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Physical AI を始める

エンジニアリングチームが最初の Physical AI ワークフローを準備する場合に使用します。デジタルツインシーン、モデル資産、ジオメトリ、プロセスデータ、運用制約、レビュー証拠を、再利用可能なシナリオパッケージに整理することが目的です。

前提条件​

要件目的
シナリオ責任者エンジニアリング課題とレビュー基準を定義します。
モデル資産責任者ジオメトリ、バージョン、座標系、ソースファイルを確認します。
データ責任者プロセス規則、観察データ、制限、運用データを準備します。
ランタイム責任者FactVerse、SimRunner、Omniverse、Isaac、PhysX、Newton などの利用環境を確認します。

入力​

入力準備内容
モデル資産ソースファイル、バージョン、メタデータ、コンポーネントジオメトリ、ツイン紐づけ。
シーン文脈空間、設備、レイアウト、タスク順序、安全区域、座標前提。
運用データ工程時間、生産規則、メーター値、点検証拠、制約。
シミュレーション設定エンジン、時間、乱数シード、変更パラメータ、出力形式。
レビュー証拠KPI、実行記録、semantic scene JSON、スクリーンショット、メモ、レビュー担当者。

手順​

  1. 1 つのシナリオを選び、レビューしたい課題を定義します。
  2. モデル資産、コンポーネントジオメトリ、ツイン紐づけを準備します。
  3. ガバナンス済みデータと運用制約を準備します。
  4. レイアウト、DES、what-if、建築シミュレーション、SimRunner、外部ランタイム引き渡しから選択します。
  5. スタディを実行し、前提を記録します。
  6. 出力、証拠、レビュー説明をパッケージ化します。
  7. フィードバックに基づいてジオメトリ、データ、制約、ランタイム設定を修正します。

期待される出力​

安定した ID、ソースデータ、前提、実行出力、検証メモを含むレビュー済みシナリオパッケージが得られます。

検証チェックリスト​

  • シナリオ課題、責任者、レビュー基準が明確。
  • モデル資産バージョンと座標前提が記録されている。
  • ソースデータと制約がガバナンス済み記録に接続されている。
  • シミュレーション設定とランタイムが捕捉されている。
  • 出力がレビュー説明と一緒に保存されている。

トラブルシューティング​

状況対応
ジオメトリと現場座標が合わない単位、原点、方向、階参照を修正します。
シナリオにプロセスデータがないプロセス制約が揃うまでは視覚レビューに限定します。
ランタイム選択が不明ランタイム責任者が要件を確認するまで FactVerse レビューに留めます。
検証証拠がないシナリオをレビュー状態のままにします。

関連ドキュメント​