维度网讯，美国百事公司（PepsiCo）正在将工业元宇宙从概念转化为实际能力，通过整合工业AI与先进仿真技术，采取一种以西门子（Siemens）为技术驱动、英伟达（NVIDIA）提供加速的数字优先设计方法，重新构想了其生产运营的设计、测试和优化流程。

在西门子Realize会议上，百事公司全球制造战略副总裁Steve Hoinka分享了这一实践。他指出，在投入任何物理资本之前，所有决策都已先在虚拟环境中完成测试。借助数字孪生技术和工业AI，百事公司团队能够重新配置生产线、实时调整产品流、定制包装策略并重新规划仓库布局。这一切在一个交互式环境中完成，该系统可评估数千种场景，以找出最快且最佳的解决方案。

Hoinka表示，百事公司在人工智能方面的进展源于与西门子的长期技术合作。百事公司在大多数制造工厂中都使用西门子的控制器和硬件。他概述了公司的数字化转型历程，重点介绍了与西门子和英伟达的合作，旨在将数字孪生技术推广至公司整体运营中。在快速试点项目中，Hoinka总结了五个关键经验教训：第一，一致性需要坚实的数据基础，百事公司使用了Teamcenter、Plant Simulation和Digital Twin Composer，并与英伟达和Omniverse合作以获得计算能力；第二，资本决策必须基于现实，数字孪生能揭示流动机会和未预料到的问题；第三，量化权衡至关重要，百事公司遵循“先数字化验证，后进行物理实施”的原则；第四，数字孪生是一种新的工作方式，而非一个项目；第五，高管支持是项目取得进展的催化剂。

该试点项目聚焦于一项复杂的北美业务挑战：整合两个历史上独立运营的棕地制造设施，分别涉及百事公司的饮料和零食业务。目标是将这些业务整合，以释放速度、效率和产能。项目需要将两个棕地设施的部分仓库移除，将产品直接输送至一个新的混合中心，从而释放产能用于新的生产线或包装能力。Hoinka表示，西门子承诺能够在12周内完成这一任务。

百事公司采用结构化方法创建数字孪生。首先从设施的2D扫描和蓝图开始，创建达到单元操作级别的3D扫描和渲染图，以确保模块化并支持假设情景规划。随后，团队添加了从生产设备到计划用于混合中心的机械设备等每个环节的流量与容量等关键信息，使仿真变得生动，并允许进行大量场景和配置的运行。

Hoinka还分享了一个具体案例，涉及在混合中心实施自动拖车装载系统（ATLS）。此前，百事公司使用传统规划方法在另一个配送中心实施类似系统时，不得不放弃六个卸货站。而通过新的数字化流程，团队进行了多次迭代，最终得到了一种更有效的ATLS解决方案，实施成本更低，且只放弃了三个站，而非六个。

该项目取得了可量化的收益。在时间压缩方面，整个流程在12周内完成，而通常情况下任何一项都需要数月时间。在风险降低方面，作为数字孪生活动的一部分，团队避免了90%以上的潜在运营问题。在产能提升上，项目在整个价值链上实现了20%的产能提升，团队模拟了从原材料流到混合中心的整个网络需求。在资本支出方面，由于能够进行数字化规划和设计，实施成本比传统方法低得多。Hoinka指出，这些收益是保守估计，尚未考虑运营效率提升或通过最大化现有设施避免资本支出的额外潜在价值。

在谈到如何开始使用数字孪生时，Hoinka建议组织利用现有合作伙伴，从大处着眼、小处着手、快速行动，这被认为是百事公司和西门子通过数字孪生取得成功的关键。他表示，能力与技术已经存在，关键在于开始行动。

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