Siemens dan NVIDIA bersama-sama mendorong sistem AI industri: dari digital twin menuju pabrik otonom, mempercepat penerapan AI di industri manufaktur

Memiliki warisan industri lebih dari 175 tahun, Siemens (Siemens) resmi berkolaborasi dengan NVIDIA (NVIDIA) untuk memperdalam kerjasama di bidang AI industri. Kedua belah pihak tidak hanya mengintegrasikan perangkat keras dan perangkat lunak, tetapi juga secara menyeluruh menggabungkan AI, simulasi, digital twin, dan otomatisasi, dengan tujuan menciptakan sebuah sistem operasi AI industri yang dapat “beroperasi secara nyata di pabrik” dan “dapat di-deploy secara skala”. Dalam hal ini, CEO Siemens Roland Busch dan CEO NVIDIA Huang Renxun menjelaskan secara lengkap jadwal implementasi sistem AI industri ini, skenario penggunaannya, serta dampak nyata terhadap industri manufaktur, energi, dan rantai pasok global.

AI industri mulai diterapkan di pabrik, dari pengambilan keputusan asistif menuju tindakan otomatis

Busch menunjukkan bahwa perubahan kunci saat ini dalam AI industri adalah model generasi baru tidak hanya memberikan saran, tetapi juga mampu secara langsung mewakili manusia dalam pengambilan keputusan dan pelaksanaan, sehingga sistem mulai memiliki kemampuan otonom dan penyesuaian diri.

Dia juga menyebutkan bahwa banyak pelanggan telah memodelkan proses manufaktur mereka menjadi digital twin, terlebih dahulu mengoptimalkan proses di dunia virtual, lalu menerapkannya di pabrik nyata; AI juga sudah beroperasi di jalur produksi, hanya saja sedang menuju tingkat yang lebih tinggi.

Skalabilitas adalah tantangan utama, sehingga hambatan harus diturunkan agar mudah di-deploy dan diduplikasi

Busch mengakui bahwa tantangan utama bukanlah apakah AI dapat berjalan atau tidak, tetapi apakah bisa “diperbesar dan diperluas”. Poin kunci meliputi:

Apakah pelanggan memiliki keahlian yang cukup

Apakah sistem mudah di-deploy

Dan apakah dapat dengan cepat diduplikasi antar pabrik dan industri

Saat ini, penerapan AI industri masih sangat bergantung pada tenaga profesional dan integrasi yang kompleks, oleh karena itu Siemens fokus pada menurunkan hambatan penggunaan agar lebih mudah di-deploy dan lebih intuitif digunakan. Dia juga menegaskan bahwa mulai dari pembuatan kapal, industri berat, hingga startup, semua sudah mulai mengadopsi solusi terkait, menunjukkan bahwa momentum pasar sedang mempercepat akumulasi.

NVIDIA mempercepat perangkat lunak Siemens, mengintegrasikan proses dari desain hingga pabrik secara menyeluruh

Huang Renxun menyatakan bahwa kolaborasi ini bukan sekadar aliansi simbolis, melainkan integrasi mendalam lintas perangkat lunak dan perangkat keras, serta proses. Fokus kerjasama meliputi:

Mempercepat perangkat lunak EDA Siemens

Mempercepat simulasi fisik dan proses

Mengintegrasikan AI, AI fisik, dan model besar ke dalam Teamcenter dan sistem otomatisasi pabrik

Ini menunjukkan bahwa di masa depan, NVIDIA akan lebih bergantung pada alat simulasi dan digital twin Siemens saat merancang chip dan sistem; sekaligus, pabrik dan mitra kerjasama NVIDIA (seperti Foxconn) juga dapat menggunakan sistem operasi AI industri ini untuk manajemen jalur produksi dan pabrik, membentuk siklus tertutup lengkap dari R&D hingga manufaktur.

(Catatan: Teamcenter adalah perangkat lunak manajemen siklus hidup produk yang dikembangkan Siemens, sebuah platform digital yang menghubungkan personel perusahaan, proses, dan data. Melalui integrasi thread digital yang terpadu, menggabungkan desain mekanik, elektronik, dan perangkat lunak, daftar bahan, serta manajemen proses, membantu perusahaan berkolaborasi dari konsep produk, desain, hingga manufaktur dan layanan, mempercepat peluncuran produk dan menurunkan biaya pengembangan. Perangkat lunak EDA adalah alat desain berbantuan komputer (CAD) yang mengotomatisasi proses desain sirkuit terpadu (IC) dan sistem elektronik yang kompleks, mencakup desain logika, simulasi sirkuit, penataan, dan verifikasi.)

Digital twin menurunkan biaya percobaan dan kesalahan, inferensi edge mempercepat efisiensi

Mengenai dampak AI terhadap dunia nyata, Huang Renxun menggunakan contoh “Vera Rubin” untuk menjelaskan bahwa kompleksitas sistem dan tekanan biaya sudah cukup tinggi sehingga membutuhkan metode desain yang benar-benar baru. Sistem ini mengintegrasikan enam chip, dengan satu GPU mengkonsumsi daya hingga 240.000 watt, dan efisiensi serta biaya telah meningkat 10 kali lipat dibanding generasi sebelumnya.

Intinya, jika seluruh sistem dapat dirancang dan diverifikasi dalam digital twin Siemens, biaya percobaan dan kesalahan dapat secara signifikan dikurangi, mengubah “yang tidak mungkin” menjadi “yang bisa diproduksi massal”, dan lebih mendekati satu kali jadi.

Busch juga menambahkan bahwa medan perang AI tidak hanya di pusat data, tetapi nilai sebenarnya terletak pada apakah inferensi dengan latensi rendah dapat dilakukan di edge pabrik; saat ini, chip AI sudah masuk ke dalam pengendali, komputer industri, dan perangkat edge, memungkinkan pabrik melakukan penyesuaian dan optimisasi secara real-time, bukan hanya analisis pasca kejadian, sehingga meningkatkan yield, efisiensi energi, dan keseluruhan produktivitas.

(Catatan: Perangkat edge adalah komputer/ pengendali yang dipasang di pabrik, mesin, atau lokasi, mampu melakukan sensing, komputasi, dan reaksi secara langsung.)

Pabrik otonom dan kendala energi berjalan beriringan, tekanan rantai pasok merambat hingga ke luar angkasa

Kedua belah pihak sepakat bahwa kebutuhan pabrik otomatis dan sangat otomatis sedang meningkat, didorong oleh kekurangan tenaga kerja, peningkatan yield, efisiensi energi yang lebih baik, dan sangat penting untuk relokasi industri manufaktur ke AS.

Huang Renxun menggambarkan bahwa pabrik modern sendiri adalah “robot raksasa”, di mana tantangan terbesar sebelumnya adalah robot sulit diajari dan sangat bergantung pada tenaga perangkat lunak. Nilai AI fisik terletak pada kemampuannya untuk memudahkan “mengajarkan” robot, menggantikan banyak penulisan program secara manual melalui demonstrasi.

Mengenai energi, Huang Renxun secara langsung menyatakan bahwa semua revolusi industri dibatasi oleh energi, dan revolusi AI tidak terkecuali, sehingga setiap generasi produk harus lebih hemat energi. Busch menambahkan bahwa ia melihat seluruh rantai pasokan listrik, menunjukkan bahwa permintaan listrik berkualitas tinggi dari pusat data telah membebani pembangkit listrik, turbin gas, trafo tegangan tinggi, hingga peralatan distribusi, dan beberapa daerah mungkin mengalami hambatan.

Berlanjut ke pasar China, Huang Renxun menyatakan bahwa permintaan tetap kuat, dan sikapnya banyak tercermin secara tidak langsung dari perusahaan. Busch juga menyebutkan bahwa investasi perangkat lunak Siemens akan terus diperluas, tidak menutup kemungkinan melalui akuisisi untuk memperkuat posisi.

Akhirnya, mereka membayangkan masa depan jangka panjang, yaitu pusat data luar angkasa yang mungkin memiliki keunggulan energi dan pendinginan, dan jika benar-benar akan memproduksi di luar angkasa, produk terbaik adalah kecerdasan dan daya komputasi yang dapat dengan cepat dikirim kembali ke Bumi. Dalam 2 hingga 3 tahun ke depan, seiring integrasi AI, digital twin, dan otomatisasi secara menyeluruh, pabrik otonom tidak lagi sekadar konsep, tetapi menjadi titik awal kompetisi baru industri manufaktur global.

(Ekosistem Alpamayo NVIDIA muncul: Memberikan kemampuan inferensi pada AI mobil otonom, sekaligus mampu menjelaskan alasan pengambilan keputusan)

Artikel ini tentang kolaborasi Siemens dan NVIDIA dalam sistem AI industri: dari digital twin menuju pabrik otonom, pertama kali muncul di Chain News ABMedia.