パラメータ調節の自動化・非属人化により、製造業の開発プロセスに効率化をもたらす

主に製造業において、製品開発では試作機をつくらずともシステム上でシミュレーションできるCAEツールがすでに多く導入されています。
ここで不可欠となるのがパラメータ調整です。

しかし、高精度のパラメータ調整は、経験の浅い方が行うと実機検証との乖離・ばらつき発生につながってしまいます。更に、トレードオフ関係の要求性能を満たすことも対応が難しくなっており、熟練者でなければ対応が難しい為、かえって作業負荷がかかってしまうといった課題が生まれています。
テクノプロ・デザイン社では、これらの課題解決に向けてパラメータ調節の自動化・非属人化への取り組みを進めています。また、製品性能と材料物性データをもとに、アンサンブル学習により因果関係を推定することにより、開発プロセスの効率化を支援しています。

 


［ パラメータ最適化の例 ］

※パラメータ最適化とは？

パラメータ最適化とは、例えば生産設備の生産性向上や製品開発における実験シミュレータの活用において、効率化・歩留まり改善に最適なパラメータを見つけ出すことを指します。

AI最適化技術を活用し、お客様のシミュレーション業務の効率化をサポートいたします。

 

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課題毎の解決策

● Case1／自動車メーカーの生産工程部門にて、計算機シミュレータのパラメータにおける属人化の改善、 および品質の向上を実現

＜Before＞想定課題 ＜After＞課題解決
計算機シミュレータのパラメータ調整が属人化しており、実機検証との乖離ばらつきが発生している。
調整期間の短縮と誤差の改善率と品質が向上！
メーカーの自社製品開発～生産工程において、製品出荷前に計算機シミュレータのパラメータ調整を行っていたが、属人化している上、何週間ものスパンとコストがかかっていた。 シミュレータの予測結果を活用したパラメータ調整アルゴリズムを開発し、調整期間の短縮だけではなく、誤差の改善率が従来の人の手によるものから２倍速のスピードと確度の向上につながった。

● Case2／半導体メーカーの計算機シミュレータにおけるパラメータ最適化を検討する部門にて、 時間がかかっていたパラメータ調整の効率化

＜Before＞想定課題 ＜After＞課題解決
計算機シミュレータのパラメータの調整に時間がかかり過ぎる。
パラメータ調節期間の短縮とその非属人化が可能。
計算機シミュレータのパラメータの調整も属人的で、非効率な作業負荷がかかってしまう。 誤差がなくなるまでの最適パラメータを更新できる最適化アルゴリズムを構築することで、非属人化を実現し、人手で行うものよりも誤差改善率が2倍以上となり、時間短縮にもつながった。
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実績紹介

プロジェクト概要
目的：物理シミュレーションの最適化
対象企業：製造関係メーカー様
成果：最適化アルゴリズムによって、パラメータ調整による
誤差改善率が人手によるものの2倍越えとなった

対象業界・分野

製造関係メーカー（自動車/航空宇宙/ロボットなど） ／ 半導体メーカー ／ AIによるパラメータの最適化を検討しているお客様

ツール・技術・リソース

Python ／ Jupter Notebook ／ 最適化アルゴリズム ／ Office