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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。
ロジスティクスに特化したAIで、誰でも予測のベテランに。
たった7日分の出荷実績データで速やかに学習して出荷量を高精度に予測。実績のない新商品もAIが自動で推計。 出荷の現場では、店舗からの発注データはあっても荷姿・数量が分からないため出荷量が読めない、ということが起こります。 このような課題を解決するのが「LYNA 荷姿数量予測」です。商品マスタの管理は一切、不要。 LYNA独自のAIが自動で過去の発注データと出荷量の関係を学習し、店舗ごと、あるいはコースごとの出荷量を算出します。
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。
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。
無償セミナー開催中！ワイブル分析をわかりやすくご紹介
ワイブル分析では、故障数を入力とし、不信頼度を求める手法です。 不信頼度が判れば、故障率、不信頼度も知ることができます。 弊社では、定期的にワイブル分析の無償セミナーを定期的に開催しております。 信頼性データ分析の基礎からワイブル分析の概要、代表的な手法まで分かりやすい説明いたします。 詳細は以下よりご確認ください。 https://www.wavefrontsales.com/teikiseminar/weibull/
2024年度版！生成AIが製造業にどのような革新をもたらしているのかについて解説
この先、製造業界が生成AIによってどう変わるのか、皆さんは考えた ことがありますか。今、私たちの周りでは生成AIをはじめ、様々な 技術革命が、ビジネスに大きな変化をもたらしています。 特に、製造過程の効率化、コスト削減、そして品質の一層の向上を 求めるなら、生成AIの活用は避けて通れない道です。私たちは、 日々の業務で直面する様々な課題に対して、一つ一つの解決策を 模索し続けています。 この記事では、生成AIが製造業にどのような革新をもたらして いるのか、そしてこれからの数年間で私たちをどのように 変えるのかを掘り下げていきます。 ※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。
自動車産業を取り巻く環境の変化と需要予測、自動車産業のグローバル化、エレクトロニクス化、電動化車両の普及予測と技術動向
最新刊（2025年版）が発行されました！ https://pr.mono.ipros.com/dri/product/detail/2001092777/ この調査レポートは、2040年までの自動車産業を取り巻く環境の変化と自動車の今後の需要予測、グローバル化、エレクトロニクス化、電動化車両の普及予測と技術動向などに関して、弊社及び大学、研究機関の有職者等とプロジェクトを組み、行った調査結果をまとめた報告書です。 【ポイント】 ■ 自動車産業を取り巻く環境 ■ 自動車の2040年までの需要予測 ■ 2040年に向けてのカーメーカー、部品メーカーの方向性、考え方 ■ 電気自動車・プラグインハイブリッド車・燃料電池車等の電動化車両の将来予測 ■ カーエレクトロニクス、自動運転システムを中心とした技術動向 ■ 各カーメーカーにおける世界戦略車の動向
2050年までの自動車産業を取り巻く環境の変化と自動車の今後の需要予測
この調査レポートは､2050年までの自動車産業を取り巻く環境の変化と自動車の今後の需要予測､自動車産業のグローバル化､エレクトロニクス化､電動化車両の普及予測と技術動向などについて､自動車市場専門の調査会社である総合技研株式会社が、大学や研究機関の有職者等とプロジェクトを組んで行なった調査結果をまとめています。 【調査項目】 1. 自動車産業を取り巻く環境 2. 自動車生産台数の現状と予測 3. 日本，米国，欧州，アジア等の自動車市場 4. 日本の自動車輸出台数の現状と予測 5. 自動車保有台数予測 6. 車両構成2050年予測 7. 各装備予測 8. カーメーカーの動向、展開 9. 技術革新 10. 材料 11. SDV化の動向 【調査対象先】 ・カーメーカー全般 ・主要自動車部品メーカー ・主要海外メーカー ・官公庁、各関連研究機関 レポートの詳細： https://www.dri.co.jp/auto/report/sg/sgautoind.html
