隨著企業(yè)越來越多地將 AI 集成到其工業(yè)運(yùn)營(yíng)中，以提供更自動(dòng)化和自主化的設(shè)施，更多的運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)開始集中在遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)中心。團(tuán)隊(duì)通過這些中心對(duì)分布式生產(chǎn)站點(diǎn)進(jìn)行監(jiān)控、操作，并提供專家指導(dǎo)。

新一代 3D 遠(yuǎn)程監(jiān)控解決方案由計(jì)算機(jī)圖形、加速計(jì)算和通用場(chǎng)景描述（Universal Scene Description，簡(jiǎn)稱 OpenUSD）等開放標(biāo)準(zhǔn)的進(jìn)步所支持，正在通過消除 IT 和運(yùn)營(yíng)技術(shù)之間的孤島來改變工業(yè)運(yùn)營(yíng)。這使運(yùn)營(yíng)專家能夠快速識(shí)別和解決問題，在大規(guī)模上模擬運(yùn)營(yíng)并優(yōu)化生產(chǎn)。

為幫助開發(fā)者構(gòu)建先進(jìn)的、 AI 賦能的 3D 應(yīng)用和工作流來支持操作團(tuán)隊(duì)，NVIDIA 和 Microsoft Azure 開發(fā)了一個(gè)參考架構(gòu)、 Microsoft Azure Arc Jumpstart 指南和一個(gè)公共 GitHub 庫。這些資源逐步指導(dǎo)開發(fā)者如何將物理精確的工業(yè)系統(tǒng)和生產(chǎn)環(huán)境 3D 模型連接到 Azure IoT Operations 和 Power BI 報(bào)告中的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

從 2D 到 3D 的遠(yuǎn)程監(jiān)控工業(yè)運(yùn)營(yíng)

傳統(tǒng)上，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)會(huì)通過 2D 儀表板和數(shù)據(jù)可視化來監(jiān)控工業(yè)系統(tǒng)和設(shè)施，這使得將運(yùn)營(yíng)數(shù)據(jù)以及工廠設(shè)備、流程和工作流之間的復(fù)雜關(guān)系完全關(guān)聯(lián)起來極具挑戰(zhàn)性。

隨著計(jì)算機(jī)圖形和生成式 AI 的進(jìn)步，運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)正在采用更具交互性和直觀性的工具，包括物理準(zhǔn)確的 3D 數(shù)字孿生和仿真環(huán)境，這些工具可提供對(duì)系統(tǒng)和設(shè)施的更深入見解，從而加速?zèng)Q策和取得成果。

當(dāng)這些支持 AI 的 3D 解決方案連接到邊緣的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)時(shí)，它們?yōu)槠髽I(yè)和遠(yuǎn)程監(jiān)控團(tuán)隊(duì)帶來了許多好處，包括：

加速問題識(shí)別和決策：通過分析實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)以及 3D 可視化效果，操作人員可以快速識(shí)別設(shè)備、生產(chǎn)線和流程中的運(yùn)營(yíng)問題和低效問題，并發(fā)現(xiàn)提高安全性和可持續(xù)性的新機(jī)遇。

實(shí)時(shí)協(xié)作：跨學(xué)科團(tuán)隊(duì)無論身在何處，都可以使用共享的 3D 環(huán)境進(jìn)行實(shí)時(shí)協(xié)作，并獲取新數(shù)據(jù)和見解。

模擬和場(chǎng)景規(guī)劃：操作人員可以使用 3D 環(huán)境和操作數(shù)據(jù)來訓(xùn)練和優(yōu)化 AI 模型，模擬各種場(chǎng)景（如設(shè)備故障）的影響，并在現(xiàn)實(shí)世界中實(shí)施之前測(cè)試潛在的解決方案和生產(chǎn)變更。

打造 3D 遠(yuǎn)程監(jiān)控解決方案的新時(shí)代

希望為企業(yè)及其遠(yuǎn)程運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)提供此類優(yōu)勢(shì)的開發(fā)者可以參考 Azure Arc Jumpstart 指南和 microsoft/NVIDIA-Omniverse-Azure-Operations-Twin GitHub 庫，了解如何構(gòu)建由 Azure IoT Operations、Power BI、OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse Kit 應(yīng)用串流提供支持的 3D 遠(yuǎn)程監(jiān)控應(yīng)用和工作流。

Azure Arc Jumpstart 將指導(dǎo)開發(fā)者完成一系列基礎(chǔ)步驟，以構(gòu)建用于 3D 遠(yuǎn)程監(jiān)控的端到端工作流，包括：

Azure IoT 邊緣遙測(cè)編排（工廠車間、智能建筑）

通過 Azure Data Explorer 實(shí)現(xiàn)遙測(cè)數(shù)據(jù)流上下文化

Azure BLOB 存儲(chǔ)中的數(shù)字模型（USD 資產(chǎn)）管理

使用 Omniverse Kit App Streaming 進(jìn)行場(chǎng)景渲染和應(yīng)用程序流處理

交互式操作數(shù)字孿生，由嵌入式 3D 視窗與 Power BI 報(bào)告和分析組成

參考工作流和 Azure Arc Jumpstart 指南展示了如何使用來自工廠車間的動(dòng)態(tài) IoT 數(shù)據(jù)更新 Power BI 報(bào)告，該報(bào)告與在 NVIDIA Omniverse 平臺(tái)上開發(fā)的基于 OpenUSD 的應(yīng)用程序集成。

通過該指南，開發(fā)者可以了解如何將 IoT 數(shù)據(jù)連接到 Power Platform，以及如何構(gòu)建 Web 應(yīng)用，嵌入由 Omniverse 提供支持的 3D 視窗和 Power BI 視覺效果。這使您能夠構(gòu)建最終用戶體驗(yàn)，在物理精確的 3D 可視化環(huán)境中提供實(shí)時(shí)生產(chǎn)數(shù)據(jù)。

該指南詳細(xì)介紹了通過 Azure Kubernetes Service (AKS) 上的 Omniverse Kit 應(yīng)用流式傳輸部署基于 Kit 的應(yīng)用，從而將 NVIDIA RTX GPU 加速的計(jì)算資源橫向擴(kuò)展至遠(yuǎn)程操作員。

建議您根據(jù)所需用例和工作流程自定義參考 Web 應(yīng)用程序和嵌入式 3D 視窗。