近年、さまざまな業界や分野でAIの活用が進んでおり、製品の設計開発にもその利用が急速に広がっています。アルテアは、設計開発におけるシミュレーションプロセス全体にわたってAI関連のソリューションを提供しており、プリ・ポスト処理の効率化、解析結果の高速予測、動的ROMの作成、更にはジョブスケジューリングの最適化など、誰でも簡単に高度なAI技術を活用できる環境を整えています。
本講演では、アルテア製品に実装されたAIを活用した最新技術の概要と、その具体的な活用事例についてご紹介します。
車両は様々なパワートレインユニット、冷却回路、空調回路など様々なシステムで構成されており、各システム間における機能背反の把握と最適なシステム選定が開発課題となっている。高速に演算でき車両システム全体をモデル化することが可能な１Dモデルは課題解決に有効な手段であるが、3次元的な分布を考慮することができない。そこでromAIによって３D-CFDを縮退化し１Dモデルに組み込むことで、3次元的な分布を考慮しながら車両全体の機能背反を解くプロセスを紹介する。
LIXILは従来よりCX（カスタマーエクスペリエンス）、EX（エンプロイーエクスペリエンス）の両方を向上させるためのDXに取り組んでおり「デジタルの民主化」は社内に浸透したキーワードである。LHT技術研究所デジタル技術Gは研究開発、生産等のプロセスにおいて、CAEを民主化するためにインフラ提供・計算技術の強化に日々取り組んでおり、中でも高速かつ高精度なシミュレーション実施を実現するためAIとCAEを組合わせた予測技術の構築には積極的に取り組んでいる。本講演では、温熱環境のシミュレーションは比較的長い計算時間を要することから、Physics AIを用いた計算時間の短縮化に取り組み、高速高精度に予測を可能にした事例について報告する。
アルテアは非エンジニア、ドメインエキスパート、データサイエンティストの方まで様々なスキルレベルの方々が活用可能なデータ分析プラットフォーム"RapidMiner"を提供しています。本プラットフォームを用いると、古典的な回帰分析から、RAGベースのチャットボットアプリケーション、ナレッジグラフを基にしたGraph-RAGまでを効率よく実業務に適用することが可能です。
本講演の前半では、具体的なユースケースを交えながら、RapidMinerの特徴や機能についてご紹介します。後半ではデータ分析の取り組みの自走化を補助するDX人材育成サービスについても解説し、実際にどのように社内でデータ分析文化を浸透させるかをご説明します。
日本触媒では、Altair AI Studioを用いたDX人財育成を実施しました。本講演では、日本触媒のDX人材育成プログラムの全体像に触れた後、Altair AI StudioやAI Hubを活用した生産デジタル人財育成研修の内容や工夫点を紹介します。
化学メーカー向けの研修にするため、KSKアナリティクスの協力を得て内容を検討し、センサ・IoT機器を用いたデータ収集体験と振動データの分析実習を行いました。具体的には、反応器を模した装置で異常検知の実習を行い、参加者が実務に近い形で学べるよう工夫しています。さらに、対面研修終了後も現場の課題解決や機械学習モデル作成の進捗支援をKSKアナリティクスと共に行い、少なくとも1回は参加者自身でモデル化プロセスが実体験できるプログラムとしております。
我々の石油化学プラントでは、計器故障による運転影響トラブルを発生させない為、多大なコストをかけ定期更新立案・実行管理に腐心しているが、トラブルの発生件数は下げ止まり、今後の設備管理として新たな観点でのアプローチが必要と考えている。そこで、計器の故障に強いプラントづくりを目的に、関連プロセスの相関によりそのデータを補完し運転影響を回避するシステムの構築を考案し、複雑なコーディングやデータ処理が不要なRapidMinerを適用し実現に向け取り組んでいる。これにより、計器の更新計画合理化での設備管理コスト低減、あるいはプロセスの異常兆候の早期把握による安定運転維持を図ることが期待できる。
今回の発表では、RapidMinerでの予測値をDCSに出力可能としたシステム構成や多量かつ最新のデータでリアルタイム予測を可能とした予測モデル構築手法について紹介する。
現代のモノづくりにおける主な課題には、製品の複雑化や、開発および実環境でのテスト期間や予算の制約があります。また、脱炭素社会の実現に向けて、製品の運用条件を最適化することも急務です。
アルテアは、これらの課題を解決するために、物理シミュレーション（CAE）とデータ駆動の統計・機械学習を融合させたデジタルツインプラットフォームを提供しています。本講演では、ネットワンシステムズ株式会社との協業によるデジタルツインの実践と、同社のInnovation Showcaseで展示されるロボットアームへの適用事例を取り上げ、その成果と可能性について紹介します。
