將實時 IoT 資料連接到數字孿生，實現 3D 遠程監控 NEWS DETAIL

隨著企業越來越多地將 AI 集成到其工業運營中，以提供更自動化和自主化的設施，越來越多的運營團隊開始集中在遠程運營中心。這些團隊通過這些中心監視、操作分布式生產站點，並為其提供專家指導。

新一代 3D 遠程監控解決方案由計算機圖形、加速計算和 通用場景描述（Universal Scene Description，簡稱 OpenUSD） 等開放標準的進步提供支援，正在通過消除 IT 和運營技術之間的孤島來改變工業運營。這使運營專家能夠快速識別和解決問題，在大規模上模擬運營並優化生產。

為幫助開發者構建先進的 AI 啓用的 3D 應用和工作流，以支援操作團隊，NVIDIA 和 Microsoft Azure 開發了一個參考架構、 Microsoft Azure Arc Jumpstart 指南和一個 公共 GitHub 庫 。這些資源逐步指導開發者如何將物理精准的工業系統和生產環境 3D 模型連接到 Azure IoT 操作和 Power BI 報告中的實時資料。

從 2D 到 3D 的遠程監控工業運營

傳統上，運營團隊會通過 2D 儀表板和資料可視化來監控工業系統和設施，這使得將運營資料以及工廠設備、流程和工作流程之間的複雜關係完全關聯起來極具挑戰性。

隨著計算機圖形和生成式 AI 的進步，運營團隊正在採用更具交互性和直觀性的工具，包括物理屬性準確的 3D 數字孿生 和模擬環境，這些工具可提供對系統和設施的更深入見解，從而加速決策和取得成果。

當這些支援 AI 的 3D 解決方案連接到邊緣的實時資料時，它們為企業和遠程監控團隊帶來了許多好處，包括：

• 加速問題識別和決策： 通過分析實時生產資料以及 3D 可視化效果，操作人員可以快速識別設備、生產線和流程中的運營問題和低效問題，併發現提高安全性和可持續性的新機遇。

• 實時協作： 跨學科團隊無論身在何處，都可以使用共享的 3D 環境進行實時協作，並獲取新資料和見解。

• 模擬和場景規劃： 操作人員可以使用 3D 環境和操作資料來訓練和優化 AI 模型，模擬各種場景（如設備故障）的影響，並在現實世界中實施之前測試潛在的解決方案和生產變更。

打造 3D 遠程監控解決方案的新時代

希望為企業及其遠程運營團隊提供此類優勢的開發者可以參考 Azure Arc Jumpstart 指南和 microsoft/NVIDIA-Omniverse-Azure-Operations-Twin GitHub 庫，瞭解如何構建由 Azure IoT Operations、Power BI、OpenUSD 和 NVIDIA Omniverse Kit 應用串流提供支援的 3D 遠程監控應用和工作流。

Azure Arc Jumpstart 將指導開發者完成一系列基礎步驟，以構建用於 3D 遠程監控的端到端工作流，包括：

1. Azure IoT 邊緣遙測編排（工廠車間、智能建築）

2. 通過 Azure Data Explorer 實現遙測資料流上下文化注意：Azure Data Explorer 的名稱保持不變，遙測資料流上下文化的翻譯改為上下文化，以保持原文的準確性。

3. Azure BLOB 儲存中的數字模型 (USD 資產) 管理

4. Scene rendering and application streaming with Omniverse Kit App Streaming

5. 交互式操作數字孿生，由嵌入式 3D 視口與 Power BI 報告和分析組成。

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態 IoT 資料更新 Power BI 報告，該報告與在 NVIDIA Omniverse 平台上開發的基於 OpenUSD 的應用程序集成。

通過該指南，開發者可以瞭解如何將 IoT 資料連接到 Power Platform，以及如何構建 Web 應用，嵌入由 Omniverse 提供支援的 3D 視窗和 Power BI 視覺效果。這使您能夠構建最終用戶體驗，在物理精准的 3D 可視化環境中提供實時生產資料。

該指南詳細介紹了通過 Azure Kubernetes Service (AKS) 上的 Omniverse Kit 應用串流部署基於 Kit 的應用，從而將 NVIDIA RTX GPU 加速的計算資源橫向擴展至遠程操作員。

建議您根據所需用例和工作流程自定義參考 Web 應用程序和嵌入式 3D 視圖連接埠。