1～2 件を表示 ／ 全 2 件
仮想検証・学習環境・工程最適化を支える関連企業と技術を整理
実機による試行錯誤にはコストと時間がかかるため、仮想空間で設備やロボットの動作を検証する技術の重要性が高まっています。 株式会社Listerの「デジタルツイン・ロボットシミュレーション」は、フィジカルAIカオスマップシリーズの調査情報を、テーマに沿って活用しやすく整理した企業データベースです。デジタルツイン、ロボットシミュレーター、仮想試運転、合成データ、工程シミュレーション、学習環境などの関連企業を整理しています。設計段階の干渉確認からAI学習、稼働後の最適化まで、仮想環境を活用するプレイヤーを把握できます。 開発期間短縮、設備設計、ロボットAI学習に必要なソフト・協業先の調査を支援します。公開ページで技術分野の主要企業を確認し、詳細版では周辺企業を含めて検索・比較できます。 詳細版をご希望の方は、ページ内のカタログをダウンロードしてください。登録情報を確認後、Googleスプレッドシート版をメールでお送りします。
双方向で運用管理が可能な「データセンターのデジタルツイン」を導入した事例をご紹介します。
熱気流解析を用いながら、データセンターの運用管理をするデジタルツイン技術 『Cadence Reality DC Digital Twin』の導入事例です。 Thesee DataCenter社は、「インタラクティブな顧客体験」と「環境に 配慮したエネルギー効率の高いデータセンタ」の両方を実現したいと 考えており、そのためには“99.995%の稼働率”や“キャパシティ利用率の 最大化”などを達成する必要がありました。 そこでデータセンタの設計段階から弊社製品の CFD解析を使用して意思決定を行い、運用管理でも継続的に使用して パフォーマンス最大化を目指しました。 当製品を使うことで、インフラの「実際のキャパシティを把握」、 「新しいプロジェクトの影響を予測」、「プリセールスのプロジェクトに 適切な場所を検証し提案」できます。 【事例概要】 ■適用範囲：コロケーションデータセンタの設計と運用管理 ■使用ソフトウェア：Cadence 6Sigma Digital Twin ※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。
