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オシロスコープ・テクニカル・ノート ジッタと振幅のばらつきを予測する「IsoBER」
最も良い測定装置・測定方法・修理・メンテナンス・アップグレード・ 購入計画をユーザーと一緒になって考え提案している レクロイジャパン社の『オシロスコープ・テクニカル・ノート ジッタと振幅のばらつきを予測する「IsoBER」』のご案内です。 ジッタと振幅のばらつきを予測する「IsoBER」 IsoBERはシリアル・データ・アナライザSDA７Ziシリーズの標準機能の一つで、 アイパターンやバスタブ・カーブを重ねて表示する新しいツールで、 最小のアイの 開口度の検出やクロストークの解析などに役立ちます。
低コストで高い信頼性と驚異の書き換え寿命！ WAFを極限まで減らし、SLC並のランダムライト性能で高パフォーマンス、長寿命！
=durabit(TM) - The better MLC = 「WAF」低減対策による高い書換え耐性のストレージ製品です。 NAND Flashメモリのブロック書換え寿命は、SLCタイプで10万回、疑似SLCで2万回、MLCで3千回ですが、NANDストレージでの使用時は、コントローラとファームウェアのデータ管理によりNAND単体での寿命値と異なります。MLC NAND搭載ストレージの寿命課題に対し、ホスト→ストレージ→NANDへの書込みデータ量の比率係数（WAF数：理想値は1)を配慮し、高機能のページベースFTLファームウェア技術を搭載することで、増加するWAFの数値を極限まで抑え、MLCでもSLC並の高い書換え寿命を実現しています。 WAFは書込み増幅率と呼ばれ、NANDフラッシュの仕様やファームウェアの技術、データ管理の構造など 数百の条件が関わり その数値が変化します。 さらにIOPSレートにも影響を受け、WAF値が10の場合、ストレージ内部の消去回数は外部データ量に対して10倍になり、NAND単体での寿命予測に対して10倍速く寿命を迎えてしまうことになります。
高機能ページベースFTL技術により、MLCタイプのNANDフラッシュ搭載ストレージでも高い書換え耐性で長寿命！
フラッシュメモリ搭載ストレージの寿命は、主に搭載NAND Flashメモリの書込み/消去最大回数によって決まります。 NAND Flashのブロック消去回数(寿命)は一般的にSLCタイプで10万回、疑似SLCで２万回、MLCで3千回ですが、ストレージとして使用する場合は、コントローラとファームウェアによるデータ管理により、実動作での寿命はNAND単体とは異なるものになります。 データ書込み時、コントローラは内部管理ステップに従い ホストからの転送データサイズが最少でも、ストレージ内ではNAND Flashの複数ブロックを消去して書込む場合もあります。 Swissbitの durabit(TM) MLCストレージは、高度なページベースFTLマッピングを使用することにより、リードディスターブの影響を消去し、リードリフレッシュとECCによるエラー処理と、温度環境に依存するアンコレクタブルページ改善の為のリードリトライ処理で、大幅に耐久性能をUPしました。オーバープロビジョニング機能、キャッシュDRAM搭載、そしてPBM(ページベースマッピング)を組合せた、MLC NAND搭載ストレージの高性能モデルです。
室内の目標値に必要なサッシの等級などを設計します。
音源の周波数データ、位置、大きさ、発生回数などから窓面に暴露されている騒音量を予測計算し、室内の目標値に必要な遮音量を計算します。
独自のQSARモデルの開発を支援するソフトウェアの紹介！
当資料では、「BIOVIA Discovery Studio」によるQSAR、ADMET、 および毒性予測について詳しくご紹介します。 「BIOVIA Discovery Studio」は包括的なツールスイートであり、 独自のQSARモデルの開発を支援するとともに、あらかじめ構築され 検証されたADMETモデルも提供しています。 これにより、リード化合物をより効率的に発見することができます。 【掲載内容】 ■リガンドおよびデータセットの準備 ■一般的なSARモデル ■SARの解析 ■ADMET記述子 ■毒性予測 ※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。
BIOVIA Materials Studioの活用方法をご紹介！
BIOVIA Materials Studioでは低分子液体やアモルファスポリマーのモデリング・シミュレーションを行って様々な物性値を予測することが可能です。 こちらのビデオでは「古典分子動力学計算による密度の計算方法」をデモを交えてご紹介しています。 密度は基本的な物性値であるため、正しく計算することはその他の物性値計算においてもとても重要です。
★ スパースデータ、スモールデータからの寿命予測！ 精度を高めるための新しい手法とは？
書籍名：加速試験の実施とモデルを活用した製品寿命予測 －－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－－ ■ 目 次 第１章 加速試験の計画，条件と加速モデルの活用 第２章 初心者でもわかる寿命試験におけるワイブル解析 第３章 寿命予測モデルで使用される係数の算出法 第４章 寿命予測モデルのプロットの示し方、読み方 第５章 加速試験装置の種類、選び方、使い方 第６章 電子部品、電池の加速試験とモデルを活用した寿命予測 第７章 樹脂、ゴム、各種材料の加速試験とモデルを活用した寿命予測 第８章 医薬品、化粧品、食品の加速試験とモデルを活用した寿命予測 第９章 新しい加速試験の開発、精度向上と寿命推定法 第１０章 寿命推定、劣化解析のためのデータの取
河川の水位や津波による潮位変化などを常時監視。AIで氾濫等を予測可能に。
セルラーLPWAデバイス(Ramble)とLiDAR(Vu8)を組み合わせた環境データ計測システムを展示。 河川の状況(水位・濁り・うねり等)や霧検知などに活用することを想定。 セルラー通信には、LTE-catM1方式(poweredby KDDI)を採用。 (LPWAとはLow Power Wide Areaのこと、IoT分野でよく使用されている仕組み) ※現在、無線通信方式“セルラーLPWA”についての基礎知識資料をPDFダウンロードよりご覧いただけます。 【システム構成】 ◎LiDAR「Vu8」 ■軽量コンパクトな設計 ■固定ビーム式でマルチエコー採用 ■最大215mの検出距離 ◎セルラーLPWAデバイス「Ramble」 ■KDDI網のLTE Cat.M1を採用 ■移動体通信が可能 ■SPI/I2C/GPIOインターフェース搭載 ※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。
立体構造のホモロジーモデリングやループと側鎖の再構築、構造最適化など様々な用途に対応！
タンパク質の立体構造(3D空間構造)は生理学的な機能と密接に 関連しています。この構造を解明することは、生物学的プロセスの 理解やライフサイエンス分野の課題解決に不可欠です。 タンパク質の構造決定には実験技術が一般的とされてきましたが、 1970年代には手作業による最適化、1990年代には計算設計、そして 現在はAI駆動型の手法が登場し、タンパク質の構造を予測することが 可能になっています。 弊社が取り扱っているタンパク質の分子モデリング/シミュレーションソフトウェア 「BIOVIA Discovery Studio」では、多様なタンパク質の構造予測が可能です。 タンパク質構造予測の具体的な技術内容など、コラムの詳細内容は、 下記のリンクより閲覧いただけます。是非ご覧ください。
![[TechBlog]インシリコ創薬におけるタンパク質構造予測](https://image.mono.ipros.com/public/product/image/416541/IPROS2703964610109835608.png?w=280&h=280)
「BIOVIA Discovery Studio」を活用して一連の創薬研究をシームレスに支援可能！
「BIOVIA Discovery Studio」は、タンパク質や低分子などの3D分子構造を コンピュータ上でモデリング・解析し、構造ベース創薬を支援する 分子モデリング・シミュレーションソフトウェアです。 タンパク質のアミノ酸配列から立体構造を予測するホモロジーモデリングを はじめ、AlphaFold2やOpenFoldを用いたAIベースのタンパク質構造予測にも 対応しています。 また、予測したタンパク質構造を用いて、分子動力学シミュレーションや 分子ドッキングシミュレーションを実施し、標的タンパク質と薬剤分子の 非共有結合相互作用、結合安定性、立体構造変化、溶媒和などを 解析することが可能です。 【特長】 ■インシリコ創薬に必要な幅広い解析手法を利用可能 ■ホモロジーモデリングに加えAIを活用した構造予測にも対応 ■予測したタンパク質構造を起点とした多角的な解析を支援 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせください。
実用に耐える寿命予測値を得るために必要なポイントがわかる 用途別高分子材料の実際の予測事例からメカニズム、寿命の考え方を学ぶ
○発刊日2009年11月24日○体裁B5判上製本 451頁○価格：本体 66,000円＋税 →STbook会員価格：62,667円＋税○監修：(財)化学物質評価研究機構 大武義人○著者：大武 義人 (財)化学物質評価研究機構 / 仲山 和海 (財)化学物質評価研究機構 / 伊藤 政幸 早稲田大学 / 新保 實 金沢工業大学 / 加藤 淳 (株)日産アーク / 和田 法明 バンドー化学(株) / 西本 一夫 ニチアス(株) (元 高圧ガス保安協会 液化石油ガス研究所調査役) / 加藤 清雄 旭化成ケミカルズ(株) / 福原 智博 オムロン(株) / 森井 真喜人 オムロン(株) / 三田地 成幸 東京工科大学 / 加納 義久 古河電気工業(株) / 本山 晃 パナソニック電工解析センター(株) / 飯田 隆文 ナガセケムテックス(株) / 杉本 榮一 (株)デンギケン / 相原 敏彦 日産自動車(株) / 田島 義久 ポリプラスチックス(株) / 伊藤 幹彌 (財)鉄道総合技術研究所 / 他5名
2年連続で過去最⾼となった主要国の⼆輪⾞販売・⽣産・規制動向を分析＋世界⼆輪⾞市場2026〜2035年国別販売台数を予測
主要国の二輪車販売生産台数を網羅した、世界二輪車産業の総合統計年刊です。 各国の自動車・二輪車工業会や政府機関などから一次データを直接入手し、2025年までの実績とその背景を解説しています。 また、今年は中東情勢の変化も踏まえた2035年国別販売台数予測も掲載しています。 需要予測や市場規模の把握、事業戦略立案、研究・政策分析などに幅広くご活用ください。 【活用シーン】 ・特定の地域や車種における需要予測 ・競合他社の動向分析 ・研究開発テーマの選定
材料設計支援統合システム(MedeA)！分子シミュレーションの統合環境について掲載
当資料では、Direct Coexisting法を採用した分子動力学計算による 金属の融点の予測について交えた事例をご紹介しております。 Direct Coexisting法による融点の予測をはじめに、計算モデルや 原子間ポテンシャルと計算条件の計算手順と設定について図とともに 詳しく解説。 計算結果についても記載されておりますので、ぜひご一読ください。 【掲載内容(抜粋)】 ■Direct Coexisting法による融点の予測 ■計算手順と設定 ■計算結果 ■まとめ ※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。
マンション建設後の風害予測、道路環境影響評価など！環境問題に関連する評価・予測
当社は、道路沿道の環境改善のために、沿道環境の実態把握、将来環境予測、 対策シミュレーション、環境改善策を提案する業務を行っております。 さらに、新しい技術を提供するために、環境調査の技術開発、環境シミュレーション プログラムを開発。 マンション建設後の風害予測、地形改変による風害予測、地形影響を考慮した 大気拡散予測等が可能です。 【サービス内容（抜粋）】 ■マンション建設後の風害予測 ■地形改変による風害予測 ■地形影響を考慮した⼤気拡散予測等 ■道路環境影響評価 ■面的評価 ■環境常時監視 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。
190℃以下までの昇温測定データを使って、OIT値の予測解析！
当資料は、ポリアミド6・粉末(酸化防止剤無添加)のケミルミ・データ によるOIT予測について解説したテクニカルノートです。 PA6の結晶質と非晶質とわずかに一部が融解した状態云える190℃以下 (融点より35℃低い温度)までの昇温測定データを使って、OIT値の 予測解析。 0.2,0.4,0.8K/minの昇温測定データから90℃～230℃の範囲で 酸化誘導時間のOITが予測できることがわかりました。 詳細は、掲載カタログよりご覧ください。 【掲載データ(抜粋)】 ■50～250℃(0.8K/min) の CL強度信号データ ■適正なピーク積分範囲を選択する ■0.2～0.8K/minのCL強度曲線をピーク積分値8.28E8cts/gで標準化 ■昇温速度 0.8K/minデータのピーク積分曲線 ■ピーク積分値を8.28E＋8cts/gとした場合のCL強度曲線 log-log-plot ※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。
OIT実測データから140℃より低い130℃以下の等温条件におけるOITのCL強度データを予測！
当資料は、ポリプロピレン粉末のOIT実測データによる130℃以下のOIT予測 について解説したテクニカルノートです。 PP粉末の等温条件140,150,160℃のOIT実測データを解析して50～200℃ のOIT値を予測。90℃までほぼ正しいOIT値が予測できましたが、 90℃未満の予測OIT値は実測値に比較して短時間になっています。 詳細は掲載カタログにてご覧いただけますので、 是非ご一読ください。 【掲載データ(抜粋)】 ■140,150,160℃等温条件のPP(粉末)OIT実測データ ■140,150,160℃実測等温データから算出した反応率曲線 ■140,150,160℃実測等温データから得られたCL強度データ曲線 ■CLデータを反応率曲線(Logスケール)で表⽰ ■CLデータの全領域を反応率曲線(Logスケール)で表⽰ ※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。
誘導モーターの特性・動作点、インバーターによって動作点を変化について解説！
世界の電力消費量のうち三相誘導モーターに使用される電力は、 40～50％を占めるとされており、多くの電力を消費している機器と言えます。 日本では、家庭用を含むモーターの普及台数は1億台とも言われ、日本国内の 消費電力量の55％と推計されています。産業用途の消費電力量に着目しますと、 モーターが占める割合は75％とも言われています。 消費電力削減にはモーターを高効率なものに変更することが効果が高いのですが、 容易にモーター自体を交換することはできません。 インバーターを追加しモーターを効率よく運転することで消費電力の削減を 行うことができるとされていますが、すべての場合において消費電力を 削減できるとは言い切れません。 そこで、IoT電力センサをユニットを活用した電力削減効果を見積もる方法を SIRCは提案します。 ※記事の詳細内容は、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。
システムイメージや構築事例など！予知保全システムの構築をご紹介
異常検知・予知保全が注目される背景には、故障の複雑化や メンテナンス費用の高騰などといった原因があります。 当資料では、予知保全システムの構築をご紹介しております。 その他にも、予知保全システムイメージをはじめ、構築事例や 構築ワークフローなどを解説しています。 【掲載内容(抜粋)】 ■予知保全システムイメージ ■3つの「機能レベル」別予知保全 ■予知保全が注目される背景 ■予知保全システム構築事例 ■予知保全システム構築ワークフロー ※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。
設備性能保証検討などにお役立ち！生産リソースの稼働率予測や前後工程との連携確認
シミュレーションソフトは各種産業用ロボットに加えて、 パーツフィーダやコンベアといった生産設備、AGVや 作業者の稼働確認も可能です。 また、各生産リソースの稼働率や生産数予測、前後工程との 連携を事前検証することで、費用対効果の検証や設備性能保証検討に 役立てることができます。 ご用命の際はお気軽にお問い合わせください。 ※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。
製造業の業務最適化に効果的！導入ステップや事例などの基礎を解説
需要予測とは売上や顧客数などにおいて今後の見通しを予測することであり、 製造業ではAIを活用した需要予測も行われています。 本記事では、製造業における需要予測の必要性やメリット、AIの導入ステップ、 事例などについて解説します。 AIを活用した需要予測の導入イメージや導入ステップが理解できる記事に なっていますので、ぜひ最後までご覧ください。 ※ブログの詳細内容は、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。
需要予測AIを活用するメリットや効果的な運用方法が分かる
在庫管理業務が発生する企業では、正確な在庫予測が求められます。しかし、正確な在庫予測は非常に困難であり、過剰在庫や在庫不足に悩まされることも少なくありません。また、在庫予測業務に対応する担当者の負担の大きさも問題となります。 本記事では、在庫予測業務の課題点を解説するとともに、課題を解決するための手法として需要予測AIの導入についても解説いたします。 ※ブログの詳細内容は、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。
需要予測の基礎から課題・解決策、精度向上のコツまで一気に分かる
需要予測とは、自社商品・サービスの売上や顧客数などの見通しを予測することです。企業はこの予測を通じて、在庫管理や生産計画、マーケティング戦略の策定に役立てています。需要は市場や消費者の動向によって変動するため、正確な予測は企業の競争力を高める鍵となります。 本記事では、需要予測の基本的な概念から、直面する課題とその解決策、そして精度を高めるためのポイントや最新技術の動向について詳しく解説します。 ※ブログの詳細内容は、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。
在庫管理のムダを減らす「需要予測の考え方」と実践ポイントがわかる
在庫管理を適切に行うためには、商品の需要を正確に予測することが重要です。消費者ニーズが多様化し、変化のスピードが増す中で、在庫予測をして適切な在庫量を維持することは容易ではありません。在庫が過剰であれば余分なコストが発生し、不足すれば販売機会を逃してしまいます。このような背景から、適切な在庫予測と需要予測をすることが重要になります。 需要予測は、過去のデータや市場の動向を分析し、将来の需要を予測することで、最適な在庫レベルを維持するための戦略的手段です。このプロセスを適切に行うことで、企業は在庫の無駄を減らし、効率的な資源配分を実現できます。 そこで本記事では、在庫管理における需要予測の概要や重要性、具体的な方法、事例などについて解説します。 ※ブログの詳細内容は、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。
予測精度を上げる改善策と、失敗しない運用ポイントがわかる
ビジネスの成功を左右する「売上予測」。その重要性を理解し、適切な計算方法を用いることで、企業は在庫管理の効率化やリソースの最適化を実現できます。しかし、売上予測を正確に行うことは簡単ではありません。 この記事では、売上予測の基本概念から、計算方法の選び方、精度を高める具体的な方法までを詳しく解説します。 ※ブログの詳細内容は、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。
需要予測で発注精度を上げ、ムダな在庫コストを減らす方法がわかる
在庫管理における需要予測は、企業の収益性や顧客満足度を大きく左右する重要な取り組みです。需要を正確に見極められなければ、過剰在庫によるコスト増や欠品による販売機会の損失といったリスクが発生します。逆に、需要予測を効果的に行えば、在庫の最適化や業務効率化、さらには売上向上にもつながります。 本記事では、在庫管理における需要予測の基本から、代表的な計算式・手法、さらにAIを活用した最新の取り組みまでをわかりやすく解説します。 ※ブログの詳細内容は、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。
在庫引当の基本フロー、よくある課題、システム化やAI活用による在庫最適化の方法がわかる
在庫引当と需要予測は、効率的な在庫管理に欠かせない関係です。 需要予測によって将来必要な在庫量を把握することで、先着順や優先順位に応じた方法など、状況に応じた最適な在庫引当が可能になり、欠品や過剰在庫を防ぎやすくなります。 従来はエクセルや紙で管理されることも多く、リアルタイム更新や複雑な引当対応が難しいという課題がありました。しかし現在は、システムによって受注情報と連動した需要予測や自動在庫引当が可能となり、業務効率と精度が大きく向上しています。 需要予測と在庫引当を連携させることで、効率的な在庫管理と顧客満足度向上を実現できます。 さらに、AIを活用することで、より高精度な予測と最適な在庫引当が可能となり、企業の競争力強化にもつながります。 ※ブログの詳細内容は、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。
実用的な要素分割 （シェル要素） ＆ SolidWELDの評価方法
溶接構造が含まれる部品の開発では、溶接継手の疲労寿命を正確に予測することが必要不可欠になっていますが、 FEMFAT weldを利用することで、溶接継手の正確な疲労寿命予測を実現します。 FEMFAT weldは様々な機能を持っており、クリティカルな溶接形状パラメーターを特定する感度解析や、 BS7608やEurocode 3といった規格に準拠した評価オプションも備えています。 溶接構造の疲労寿命や疲労限度安全率を計算する際は、FEMFAT weldに実装されている柔軟性が高い解析手法により、 シェル要素モデルとソリッド要素モデルの解析を同時に行うことができます。 溶接ルート部や溶接止端部の評価のため、評価部の詳細なフィレット形状のモデリングと、その多大な作業工数をすべて省略できるようになります。 ※詳しくはPDFをダウンロードして頂くか、お問い合わせください。
営業の売上見込みを立てる重要性や算出する方法などをコラムでご紹介！
昨今の急速なビジネス環境の変化に対応していくためにも、 企業は常に新たな戦略設計を行わなければいけません。 それは営業戦略においても同様であり、精度の高い 売上見込みを予測することで現状を把握し、適切な 営業戦略の立案を行うことができます。 本記事では、売上見込みの予測に必要なデータや予測方法、 営業戦略の立案に活かすポイントについて解説します。 ※コラムの詳細内容は、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下さい。
糖尿病患者のリスクを予測！誰でも“専門家"の知識で評価可能、未来の「医師不足」解決へ
誰でも簡単にAIモデルを作成できるAIプラットフォームサービス『HAMPANAI AI』にて、 糖尿病患者のリスク予測を行った事例をご紹介いたします。 同大学では、一般の職員さんが保健指導の対象者の抽出を実施しており、 誤ったリスク判断での責任問題が発生してしまう可能性がありました。 導入後は、限られた情報からAIが適した評価を支援し、知識が無い人でも 専門家レベルの判断が可能になりました。 【課題】 ■一般の職員さんが保健指導の対象者の抽出を実施 ■誤ったリスク判断での責任問題が発生してしまう可能性 ■専門家のデータ量が多く、分析自体が高レベル ※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。
予兆保全及び設備管理業務の効果測定、品質改善を検討するお客様へお勧めの技術提案！ 大規模データや機械学習も活用！！
予兆保全を行うにあたり必ず問題となる閾値の検討や、予兆保全を検討、実施していく上でどのような指標を元にすれば良いかを弊社の導入実績、経験から説明した資料となります。 また、設備保全と併せて検討を頂く上で近年多くお問い合わせを頂く品質関連との因果関係分析にも焦点を当てて説明をしております。 IoTや予兆保全のシステム構築を行う際には最初から100点満点のシステムを導入するのではなく60点、70点程度の完成度から徐々にシステムの改善を行い、目指す姿へと変えていく事が必要です。 本資料ではそのエッセンスの一部を紹介しております。
