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Simcenter を使った人工知能と機械学習

SimcenterのAIを活用したエンジニアリングをご覧ください：AIにより設計に関する洞察を1,000倍以上速く加速し、統合されたハブでデータとモデルを統合し、設計エンジニア向けのエージェントAIでシミュレーションワークフローを自動化します。

AIでエンジニアリングを加速し、イノベーションを起こしましょう

SimcenterのエンジニアリングAIポートフォリオは、組織が従来のシミュレーションワークフローを超えて、リアルタイムで物理を意識したインテリジェンスに移行するのに役立ちます。チームは、物理ベースの予測を加速し、エンジニアリングデータの価値を引き出し、エンジニアリングAIモデルを管理し、シミュレーションワークフロー全体にAIエージェントを適用することができます。その結果、より早い洞察、より迅速なイノベーション、リスクの軽減、生産性の向上につながります。

エンジニアリングコアをエンタープライズインテリジェンスに接続する統合されたAIスタックに基づいて構築されたSimcenterの戦略は、エンジニアリングAI、エンジニアリングインテリジェンス、AIエージェントという3つの柱を中心に構成されています。

100件のAIを活用したエンジニアリングのユースケース

AIがどのようにエンジニアリングイノベーションを促進するかを学びましょう

私たちの独占電子書籍を読んで、チームが複雑なエンジニアリング上の課題に取り組む方法を変えましょう。

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現代のエンジニアリングが統合されたAIを必要とする理由

現代のエンジニアリングはかつてない規模と複雑さに達しており、従来の設計やシミュレーションの方法では、今日の競争環境におけるペース、精度、製品の要求を満たすには不十分です。

複雑さの爆発

現在、製品設計は複数の分野にまたがり、シミュレートするバリエーションが無数に生成されています。手動評価は遅すぎます。

計算上のボトルネック

構造、NVH、衝撃、流体、熱の各領域にわたって忠実度の高いシミュレーションを実行すると、かなりの時間とリソースが消費され、設計を繰り返すたびに倍増します。

費用の急上昇

高性能のコンピューティングリソースと物理的なプロトタイプを繰り返し実行すると、エンジニアリング予算のかなりの部分が消費され、その結果、設計サイクルごとにコストがかさみます。

管理されていないデータとサイロ

膨大な量のシミュレーションとテストデータは部門のサイロに閉じ込められたままであり、全社的な再利用とAIへの対応に必要なキュレーション、トレーサビリティ、セマンティックコンテキストが不足しています。

展開が遅い

研究から得たAIモデルや予測的洞察を生産エンジニアリングのワークフローに変換することは、ツールの摩擦、統合のギャップ、採用率の低さによって遅れており、モデルが構築されてからずっと経っても価値が議論の余地に残っています。

運用上のオーバーヘッド

日常的なデータ管理、メッシュ設定、レポート生成はエンジニアリング時間の大部分を消費しますが、部門間の可視性が低いと、最も重要なときにシミュレーション、テスト、製品チームの間に摩擦が生じます。

AIを活用したエンジニアリングシミュレーション

設計調査から展開まで、シミュレーションワークフロー全体にAIを統合しているエンジニアリング組織は、達成可能なものを再定義し、すでに競合他社を上回っています。結果は測定可能です。

製品性能の向上

AI対応のシミュレーションは、エンジニアリングチームがより高性能な製品を市場に投入するのに役立ちます。
マッキンゼー・アンド・カンパニーとNAFEMS

市場投入期間を短縮

エンジニアリング段階でシミュレーションを加速するためにディープラーニングのサロゲートモデルを導入している組織は、市場投入までの時間を最大半分に短縮しました。
マッキンゼー・アンド・カンパニーとNAFEMS

労働力の生産性の向上

ジェネレーティブAIツールをエンジニアリング設計のワークフローに統合することで、シミュレーションチームが達成できることは目に見えて大きな変化をもたらします。
マッキンゼー・アンド・カンパニーとNAFEMS

お客様がSimcenterをどのように使用しているかを学びましょう

洗練されたデザインと高度な技術を備えた未来的な車をフィーチャーしたヒュンダイ・モービスのプロモーション画像。

Hyundai Mobis

ヒュンダイ・モービスはSimcenter HEEDS を利用してギアの微細形状を最適化し、設計時間を14日から3日に短縮し、電気自動車のNVH性能を向上させました。

詳細情報

Plastic Omnium

Plastic Omniumは、Simcenter AmesimとSimcenterの次数削減モデリングを使用して、開発時間を25パーセント短縮しました。

マーティン無人航空機

Martin UAVは、Simcenter STAR-CCM+とHEEDSを使用してダクト設計を迅速に最適化し、物理的なプロトタイプを必要としない世界初のダクト付きファンVTOL UAVを実現しました。

キネティック・ビジョン

キネティック・ビジョンでは、Simcenter PhysicsAI を使用して、消費者向けパッケージ商品のスピードアップ、コスト削減、持続可能性を向上させています。

Siemens Energy

Siemens Energy は、Simcenterと人工知能を使用して、効率、持続可能性、費用対効果を向上させています。

ヒーロー・モトコープ

ヒーロー・モトコープは、Simcenter PhysicAIを使用して設計を99パーセント速く実行できるようにしています。

テインブリッジ・プロペラー・インターナショナル

テインブリッジはSimcenter STAR-CCM+とHEEDSを使用して、推進システムの設計と性能を最適化しています。

マツダ株式会社

モデルベースの開発と車両全体のシミュレーションで車載オーディオを完成させます。

トリプル・エイト・レース・エンジニアリング

Simcenter HEEDS ソフトウェアは、トリプル・エイト・レースエンジニアリングが競争力を高めるための最適なセットアップを決定するのに役立ちます。

詳細はこちら

その他のリソース

ブログ

ブログ | ソルバーの向こう側：幾何学的ディープラーニングがCAEをどのように変えているか
ブログ | 物理を意識した3Dエンジニアリング設計コンセプトを生成してください
ブログ | あなたの次の同僚はエージェントです：エージェントAI支援エンジニアリングの夜明け

電子書籍

電子書籍 | エンジニアリング向けAI：始めるためのロードマップ
電子書籍 | 複雑さから競争上の優位性まで：AIを活用したパフォーマンス・エンジニアリング

ホワイトペーパー

ホワイトペーパー | 産業用CAEのAIサロゲートモデリング
ホワイトペーパー | 機械学習で生産性を高める
ホワイトペーパー | Simcenter PhysicsAI を使用した迅速な設計最適化

ウェビナー

ウェビナー | AIでエンジニアリング設計の意思決定を加速させましょう
ウェビナー | シミュレーションを超えて：AI、ROM、デジタルツインを使ったインテリジェントエンジニアリング
ウェビナー | イノベーションを加速：複数の分野にわたる高度な設計最適化のためのAI