用 AI 打造跨廠智慧製造腦，BMW 怎麼用數位孿生省 30% 成本？
雖然在消費市場上，元宇宙熱潮已降溫，但工業應用的元宇宙正悄然崛起。根據世界經濟論壇（World Economic Forum）2024 年的報告，工業元宇宙的全球市場價值預計將在 2030 年達到 1,000 億美元。這股以模擬、感測器、擴增實境與 3D 標準為基礎的技術融合浪潮，正在重塑製造業的核心流程。
知名汽車品牌 BMW 是積極導入的先驅者之一，透過導入 NVIDIA Omniverse 平台，打造出完整虛擬工廠模型，進一步朝向數位孿生（digital twin）與生成式 AI 結合的智慧製造系統邁進。
在虛擬世界先試錯，部署實體工廠更精準
過去，當 BMW 要在工廠導入新車型時，工程師們只能實地通過生產線來檢查路徑是否順暢、設備是否干涉。如今，這一切都能在虛擬空間中預演。BMW 為其工廠建立了完整的 3D 數位孿生模型，不只包含車體本身，還涵蓋了生產設備、工具、甚至員工的動作與工作時間。
透過這個工廠元宇宙，BMW 工程師可以即時模擬車體在生產線中的每個步驟，包括機器手臂的動作、人員的作業流程、以及設備擺放位置對效率的影響。例如，是否能將某個零件架更靠近工作站，以減少人工搬運距離。過去需在實體場域嘗試的問題，如今都能在虛擬工廠中率先測試、優化。
減少 30% 生產規劃成本，三天完成產線驗證
BMW 表示，Omniverse 虛擬工廠平台已讓其在產線設計、模擬與測試上的效率大幅提升。根據 BMW 官方聲明，透過 Omniverse 平台進行虛擬模擬，使原本需要四週完成的生產線布局與碰撞測試，縮短至僅需三天完成，整體可望節省高達 30% 的生產規劃成本。
這樣的效益不只來自模擬技術本身，更來自於跨部門資料整合的能力。在過去，裝配工藝、建築設計與供應鏈資訊往往分散在不同團隊手中，缺乏共通標準與資料流。如今，Omniverse 提供了一個共同平台，讓所有數據與模型能以標準化格式存放與協作，確保問題能夠更早被發現與解決。
數位孿生加上生成式 AI，打造跨廠學習能力
隨著虛擬工廠規模擴大，尋找特定工段或設備位置成為新挑戰。BMW 已開始在「虛擬工廠」導入生成式 AI 協助導覽虛擬模型，讓使用者只需輸入需求，即可快速定位生產區塊、設備節點，提升操作效率。這對於工程師、供應商與維護團隊而言，是一項大幅簡化使用門檻的功能。
未來，BMW 更計劃進一步擴展生成式 AI 的應用，將不同工廠累積的製程經驗進行整合與比對，實現真正的跨廠智慧學習。舉例來說，某一廠區在組裝某車型的後懸吊系統時調整了夾具位置，提高了效率，AI 可自動推薦相同優化策略至其他工廠，大幅加快內部知識的擴散與標準化。
這不只是單一工廠的數位孿生，而是打造整個製造網絡的數位智慧腦。BMW 虛擬工廠專家邁爾（Matthias Mayr）表示，「因為我們擁有完整的資料，不只是某一座工廠的資料，AI 就能提出更好的建議。」
在生成式 AI 與工業元宇宙的協同發展下，製造業正從「自動化」邁向「自我優化」。這場轉型，不只是關於節省成本，更是關於企業如何用數位大腦串起全球據點，實現真正的智慧製造網絡。
＊本文開放合作夥伴轉載，參考資料：《Wired》、World Economic Forum、BMW，首圖來源：BMW
（責任編輯：廖紹伶）
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