PepsiCo: ipari metaverzum és mesterséges intelligencia forradalmasítja a gyártást
A PepsiCo többéves stratégiai együttműködésre lépett a Siemensszel és az NVIDIÁ‑val, hogy mesterséges intelligenciát és digitális iker technológiát vezessen be gyártási és ellátásilánc-folyamataiba.

Fotó: PepsiCo
A CES 2026 szakkiállításon bejelentett partnerség a maga nemében az első a globális FMCG‑szektorban – számolt be az ESM Magazine a PepsiCo által kiadott közleményt idézve.
A vállalat a gyártási és logisztikai igények növekedésére válaszul szakít a lassú és költséges hagyományos kapacitásbővítéssel. Helyette AI‑alapú szimulációkat és digitális tervezési módszereket alkalmaz, hogy még a fizikai kivitelezés előtt optimalizálja az üzemek elrendezését. A PepsiCo a Siemens Digital Twin Composer megoldását használja, amelyet az NVIDIA Omniverse könyvtárai támogatnak.
A technológia nagy léptékű ipari metaverzum‑környezeteket hoz létre, ahol 2D‑s és 3D‑s digitális iker adatok kombinálhatók valós idejű fizikai információkkal egy biztonságos, fotórealisztikus virtuális térben. Ez gyorsabb döntéshozatalt tesz lehetővé a teljes életciklus során.
A virtuális tesztelések révén a PepsiCo akár a lehetséges problémák 90%-át is azonosítani tudja még a megvalósítás előtt, ami az első projektekben 20%-os átviteli teljesítménynövekedést, közel teljes körű tervvalidációt és 10–15%-os beruházásiköltség-csökkenést eredményezett.
Athina Kanioura, a PepsiCo globális stratégiai és transzformációs vezetője szerint az AI‑alapú digitális alap létrehozásával minden üzem és raktár a jövőben egységes intelligens ökoszisztémában működhet majd, és e jövőben a létesítmények nemcsak reagálnak a keresletre, hanem előre is jelzik azt.
Kapcsolódó cikkeink
Új Carrefour stratégia: a fókuszban Franciaország, Spanyolország és Brazília
🎧 Hallgasd a cikket: Lejátszás Szünet Folytatás Leállítás Nyelv: Auto…
Tovább olvasom >További cikkeink
Idén is folytatódik a dm Együtt a babákért programja
🎧 Hallgasd a cikket: Lejátszás Szünet Folytatás Leállítás Nyelv: Auto…
Tovább olvasom >


