为满足客户需求与市场趋势，富士康正在加速推进其在美国的布局，特别是在AI服务器等高端制造领域。据相关人士透露，富士康机器人事业部负责人郭柳宗近日首次公开介绍了其在美国新厂导入AI技术的具体实践，涵盖从工厂规划、模拟到实际运营的全流程。
郭柳宗指出，新厂建设并非沿用传统扩产模式，而是从几何基础入手，将建筑信息、产线设备及资产数据标准化，构建与实体工厂对应的数字化模型。通过CAD、BIM及3D文件转换，快速生成虚拟产线，为后续设计、施工与验证提供统一基础。
在完成几何底图后，富士康进一步将模拟技术引入建厂流程。郭柳宗表示，这一步旨在虚拟环境中验证物流动线、产线节拍、机器人协作及设备配置，从而降低实际建厂中的试错成本。例如，产线模拟、AMR与RGV路径规划、机器人作业流程验证等，均需在虚拟环境中完成，以便提前发现瓶颈与风险并解决。
然而，仅靠硬件规划的模拟还不足以实现完整的AI工厂。郭柳宗强调，富士康将MES、IoT、设备数据及运营信息整合至统一数据层，并通过MOM平台集中管理作业手册、质量数据及运营信息，确保工厂从设计到运营的实时同步。
这套架构不仅支持安灯告警、实时KPI看板与APS排程，还能延伸至能源管理，帮助工厂在效率、成本与稳定性之间实现平衡。此外，机器人技术的应用也是AI工厂的重要组成部分。富士康将数据收集、合成数据生成、模型训练与技能部署串联成完整流程。团队通过遥操作、实体示范与视频数据收集训练模型，同时借助NVIDIA的Isaac与GR00T等工具扩充训练素材，让人形机器人逐步掌握抓取、插线、组装与搬运等工业技能。
郭柳宗表示，这套AI导入方法的核心并非单纯追求自动化速度，而是构建一个可持续学习的制造系统。通过数字化分身先行验证，并将现场数据回流至模型训练与运营优化，工厂能够形成“数据飞轮”，进一步缩短建厂与验证周期，同时提升良率、OEE与能源效率。
