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人工知能 (AI) を使用した自動車の性能エンジニアリング
ジェネレーティブ・エンジニアリングはAIと機械学習を活用する可能性をもたらし、履歴データを価値に変え、データとして蓄積するため、実験データとシミュレーションデータに基づいて、故障の起こりそうなタイミングより前に予防措置を講じることができます。
自動車設計プロセスに実装したAIで車両性能を向上
人工知能 (AI) は飛躍的なペースで世界中の自動車メーカーに採用が進んでいますが、それには理由があります。自動車業界は、設計プロセスと精度を向上させ、製品開発を加速することを目指してAIを導入しています。
しかし、いくつもの疑問がわいてきます。データがなければどのように始めればよいのか。AIは最適な設計を推量できるか。予知保全に活用できるか。潜在的な問題を前もって知る簡単な方法はないか。
このウェビナーは、設計サイクル全般に通用する例を取り上げ、AIと機械学習が自動車の性能を高める可能性を探ります。
あらゆる設計段階で力を発揮する可能性を持つAIと機械学習
AIと機械学習はビジネスのあり方を一新させます。AIを実装した自動車開発プロセスは、トレンドの見極めと賢明な意思決定にデータを有効活用しやすくなります。
自動車エンジニアリングプロセスに生かせるAIの可能性
- 初期コンセプト段階: ジェネレーティブ・エンジニアリングを使用して、最良のメカトロニクス設計アーキテクチャーを見極める。
- ターゲット設定とベンチマーク評価: 履歴データを価値へと変える。
- CAE最適化: データベースの無限の拡張性
- 製品の検証: 実験データとシミュレーションデータを探索して、よりスマートなシナリオを特定し、製品の妥当性を検証する。
- 予知保全: 部品の寿命を監視し、故障の発生前に予防的措置を講じる。
モデルのデバッグに時間を費やす必要はありません。AIと機械学習の実装にその時間を振り向け、車両性能の向上を図りましょう。
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