颖杰科技结合Omniverse强化特化学品与焚化炉制程

颖杰科技于AI EXPO分享特化学厂未来在数码孪生的应用。颖杰

数码孪生（DT）与3D模拟平台近年发展速度加快，其应用从制程设计验证，延伸到操作员训练与维运管理（OTS），逐渐成为工业数码转型的重要工具。

然而，对化工与焚化炉这类高风险场域而言，除了建置一般工厂模型外，另一项挑战在于模型必须涵盖现场中既不能发生也无法测试的情境，如爆炸、毒气外泄或操作失误所引发的连锁反应等。

针对上述挑战，颖杰科技选择从高风险场景切入，总经理李昱陞指出，该公司将原本用于建厂设计的大量3D模型与NVIDIA Omniverse平台结合，建构起可模拟、可验证的虚拟工业环境，让过去只能靠经验预判的风险，转化为可被演练与分析的过程。

颖杰科技长期投入化工厂与焚化炉建厂及制程型AI专案，在设计阶段即需建立大量3D模型，包括蒸馏塔、反应器、燃烧废热锅炉等设备配置、管线布局与操作动线。

该公司建厂团队表示，这些过去主要用于施工规划与工程验证的模型，随着专案持续累积，逐渐转化为企业领航的重要资产，不仅让未来厂长带领操作人员能更直觉掌握设备位置与整体结构，以此建立未来AR／VR系统，模拟操作直接呈现，也有助于理解背后的制程逻辑与操作流程。

由于长期身处产业第一线，颖杰团队发现在设计阶段许多工安与制程问题便已有迹可循，但缺乏合适工具，使这些潜在风险难以转化为可理解、可验证的模拟场景。因此在专案规划导入NVIDIA Omniverse，并以既有建厂设计数据为起点，将设计图面转为可运作的虚拟场景。

由于NVIDIA Omniverse本身具备高拟真的视觉与物理模拟能力，但要真正发挥价值，仍需结合3D／CFD等软件，整合后贴近实际的应用情境与制程专业。

熟悉制程细节团队模拟出可能出现的问题情境，使这些模型在汇入平台后，不再只是静态设计，而是能加入人员失误、设备运作、与环境变化，形成可互动的3D模拟空间，进一步支持操作决策与风险管理。

从过去的经验来看，目前工业场域最难处理的问题，大多是火灾、爆炸、毒气泄漏，或操作人员因疏忽导致的错误流程，这些无法在现场DCS上直接操作、或制程环境演练的情境，过去多半仰赖师傅经验传承，与书面规范进行管理；颖杰科技目前利用NVIDIA Omniverse将上述情境具体化，例如在虚拟环境中加入制程区管路泄漏烟雾、或超压反应危害气体扩散效果，观察不同操作条件下的影响范围。

而设备维修时未完成安全锁定，也可能引发的事故一并进入模拟，让原本抽象的现场风险转为可视化模拟，人员可于训练阶段理解问题，强化厂内工安机制。3D模拟也可整合于颖杰团队擅长的制程型AI计划，例如在尚未实际量产的新材料或反应条件准备开启试车阶段，达到制程瓶颈期及方向预测，可利用上述系统模拟协助加快试车时间之外；搭配3D–OTS系统让操作人员进行试车时操作测试，确认流程稳定后再导入实际DCS产线进行调控，让未来AI工厂在面对未知制程时，具备可反覆验证与调整的空间。

此外，虚拟模拟还可延伸至工厂影像型AI训练数据的生成，经模拟火灾或事故场景实际难以取得的信息，进一步让工安影像识别系统部署难以发生的场景模拟，提升环安卫型影像判别的准确度。

目前颖杰科技已将NVIDIA Omniverse与自身影像型AI与数据型AI系统整合，打造完整解决方案；初期透过专案导入或搭配硬件设备提供服务，协助客户降低进入门槛，随着应用逐步深化，持续提供场景更新、模型优化与新功能开发。

颖杰团队指出，在特化学厂因应半导体大量的新建厂使用过程中，模拟场景与制程模型会持续累积与优化，系统融入成厂后日常营运，形成长期使用学习关系，其价值也从单一工具转为持续往新世界发展的应用能力。

随着数码孪生与智能AI工具日益普及，技术门槛逐渐降低，产业竞争的重心也从技术本身转向实际应用能力。对工业场域而言，要让这些技术真正发挥效果，关键在于是否能完整且精准理解制程与风险，并做出未来计划，进而决定模型的深度与实用性。

相信透过工程经验与数码工具的结合，让3D模型走出设计图面，成为搭配制程型AI预测与验证的基础，让工厂的风险得以在虚拟环境中反覆检视与修正，以最有效率的方式强化厂务安全。