エヌ・ディ・アールの製品ラインアップ

自動運転技術の開発において、正確なシミュレーションとAIモデルの学習は不可欠です。しかし、これらのプロセスは計算負荷が高く、開発期間を長期化させる要因となっています。SimAは、スパコン/HPCを活用して、これらの課題を解決します。SimAの導入により、開発期間の短縮、より高度な技術検証が可能になります。 【活用シーン】 ・自動運転システムのシミュレーション ・AIモデルのトレーニング ・FPGAを用いた高速化検証 【導入の効果】 ・開発期間の短縮 ・より多くのシミュレーション実行 ・AIモデルの精度向上

【特徴】 ■ ハード部分をソフトウェア化し、シミュレーションの精度を向上させることが可能 ■ プラント側のIOボード部分もソフトウェア化することで、更なる精度向上を実現可能

MATLAB/Simulinkの優れたモデリング・シミュレーション機能を活用し、PV（太陽光発電）とバッテリーを組み合わせたB-EMSモデルを構築します。 工場内のベンチ環境やPCS、系統電力などを含めたモデリングを行い、電力削減効果を可視化することで、効率的な電力管理を支援します。 SimscapeやSimscape Electricalを駆使した柔軟なモデリングが可能で、シミュレーション期間は1日から数10年まで幅広く対応します。 各種パラメータはMスクリプトでカスタマイズでき、シミュレーション結果は分かりやすくプロット表示されます。お客様のニーズに合わせてSimulinkモデルを開発・提供するほか、既存モデルの改良や拡張、パラメータ調整も承ります。

車両、実験環境、工場設備などから取得したセンサーデータを、Webブラウザ上でリアルタイムに可視化・監視するシステムを構築します。 お客様の用途に合わせて、デバイス管理とデータ収集に優れた「ThingsBoard」や、高度なデータ分析・可視化を得意とする「Grafana」といったオープンソースソフトウェア(OSS)を選定。ライセンスコストを抑えつつ、拡張性の高いIoTプラットフォームを提供します。 温度・振動・電圧などの計測データを直感的なグラフで表示し、閾値を超えた際のメール/Slack通知も実装可能。PCだけでなくタブレットやスマートフォンからもアクセスでき、遠隔地からでも現場の状況を即座に把握できます。

設計・開発現場で日々課題と向き合うエンジニアの皆様へ。 MATLAB/Simulinkを用いたモデルベース開発(MBD)の導入は、上流工程での実機レス検証を可能にし、手戻りを防いで開発工数とコストの大幅な削減に繋がります。 NDRは、この分野において25年にわたる豊富な開発実績を持ちます。 自動車業界で培った高品質な組込みソフト開発技術と、高度なシミュレーション技術を融合。 独自のRCP/HILS/SILS環境の構築から、自動コード生成、FPGA化、AI（機械学習）連携、HPCを活用した並列シミュレーションまで、お客様の多岐にわたる設計・開発をサポートします。 ★総合開発事例集を無料プレゼント中！ ★ MBDの導入効果や、課題解決のノウハウが詰まった特大ボリュームの最新事例集をご用意しました。 ぜひダウンロードしてご活用ください。 ＜事例集 収録内容ハイライト＞ ・DC/DCコンバータ制御ソフトウェアのMBD ・電力システムとB-EMSのモデリング ・Python機械学習モデルのMATLAB変換 ・RCP環境構築、ハードウェア仮想化など多数！

PC上で構築した機械学習アルゴリズムを、CPU・メモリ・リアルタイム性などの制約を考慮しながら、ベアメタル／RTOS環境へ実装し、マイコン上での推定を実現する開発支援ソリューションです。 既存の組込システムに、軽量な機械学習による認識・判定機能を付加することができます。 【本ソリューションの強み】 ■AI専用ハードウェア不要 SVM(SVC)などの軽量な分類器を用いることで、NPUやGPUを搭載しない一般的な既存マイコン（MCU）へ搭載可能。ハードウェアの追加コストを抑えられます。 ■エッジ処理による高いリアルタイム性・信頼性 通信なしでその場判定（数ms〜数十ms）が可能なため、ネットワーク遅延のない「低遅延」、通信環境に依存しない「オフライン動作」、センサ情報を外部へ送信しない「プライバシー保護」、常時高スペックCPUを回さない「低消費電力」を実現します。 ■現場に合わせた多様な認識・判定 画像、振動、音、電流、温度などのデータから最適な特徴量を選定・学習し、多様な産業用途のエッジ判定機能を実現します。 ＼詳しくは下記よりカタログをご覧ください！／