Omniverse™を実運用へと展開する為のポイントを解説します。

この度 近年製造業において注目されている「デジタルツイン」に関するWEBセミナーについて、ご紹介いたします。


▼開催内容


求められる製品開発VUCA時代の製造業、開発プロセスの全体最適が求められるの効率化
　製造業を取り巻く環境は、急速な技術革新や市場の変化により、ますます不確実性が高まっています。
その結果、製品ライフサイクルが短縮し、市場投入のスピードが求められるようになりました。

　このような状況下において、製造業が目指すべきデジタルツインとは、現場作業のデジタル化やライン生産の最適化といった工場内の局所的な取り組みにとどまるものではなく、設計データや生産設備、リアルタイムなセンサーデータなどの現場データを統合し、品質傾向の分析、需要変動への迅速な対応や設計へのフィードバックなど、企業の生産活動全体のプロセスを最適化することが不可欠です。


設計から生産までのプロセス最適化を実現する NVIDIA Omniverse™　
　NVIDIA Omniverse™ は、NVIDIA社が開発した、設計から生産までのプロセス全体を最適化するためのコラボレーションとリアルタイム3Dシミュレーションを実現する革新的なプラットフォームです。3D CADやプロセスシミュレーション、IoT センサーデータやレーザースキャナーで取得した点群データなど、様々なデータがOpenUSDという共通フォーマットを介して連携され、プラットフォーム上で統合シミュレーション（コラボレーション）が行えます。

これにより、設計データや現場の不具合データといった、個別に分散して管理・活用されていたデータがシームレスに統合され、リモートでの共同作業や柔軟なカスタマイズも促進されます。さらに、AI や高度なシミュレーションモデルの統合により、リアルタイムのデータ解析や製造プロセスの予測精度向上が実現し、業務効率の向上や生産プロセスの全体最適が可能になります。


Omniverse™導入の課題とカスタマイズの必要性　
　しかしながら、Omniverse™は、導入すればすぐに現場適用が可能な既成のソリューションではありません。多彩な開発ツールを用いて柔軟にカスタマイズできる、モジュール型の開発プラットフォームです。各企業のニーズや既存システムに合わせた最適な統合・拡張が求められ、導入後も継続的な開発や調整が必要となります。

　このため、現場の設備データや製品の不具合データをOmniverse™に統合するといった場合、各企業のシステム環境に合わせた独自のデータ変換や連携ロジックの開発が必要となり、専門的な知識と柔軟なカスタマイズが求められます。

　例えば、「現場で発生した不具合」を設計部門や生産技術部へ可視化された詳細情報と共にフィードバックしようとしても、各システムとの連携に必要な独自コネクターの開発やカスタマイズが障壁となり、PoC（概念実証）が思うように進まないことが少なくありません。

Omniverse™をPoCどまりにせず実用システム設計へと進めるには、まず「何をやりたいか」「どのデータを連携するか」を明確にし、具体的かつ実現可能な目標を設定することが不可欠です。そのうえで、システム全体の整合性を考慮しながら、段階的な導入計画と開発プロセスを策定することが重要です。

Omniverse™導入・開発・運用の課題を解決するために　
　本セミナーでは、近年製造業において注目されるOmniverse™を実運用へと展開するためのポイントについて、具体的な事例を交えながら解説します。

テクノプロ・デザイン社は、長年にわたり製造業における豊富な経験とドメイン知識を基に、業界最大級の技術サービスを提供しています。Omniverse™においても、カウンシルパートナーとして産業用メタバースやコネクターの開発など豊富な開発知見・実績を有しています。開発範囲や工程を限定せず、お客様のニーズに合わせてコンサルティングから必要最小限の開発提案、また開発後の伴走型の開発支援まで、ワンストップで提供しております。

Omniverse™を検討しているが、システム連携やコネクターの開発に課題がある方、
導入後の活用の幅を広げたいが運用面に困っている方、
Omniverse™を活用したプロジェクトを推進しており、様々な異種システムの連携などで開発支援を必要としているベンダー方に特におすすめです。

セミナーについてのご質問は こちら

info-design@technopro.com

企業がMBD導入時に直面する技術的・組織的な課題に対して紹介・解説します

この度、「モデルベース開発」をテーマにした30分ミニセミナーについて、ご紹介いたします。


▼開催内容


　MBDは「モデルベース開発」の略称であり、近年自動車業界を中心に航空宇宙、ロボティクスなどの分野で盛んに活用されています。
特に検証フェーズであるHILS(Hardware-In-the-Loop-Simulation）では、車のエンジン機能や車両挙動を数値化し、実機を模したシミュレーション等を可能とする事で、実際のハードウェアを使わずに検証が出来、更なる開発コスト削減や開発サイクルの短縮、安全性向上等を可能にしています。
　これらのメリットにより、多くの企業がHILSを製品開発に積極的に使用しようとしています。

　
　しかしながら、多くの企業様による興味関心が高い一方で、取り組むには多くの「課題」も存在し、効果的な開発・運用を阻んでいます。

　まず１つは、【”人材”を掛けられない】場合です。
HILS構築および運用には高い専門性が求められる為、内製では手に負えなくなってしまい開発が思ったように進まないパターンです。
例えば、物理モデルを使用する場合、選定が必要な為数学の知見を持つ技術者が必要だが、
居ないもしくは育成に時間や工数を割くことが出来ず開発が進まない等が挙げられます。
　次に、【”時間”を掛けられない】場合です。
開発サイクルの短縮にも有効なHILSですが、開発に時間をかけすぎると実機や他社製品が先に出来てしまい、
開発自体の価値が消失したり陳腐化してしまう可能性があります。

　つまり、HILSを効果的に開発・運用するには「技術に精通したエンジニア達によるスピーディーな開発」がカギとなってきます。

　本セミナーでは、MBDの手法を取り入れた具体的な開発事例を通じて、企業がMBD導入時に直面する技術的・組織的な課題に対して、
お客様とテクノプロでどのような対策を講じていったかを解説します。

　テクノプロ・デザイン社は、長年にわたり製造業における豊富な経験とドメイン知識を基に、
業界最大級の技術サービスを提供しています。MBD領域においても、制御設計やプラントモデルの作成に加え、
MILS、HILS、SILS、1D/3D CAEを活用したシミュレーションの豊富な実績を持ち、
製造現場でのMBDプロセスの初期導入から継続的な運用まで、幅広いサポートを提供しています。

　また、MathWorksやdSPACE JapanなどMBD領域に強みを持つパートナー企業とも連携し、
柔軟で最適なソリューションを提供しています。

「MBDやシミュレーションに興味関心があるが、コストが心配」
「MBDの手法を取り入れたが、運用面に課題を感じている」
といったお悩みをお持ちの方に特におすすめです。

▼関連アライアンスパートナー様

セミナーについてのご質問は こちら

info-design@technopro.com

MBD導入時に直面する「技術的」・「組織的」な課題に対して解説します。

この度 「MBDの効果的な導入・運用」をテーマにしましたWEBセミナーについて、ご紹介いたします。


▼開催内容


求められる製品開発の効率化
　近年、製造業では、顧客ニーズの多様化や市場競争の激化に加え、IoTやAI技術の進展によるソフトウェアシフトの加速により、自社製品の高度化が進み、機能が複雑化しています。

その結果、開発の初期段階からシステム全体を統合的にモデル化し、性能を詳細に検討することでフロントローディングを実現するモデルベース開発（MBD）の需要が高まり、製品開発効率化が求められています。


「専門知識だけでは難しい」MBDを開発プロセスに組み込む際の課題　
　しかしながら、MBDの手法を開発プロセスに組み込むには、さまざまな課題があります。

MBDは、システム設計、ハードウェア設計、ソフトウェア設計など、異なる専門領域の部門が緊密に連携しながらモデル化し、システム全体の挙動をシミュレーションや解析によって検証・最適化する手法です。

このため、取引先企業や異なる部署間でモデルを連携する際には、データ変換の互換性やインターフェースの統一といった整合性を確保するための標準化が必要です。また、開発プロセスの各フェーズや、設計検証や最適化といった目的に応じて、モデリングの精度と計算コストのバランスを調整することも重要です。さらに、システム全体のモデルを機能別に分割して、再利用しやすい形で保管・管理することも求められます。

MBDを効果的に導入・運用するには、モデリングや数値解析に関する高度な専門知識だけでなく、各部品間の相互作用を考慮したシステム全体の構造的理解に基づく標準化やモジュール化、データ管理などのノウハウも重要になります。


MBDを効果的に導入・運用するためには　
　本セミナーでは、MBDの手法を取り入れた具体的な開発事例を通じて、企業がMBD導入時に直面する技術的・組織的な課題に対して、お客様とテクノプロでどのような対策を講じていったかを解説します。

テクノプロ・デザイン社は、長年にわたり製造業における豊富な経験とドメイン知識を基に、業界最大級の技術サービスを提供しています。MBD領域においても、制御設計やプラントモデルの作成に加え、MILS、HILS、SILS、1D/3D CAEを活用したシミュレーションの豊富な実績を持ち、製造現場でのMBDプロセスの初期導入から継続的な運用まで、幅広いサポートを提供しています。また、MathWorksやdSPACE JapanなどMBD領域に強みを持つパートナー企業とも連携し、最適なソリューションを提供しています。

「社内でのMBDプロセスの普及や教育に課題がある」
「MBDの手法を開発に取り入れたいが、ノウハウが不足していて不安」

といったお悩みをお持ちの方に特におすすめです。

本セミナーについて、ご視聴希望の方は下記フォームにてお問い合わせ下さい

AIシステム開発プロジェクトを継続的に改善するための、保守・運用プロセス構築方法について詳しく解説します

この度 「AIシステムの精度劣化への解決方法」をテーマにしましたWEBセミナーについて、ご紹介いたします。


▼開催内容


昨今のAI技術の発展により、幅広い開発部門でAIシステムが普及・使用されている
　近年、特に機械学習技術の進化により、製造業でのAI活用が急速に広がっています。製品開発、品質管理、設備保全など、様々な領域でAIをプロセスに統合することにより、効率化とデータ駆動型の意思決定が実現可能となります。

　このため、多くの企業ではAI技術の利用と展開を促進するために、AI人材の育成に力を入れ、企業内でのAIシステム開発が活発に行われています。


AIシステムはライフサイクルの管理と継続的な改善が重要
　しかしながら、業務に適したAIシステムの開発には、多くの課題が伴います。

AIシステムは通常のITシステムとは根本的に異なり、常に変化する入力データに基づいて動作します。そのため、モデルの精度が変わり、過去の条件を完全に再現するのが難しくなることや、新しく得られた未知のデータに対する入出力の異常を検出することが困難になることがあります。

このため、システムがリリースされた後は、モデルの精度監視、精度の変化に対する監視、再構築、再学習などの運用作業が非常に重要になります。しかし、これらの作業には開発者と同等の専門知識が必要であり、運用部門と開発部門を明確に分けることが難しいため、AIシステムを開発した開発者が運用にも深く関与することになります。

その結果、システムを開発すればするほど運用の工数が増え、新しい開発への工数が取れなくなるとともに、システム運用の属人化のリスクも増加してしまいます。


「MLOps」を活用したAI開発・運用作業の属人化の解消方法
　本セミナーは、製造業でAIシステムの開発に携わる方々を対象に、AIシステムの開発プロジェクトを継続的に改善するための保守・運用プロセス「MLOps」の構築方法について詳しく解説します。

テクノプロ・デザイン社では、長年製造業で業界最大規模の技術サービスを提供して参りました。AI開発領域においても、データサイエンティストが実際のお客様の現場に入り、具体的な業務課題をお客様と一緒になって解決するための様々なご支援を行っています。​継続的かつ効率的なAIモデルの開発・運用可能なプラットフォームの構築を目的とした​MLOpsの導入についても、幅広くご支援させて頂きます。

特に、
「AIモデル再利用、管理の簡略化​したい」
「モデル精度劣化の早期検出を行いたい」​
「開発・運用作業の属人性の解消をしたい」
という方に特におすすめです。​

本セミナーについて、ご視聴希望の方は下記フォームにてお問い合わせ下さい

セミナーについてのご質問は こちら

info-design@technopro.com

AIを使った生産設備のパラメータ最適化の方法を解説

この度 「生産設備のパラメータ最適化による品質改善」をテーマにしましたWEBセミナーについて、ご紹介いたします。


▼開催内容


モノづくり現場における生産性向上、歩留まり改善の重要性
　製造業の現場において、生産性の向上や歩留まりの改善は常に経営課題となっています。
そのため、トラブル時間やメンテナンス時間を短縮した上で、生産ラインの稼働時間を長くし、不良品の少ない安定した稼働が常に求められてます。

生産設備のパラメータを最適化することで、生産性向上、歩留まり改善を実現する
　改善策のひとつとして、現在ある生産設備の様々なパラメータを最適化できないか、これによって生産性向上、
歩留まり改善を実現できないか、ということは当然検討されているテーマだと思います。

どのようにしてパラメータの最適値を探せばよいのか？
　しかし、以下のような課題があり難易度が高いテーマでもあります。
・どれが製品品質を左右するパラメータなのか分からない
・多数のパラメータの相互関係がわからないので、１つのパラメータを変えた場合に全体に及ぼす影響が分からない
・全ての生産設備に熟練したメンバーがいない
　そこで本セミナーでは、上記の課題を解決するため、AI技術を用いて生産設備のパラメータを最適化する方法について、製造業におけるAI活用において豊富な経験、ノウハウ、事例を有する株式会社テクノプロが解説します。

▼登壇者ご紹介

本セミナーについて、ご視聴希望の方は下記フォームにてお問い合わせ下さい

セミナーについてのご質問は こちら

info-design@technopro.com

サイロ化解消に向けた解決方法と具体的な流れを紹介・解説

この度 ITデータ統合から「データ利活用・分析」をテーマにしましたWEBセミナーについて、ご紹介いたします。


▼開催内容


経産省発表「2025年の壁」。要因の一つともなる「システムのサイロ化」とは
　「システムのサイロ化」とは、何らかの理由で組織内の各部門が独立している状態や、
システム上で自分たちの部署以外の情報が遮断されている状態のことを指します。
　このシステムのサイロ化とDX推進の因果関係について、経済産業省が2018年に発表したDXレポートによると、
システムのサイロ化はDX(デジタルトランスフォーメーション)実現の妨げにもなり得ることが説明されています。
DXが実現できなければ業務の生産性が上がらないだけでなく、組織に蓄積された膨大なデータを利活用できず、
競争優位性も低下する恐れがあるため、システムのサイロ化は早急に解消すべきと言えます。　

なぜ「システムのサイロ化」は無くならないのか
　日々、各企業の事業を取り巻く環境が変化していく中で、新たな取り組みを行ったり、
業務プロセスの改善は当然行っていくべきことであります。ただ、その結果として発生してくるツールやシステムのアーキテクチャ設計による
「データのサイロ化」「固定化したアーキテクチャ」に頭を悩ませているお客さまは多いのではないでしょうか。

サイロ化解消に向けた解決方法と具体的な流れを紹介・解説
　本セミナーでは、データ分析を取りまく目まぐるしい環境変化と、
システムのサイロ化問題やアーキテクチャにお悩みのお客さまに向けて、最新の解決策をご紹介致します。
　国内最大規模のエンジニア数、7,000名のエンジニアが在籍する、テクノプロ・デザイン社だからこそ可能な、
将来を見据えデータ利活用に向けた、収集から分析までを「一気通貫」でご提案することも可能です。
データの取得や統合・活用に課題をお持ちの方は是非ご視聴下さい。お客さまにぴったりのサービスがきっと見つかります。

▼登壇者ご紹介

本セミナーについて、ご視聴希望の方は下記フォームにてお問い合わせ下さい

セミナーについてのご質問は こちら

info-design@technopro.com

AIを使った次世代設計中心への変革の取り組みを紹介・解説

この度設計業務の自動化による「ルーチンワークの効率化」をテーマにしましたWEBセミナーについて、ご紹介いたします。


▼開催内容


製造業の設計者はルーチンワークで忙殺されている
　製造業では、グローバル競争の激化、顧客ニーズの多様化、原材料高騰などの厳しい事業環境の中で、さらなる競争力の向上が求められています。
その中でも、製品開発の要である設計部署については、商品の技術革新に大きく貢献すべき立場にありますが、設計者はルーチンワークに多くの時間を費やしてしまってるのが現状です。この状況は、設計者の創造性や生産性を阻害し、企業全体の競争力低下につながる恐れがあります。

ルーチンワークの効率化が、​次世代設計実現のカギである
　設計者の業務は、流用図面の探索や機能要件の確認、周囲部品の影響、手戻りを防ぐための不具合の要因分析や、設計空間の最適化のため、設計パラメータの調整やトライ＆エラーなど、「分かってはいるけど、減らせない」ルーチンワークに多大な時間を取られてしまっています。
特に日本は、国際的に見てもルーチンワークが多い国であることが様々な調査で明らかになっています。
　今後、日本の製造業が競争力を高めるためには、開発業務の様々な定型業務や繰り返し作業などのルーチンワークを効率化することが重要です。これにより、設計者は本来の製品競争力の向上や新しい技術革新のための検討に多くの時間を費やすことができるようになります。

テクノプロにおけるAIを使った次世代設計中心への変革の取り組み
　テクノプロ・デザイン社では、長年製造業で業界最大規模の技術サービスを提供して参りました。特にデータサイエンス領域では、データサイエンティストが実際のお客様の現場に入り、具体的な業務課題をお客様と一緒になって解決するための様々なご支援を行っています。​
　本セミナーでは、テクノプロがお客さまと共に試行錯誤してきた具体的な取り組みをいくつかご紹介します。​
　・設計業務の効率化に焦点を当て、どこに工数がかかっているのか、​
　・どのようにAIを活用すればよいのかについてご説明いたします。​
　・「設計業務において手戻りを削減したい」「熟練者の暗黙知をデジタル化したい」​
　・「設計DXに興味があるが何から手を付けて良いか分からない」​

という方に特におすすめです。​

▼登壇者ご紹介

本セミナーについて、ご視聴希望の方は下記フォームにてお問い合わせ下さい

セミナーについてのご質問は こちら

info-design@technopro.com

テクノプロにおける「AIのオーダーメイド型支援」を紹介・解説

この度設計業務の自動化による「 流用設計AI × 装置制御 」をテーマにしましたWEBセミナーについて、ご紹介いたします。


▼開催内容


熟練人材不足の解決には「過去データの流用」がカギとなる
　製造業の現場では、熟練技術者不足が深刻な問題となっています。
その解決方法の一つとして、既存の設計データや過去の作業記録などの「過去データ」をAIで解析することで、
過去のノウハウや知見を引き継ぐことが可能になり、業務の自動化が実現できます。
これにより、属人化の解消や、作業効率化が実現できることから、「日々の生産活動」を円滑にするのはもちろんの事、
設計者は次世代設計開発へ更に注力することが可能となります。

過去データの流用が円滑に進まない企業は多い。「整理」と「最適化」の難しさ
　しかしながら、これらの「過去データ」は、使いやすく整理されていることは稀です。
多くの場合は、データはさまざまな形式で、分散されて保存されています。不完全や不正確なものも紛れており、
データの品質が一定していないケースもあります。
これらのデータを整理したとしても、精度が高く汎用的に利用できるAIモデルを構築する事は容易ではありません。
目標値が変更されると、また一から試行錯誤して、AIモデルを作りこむ、といった事も起こりえます。
過去のデータを適切に活用するためには、そのデータの特徴を正しく理解した上で「整理」して、
目的に沿った適切な「最適化手法」を選択する必要があります。そのためには、両方の知見を持つ、AI人材の確保が必要になります。

テクノプロにおける「AIのオーダーメイド型支援」とは
　「ＡＩのオーダーメイド型支援」とは、既存製品ではなく、お客さまがお持ちのデータ種類・性質に応じて、
最適手法で構築した技術支援サービスとなります。既存製品では困難なお客さまの詳細な課題解決に貢献します。

　テクノプロ・デザイン社では、長年製造業で業界最大規模の技術サービスを提供して参りました。
特にデータサイエンス領域では、データサイエンティストが実際のお客様の現場に入り、具体的な業務課題をお客様と一緒になって解決して参りました。

　本セミナーでは「パラメータ最適化を用いた装置制御」に焦点を当て、データ整理にはどのような観点が重要か、
どんな進め方で取り組めばよいのかを、お客様と一緒に解決に導いた具体的な事例と共にご説明いたします。​

・データを利活用をしたいが、どこから手を付けていいのか分からない
・最適化問題に取り組んでみたが、予測モデルの精度に課題がある
・設計現場で熟練技術者の代わりとしてAIを活用したいが、AI人材の確保に苦労している

という方に特におすすめです。​

▼登壇者ご紹介

本セミナーについて、ご視聴希望の方は下記フォームにてお問い合わせ下さい

セミナーについてのご質問は こちら

info-design@technopro.com