與效率。
台達電也使用 NVIDIA Isaac Sim 這套可擴展的機器人模擬應用程式，精確模擬模型效能，並偵測生產線上托盤的位置。
透過在 Omniverse 中建立數位孿生，台達電能在重新最佳化生產線時，盡可能縮短停機時間並降低風險。
立即開始開發可互通的 3D 工作流程與 OpenUSD 應用程式。