百事公司、西门子和英伟达利用AI与数字孪生技术提升包装效率
packaginginsights · 2026-03-02 15:41:48 · 业内 · 127 次浏览
摘要:百事公司已与西门子、英伟达启动一项为期多年、行业首创的合作,聚焦数字孪生技术与人工智能的落地应用,旨在提升包装及灌装产线的速度与效率。

百事公司已与西门子、英伟达启动一项为期多年、行业首创的合作,聚焦数字孪生技术与人工智能的落地应用,旨在提升包装及灌装产线的速度与效率。目前,革新百事生产及仓储设施的前期试点已在美国启动。



《包装洞察》专访了西门子数字工业软件基础设施、生命科学、消费品及零售行业副总裁 John Nixon,以及英伟达供应链开发者关系总监 Tarik Hammadou,深入解读此次合作的核心价值。


John Nixon 表示:“此次合作展现了制造商、技术合作伙伴与原始设备制造商(OEM)协同而非各自为战的力量,当所有人基于同一套数字事实发力,包装创新速度将大幅提升。”


数字孪生+AI:

精准识别产线瓶颈


数字孪生技术可构建实体设备的数字化模型,此次合作将整合西门子实时逼真虚拟场景中的2D与3D孪生数据,由英伟达Omniverse技术库提供支持。


John Nixon 补充道:“包装生产正进入新阶段,数字孪生已从工程工具升级为运营系统,能减少浪费、优化可持续性指标、降低产线换型难度。我们的Digital Twin Composer(数字孪生构建工具),是实现数据驱动包装与韧性供应链的关键。”


Tarik Hammadou 则指出,AI可通过分析设备周期、微小停机、质量不合格等高频数据,精准区分真正的产线瓶颈与表面问题;其不同于传统方法,能学习正常运行模式、实时检测异常,并预测瓶颈转移趋势、给出优化建议。


核心工具赋能:

让包装产线可设计、可预测


西门子将以基于物理引擎的数字孪生与AI技术,改造百事生产设施,Digital Twin Composer 是核心方案。John Nixon 称,该工具能让团队快速将复杂包装产线转化为动态数字孪生模型,可视化呈现从灌装机到码垛环节的全流程,提前测试方案、优化流程,让固定产线成为可设计的系统。


英伟达的计算机视觉技术将与该工具协同,构建连接物理现实与数字孪生的感知层,实时捕捉产品、托盘、人员操作等细节,优化码垛模拟与虚拟模型,预判故障、提升模拟准确性。


高效落地:

适配现有产线,零额外投入提产能


三方围绕“高速、高可变、高SKU复杂度”设计方案,借助西门子技术与英伟达加速计算,可在产线改造前完成规格变更的模拟验证,适配百事高速灵活的包装运营需求。


针对行业核心痛点,Digital Twin Composer 可适配现有混合产线(传统设备+专属系统),无需完美数据集,依托现有CAD、点云数据即可快速构建可用模型。针对百事,西门子已利用现有工程数据与现场扫描,快速搭建了可直接用于决策的模型。


Tarik Hammadou 表示,AI智能体可实时感知设备、人员、物料数据,动态优化产线平衡与产能,预判中断、减少微小停机,无需额外资本投入,即可实现产能提升、波动快速恢复。

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