自動車設計プロセスにおけるAIの活用
自動車メーカーとサプライヤーが人工知能および機械学習のあらゆる可能性を活用できれば、人間の能力を増強し、新技術の開発と発見を加速させることが期待できます。
本ホワイトペーパーは、自動車開発プロセスにAIを利用するための枠組みを紹介します。機械が人間の頭脳を補完できるいくつかの場面を例を挙げて説明します。これにより、スピードと効率を達成し、今日のますます複雑化するエンジニアリングの世界を有利な状況に転換するできます。ホワイトペーパー全文を今すぐダウンロードしましょう。
AIを適用するための3つのDによる枠組みを使って、製品開発を加速させる
Simcenterによって、単純作業、膨大なデータ、および意思決定支援にAIとMLを活用することで、機械が人間の頭脳を補完し、これまで以上のスピードと効率を発揮できます。
単純作業: 繰り返しの多い、退屈な仕事を自動化し、スキル不要の仕事に対する高価な人件費の無駄を排除します。
膨大なデータ環境: 教師あり学習と教師なし学習を活用して、CAEや試験で生成された大量のデータセットから知見を抽出します。
意思決定支援: 主観的な意思決定をなくし、製品に潜む異常をAIアルゴリズムが事前に検出します。
自動車設計に機械学習を使用して、人間の頭脳を補完する
AIの活用に欠かせない2大要因、ビッグデータと処理能力が自動車エンジニアリング環境にも整ってきました。AIを利用するのに今が絶好のタイミングです。Simcenterはエンジニアリング開発プロセスの全段階で人工知能の可能性を活用し、プロセスの強化と、より良い自動車を迅速にエンジニアリングできるように支援します。
自動車設計プロセスにAIを導入するメリット
- 過去のデータを活用することで、これからの設計を有利に開始する
- 手遅れになる前に、間違いを発見する
- 解析をスピードアップし、迅速にデータを処理する
- 確信を持って設計を最適化する
複雑な非線形システムの正確なサブシステム・モデルをAIで作成
複雑な非線形システムのサブシステムであっても、AIとMLであればわずかな時間で高精度のモデルを作成できます。物理モデルを作成したり、微調整したりする必要はありません。自動車メーカーとサプライヤーは、こうしたデータを有効活用してトレンドを見極め、次の段階で賢明な意思決定を下せます。
- 初期コンセプト段階
- ターゲット設定とベンチマーク評価
- CAE最適化
- 製品の検証
- 予知保全