更新日： 集計期間:2025年08月13日～2025年09月09日
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効率的に交通をリアルタイム監視＆予測
『PTV Flows』によって、交通オペレーターはリアルタイムで交通を容易に 監視・予測できるようになります。 機械学習、先端のアルゴリズム、自動アラートを活用することで、大規模な リソースや複雑なインフラを必要とせずに、都市や道路当局が交通管理を 最適化できるようにします。 そのため当製品には、自動的に更新されるネットワーク地図と、広範囲を カバーする大手プロバイダーからのフローティングカーデータが付属しています。 自動アラートにより、交通オペレーターは積極的に交通を管理し、 遅延時間を短縮し、交通システムの効率を高めることができます。 【特長】 ■ソフトウェア＋データをセット ■費用対効果に優れたツール ■手動による監視が不要 ■先を見越した交通管理 ■APIと自動ワークフローをサポート ■インストール不要 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
人の経験×AIの二刀流で行う生産計画！社内メンバーのAIリテラシーが向上した事例をご紹介
株式会社東ハト様へ、『Prediction One』を導入した事例を ご紹介いたします。 同社では、長年在籍しているスタッフの経験と勘を頼りに生産計画を 取り組んできていたため、人によって異なる申告内容により計画性が 低かったことが課題でした。 導入後は、業務時間が削減され、社内メンバーのAIリテラシーが 向上しました。 【事例概要】 ■課題 ・人間の経験と勘に頼った生産計画 ■効果 ・業務時間の削減 ・社内メンバーのAIリテラシー向上 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
自動機械学習を適用したソフトセンサ技術で、選択率の予測モデルを構築。プロセス制御の最適化を可能にし、コスト削減・生産力向上を実現
化学製造業におけるソフトセンサ技術の適用事例。化学製品の製造工程において、水添反応の触媒再生操作を、スケジュール見合いで実施していましたが、作業負荷の増加と触媒塔の切替コストの課題がありました。そこで、ソフトセンサ技術を用いて、選択率の将来値予測モデルを構築、触媒性能指標の推定を可能にし、再生頻度の最適化したことで、生産力向上を実現しました。
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世界のエッジAIソフトウェアの市場規模は、2022年に14億8,000万米ドルとなり、2023年の18億4,000万米ドルから2031年には103億3,000万米ドルに拡大し、予測期間中（2024年～2031年）にCAGR24.10%で成長すると予測されています。 データ生産や意思決定などのリアルタイム・プロセスは、エッジAIソフトウェアの活用によって可能になります。生産プロセスにおいて、エッジAIソフトウェアはウェアラブルデバイスのバッテリー寿命を延ばすために採用されます。エッジAIソフトウェアの助けを借りて、大量のデータをクラウドに保存し、データのプライバシーを向上させ、ストリーミング関連の問題を回避することができます。
金属積層造形における温度履歴・溶融地形状の予測を支援！AM向け条件検討に好適！
AMモジュールは、金属積層造形（Additive Manufacturing）プロセスにおける 複雑な温度履歴や溶融地形状の予測に特化したシミュレーションモジュールです。 レーザー・電子ビームなどの造形条件に対して、温度変化や相変態の変化を考慮した解析が可能です。 Thermo-Calcと連携し、熱力学・動力学データベースを活用することで、 高速冷却条件下での材料設計やプロセス条件の最適化を強力にサポートします。 特に以下のような解析に有効です： 【計算例】 〇熱履歴プロファイルの設定・再現 〇相の生成と消滅のシミュレーション 〇多層積層造形での温度分布変化 〇冷却速度と組織変化の相関解析 〇時効処理の前後での組織進化比較 〇溶融池近傍の微細組織推定 ★詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お気軽にお問い合わせ下さい★ ★テスト計算は「お問合せ」からご相談ください★
統合プラットフォームMaterials Science Suiteによる有機エレクトロニクス材料の効率的な開発
有機エレクトロニクス材料は、分子単体として良好な光電子特性や化学的安定性があることに加え、凝集相において望ましい形態や熱力学特性を持つことが求められます。Materials Science Suiteは、量子化学、分子動力学、機械学習に基づく、これらの系に応用可能な原子スケールシミュレーションを提供し、得られる知見と理論的解釈により、効率的な材料開発を支援します。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
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データ抽出ソフトウェアの市場規模は、今後数年間で急速に成長すると予想されています。 2028年には15.7%の年間複合成長率（CAGR）で31億5,000万米ドルに成長すると予想されます。予測期間中に予測される成長は、人工知能の統合、ソフトウェア無線の採用、無人システムの統合、通信範囲と接続性の向上、マルチドメイン運用の重視に起因すると考えられます。予測期間中に予想される主な動向には、サイバーセキュリティに対する懸念の高まり、技術の進歩、高度な暗号化とサイバーセキュリティ対策の導入、小型化と軽量化の傾向、スペクトル効率の高い技術の採用などが含まれます。
原子・分子レベルのシミュレーションで、高強度化を実現！
航空宇宙分野では、軽量化と高強度化が常に求められています。材料開発においては、従来の試行錯誤による方法では時間とコストがかかり、効率的な開発が難しいのが現状です。そこで、原子・分子レベルのシミュレーション技術を活用することで、材料の特性を予測し、開発期間の短縮とコスト削減を実現する「材料開発シミュレーション統合ソフトウェア」をご紹介します。 【活用シーン】 * 航空機や宇宙船の軽量化・高強度化を実現するための新素材開発 * 新素材の特性を予測し、開発期間の短縮とコスト削減 * 材料の強度、耐久性、熱伝導率などの特性をシミュレーションで評価 * 従来の試行錯誤による開発方法では時間とコストがかかる課題を解決 【導入の効果】 * 新素材開発の効率化と開発期間の短縮 * コスト削減 * 材料の特性を事前に予測することで、開発リスクの低減 * より高性能な材料の開発が可能
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Grand View Research, Inc.の最新レポートによると、世界の収益サイクル管理市場規模は2030年までに6,567億米ドルに達すると予測され、2024年から2030年までのCAGRは11.39％で成長すると予測されています。 医療業界はデジタル化へと大きくシフトしており、RCMシステムなどの医療ITソリューションの導入が進んでいます。複数の医療機能を利用することで、データが整理されずにサイロ化し、生産性や効率性の妨げになることがよくあります。このような課題を克服するため、医療組織はRCMソフトウェアとサービスに注目し、市場の成長を促進しています。
粒子破砕の例、Mechanicalとの連成例、CFD連成手法などについてご紹介！
当資料では、粒子流れの挙動を迅速かつ正確に解析する、忠実度の高い 粒子シミュレーションソフトウェア『Ansys Rocky』を掲載しております。 多数の粒子を高速に解析する、マルチGPU処理といった「採用すべき理由」 や混合効率の予測などの「アプリケーション例」についてご紹介。 巻末には、ケーススタディも掲載されており、参考にしやすい一冊と なっております。是非、ご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■離散要素法(DEM：Discrete Element Method)とは ■Ansys Rockyとは ■従来のDEMからの発展：離散固体/流体力学シミュレーション ■Ansys Rockyを採用すべき理由 ■複数の粒子形状 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
電気モーターのトポロジー探索とマルチフィジックス最適化
Altair FluxMotor は、電気モーターの基本機能設計ソフトウェアです。 様々な形状テンプレートに、巻き線、材料などを設定してモーターモデルを作成し、解析、ポスト処理、結果の比較を行います。 新しいマルチフィジックス機能により、単一の環境内でモーターの電磁性能を予測するだけでなく、冷却戦略とNVH性能を最適化することができます。
PowerFLOWを用いたシミュレーションで車両周りの風切り音を視る
車室内騒音を抑制し、乗員の快適性を向上させることは、自動車メーカーの音響エンジニアにとって極めて重要です。近年、パワートレインやロードノイズの低減により、高速走行時の騒音源として風切り音が脚光を浴びています。J.D.パワー・アンド・アソシエイツの初期品質調査によると、風切り音は顧客不満の第一要因であり、ブランドロイヤルティーや販売に直結します。試験ベースの設計プロセスでは、車両周囲の風流れに起因する車室内騒音を評価するのは難しく、設計変更に伴うコスト増や重量増加が発生します。このため、設計初期段階から車両ライフサイクル全体にわたり、信頼性の高い数値予測技術の活用が必要です。 SIMULIA PowerFLOWとPowerACOUSTICSを用いることで、車室内の風切り音を実際の聴覚体験に近い形で予測できます。PowerFLOWは、非定常流れと音波の伝播を高精度にシミュレートし、乗員の快適性向上に貢献します。
ホワイトボディのアセンブリ工程を正確に予測し、トライアウト回数を大幅削減した事例
Starq Y-Tec社様が「AutoForm Assembly」を活用し、最終製品に 至るまでの工数を大幅削減した事例をご紹介いたします。 アセンブリ工程で生じうる不具合や課題を本ソフトウェア上で正確に 再現できるかを検証。またシミュレーションの実行前には実部品を測定。 また、シミュレーション結果と実部品の実測値を比較し、 シミュレーション精度を検証しました。 合計104カ所で測定を行い、差異が0.5mm未満であったのは80カ所、 そのうち56カ所は0.3mm未満と、非常に複雑な工程のモデルを作成し 予測が行えることを実証しました。 【検証内容】 ■アセンブリ工程で生じうる不具合や課題を正確に再現できるか ■シミュレーションの実行前には実部品を測定 ■シミュレーション結果と実部品の実測値を比較し、精度を検証 ※事例の詳細内容は、関連リンクより閲覧いただけます。 詳しくは、お気軽にお問い合わせください。
計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向け物理ベースのシミュレーションと機械学習ソフトウェア
シュレーディンガーは、日用消費財の研究開発のための強力で使いやすい統合ソフトウェアソリューションを提供します。 シュレーディンガーのプラットフォームは、計算化学のビギナーからエキスパートまで、幅広いユーザー向けに設計されており、高度な物理ベースのモデリングと機械学習テクノロジーを駆使して、実際のシステムを構築、シミュレーション、分析するためのシンプルなワークフローを提供します。 ここでは、シュレディンガーの消費財研究開発向けアプリケーションを紹介します。 ■食品・飲料 ■化粧品とパーソナルケア ■洗浄剤 ■包装材料 ■マテリアルズ・インフォマティクス
2画面比較で行動と意思決定を解明する -Glasses Explore-
Glasses Exploreは、注意や意思決定がどのような影響を受けているかを 理解するためのクラウドベースのソフトウェアです。 人の意識を明らかにすることで、人材育成の効率化やより良いUX開発、 スポーツの技術指導の向上などに繋がります。 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
