『DTEmpower』は、保有する様々なデータから有益な情報を発掘し、高品質の データモデル構築が可能なデータ分析・モデリングソフトウェアです。 グラフィカルな操作環境と強力なアルゴリズムを提供しており、 データモデリング経験がないユーザーでも簡単にデータ分析や モデル構築が可能。 独自アルゴリズムAIODの外れ値検出でローカルサブセットで 異常な特長を示すサンプルを特定することができます。 【特長】 ■データクリーニング ■データクラスタリング ■感度分析 ■回帰モデル ■ゼロコーディング ※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。

当社で取り扱う、インテリジェントデータモデリングソフト「DTEmpower」の データクリーニングとAIAgentトレーニングの応用事例をご紹介します。 当ソフトウェアは、感度分析、モデルトレーニングなど、データモデリング の様々な側面に関する多数のアルゴリズムをユーザーに提供する製品です。 Styblinski-Tang関数に基づくシミュレーションデータセットを使用して、 当ソフトのモデルトレーニングアルゴリズム「AIAgent」の効果を検証。 応答曲面は、基本的に理論値に適合しており、精度についても高いことが 確認できます。 【事例概要】 ■データモデリングの目的は、x(x1からx5)からyまでの予測モデルを取得すること ■AIAgentの優位性を確認するため、同時に新規プロジェクトを作成し、 　統合学習アルゴリズムを使用した検証も実施 ■AIAgentによってトレーニングされたモデルの応答曲面は、基本的に理論値に 　適合しており、精度についても高いことが確認できる ※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。

当社で取り扱う、インテリジェントデータモデリングソフト「DTEmpower」の データ前処理と可視化の応用事例についてご紹介いたします。 当ソフトウェアは、データモデリングの経験がない状況でも保有データの 有効活用を実現することができるソフトウェアです。 本事例のほとんどのサンプルポイントは、通常の動作に対応する同じ曲線上に 分布していますが、異常点を持つデータセットでは一部のサンプルポイントは 曲線から大きく外れており、何らかの異常がある可能性を可視的に確認する ことができます。 【事例概要】 ■適切なデータセットを準備することはモデリングにおいて重要な作業で 　あるため、搭載されたデータ前処理および可視化ツールを使用 ■ここで使用した2種類のデータソースからのサンプルが、 　同一散布図にプロットされて2色に分類表示される ※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。

当社で取り扱う、インテリジェントデータモデリングソフト「DTEmpower」の パラメータのタイミング予測の応用事例についてご紹介いたします。 当製品では、グラフィカルなプロセス構築機能が備わっているため、すべて のデータやモデル操作はツールボックス内のモジュールを操作するだけです。 時系列予測問題では、当ソフトがデータ特性とモデルトレーニングの 問題を解決し、最終的に予測モデルのR2インデックスが0.68から0.94に 改善されました。 【事例概要】 ■強い外部干渉/時変/結合および非線形で複雑な動的生化学プロセスモデルに 　直面し、大量の測定データに基づいたデータ駆動型システムを構築する ■外部特長を合理的に選択し、MDI/PCAなどの特長エンジニアリング手法を 　導入することで、入力情報の充実度向上だけでなく、モデル予測精度の向上、 　入力が多すぎることによる問題の軽減に繋がる ※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。

データ分析・モデリングソフトウェア「DTEmpower」による、ガラス金型の 高速設計についてご紹介いたします。 現在の金型設計プロセスは、設計金型Bを継続的に調整することで、要件を 満たす金型を作成しており、必要なガラスモデルを取得したのちに、 適切な金型を直接かつ迅速に設計できるフローの構築を希望されました。 最終的に設計要件を満たすガラスモデルAと金型Bの間の偏差データを 取得し、マッピング関係を学習。データモデルを構築するなどの設計手法 を提供しました。 【背景と問題】 ■現在の金型設計プロセスは、設計金型Bを継続的に調整することで、 　要件を満たす金型を作成 ■必要なガラスモデルを取得したのちに、適切な金型を直接かつ迅速に 　設計できるフローの構築を希望 ※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。

データモデリング・分析ソフトウェアである「DTEmpower」を変圧器の 巻線温度警告に応用した事例をご紹介いたします。 機械学習方式は、センサーで測定した温度とモデルで推定した温度の差を 設定するだけで、巻線温度が異常なデータ点をより敏感に感知することが可能。 また、機械学習に基づく早期警告は、正常値からの逸脱度合いを設定するだけ でよいため、基本的に動的な早期警報ゾーンを設定します。このアプローチは、 従来の静的な警告帯域と比較して柔軟性が高く、信頼性が向上します。 【問題と課題】 ■変圧器の安定性と信頼性の確保は重要な課題であり、故障が発生した 　場合の対応が迅速かつ効果的である必要がある ■変圧器の故障における主な原因は絶縁容量の低下 ■絶縁容量の低下による変圧器の故障リスクを軽減するためには、 　巻線温度の早期警報が必要 ※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。

電力使用を正確に予測してスマートな電力供給をサポートするために、 データモデリングプラットフォーム「DTEmpower」を応用した事例を ご紹介します。 本製品には、時系列予測機能があり、この機能を使ってデータ駆動による 電力使用の予測モデルを構築することが可能。予測に必要なデータを用いて、 電力使用の未来に向けた予測をする支援を行います。 予測モデルによる効果には、電力使用量の変化を事前予測や、電力システム の経済性と社会的な利益の向上といったものとなります。 【予測モデルの構築フロー】 ■タイミング変数設定 ■時系列データの前処理 ※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。

データモデリングソフトウェア「DTEmpower」をベースに、軸受パラメータ アラームとギアボックス故障診断に関する技術解析作業についてご紹介します。 本製品は、産業用データ処理に必要なディープデータ解析を簡潔かつ厳密な ワンストップソリューションとして提供することが可能。 その他にも、データ分析・モデリングと機械学習に基づく設計を実現し、 製品開発効率を飛躍することもできます。 【状態監視・パラメータアラーム】 ■感性的特長抽出処理 ■センシティブフィーチャーアラームの定量的最適化 ※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。

発電所の脱硝システムにおける問題点をもとにして、データ分析・モデリング ソフトウェア「DTEmpower」による解決方法、システムの好適制御について ご紹介いたします。 脱硝システムは熱ヒステリシス効果が大きく、物理化学モデルを構築するのが 難しいため、データセットに基づく機械学習を活用した「予測制御」「好適 制御」「フィードバック補正」を組み合わせた制御方式が効果的です。 データ分析の応用結果として、機械学習を通じて、脱硝システム内のNOx濃度の 変化を正確かつ迅速に予測し、ボイラの熱ヒステリシス効果の影響軽減と 合理的なシステム制御の最適化を提供します。 【脱硝システムの問題点】 ■窒素酸化物NOxの濃度変動に迅速な対応ができない ■煙道末端にアンモニアを過剰に噴霧してNOx濃度を低減させる必要がある ■アンモニアを過剰に噴霧すると、触媒への粉塵の堆積や空気予熱器の 　目詰まりが発生し、ボイラの運転効率が低下し、運用コストが増加する ※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。

風力タービンは、主にブレード、ピッチ制御システム、ギアボックス、 発電機、ヨー制御システム、およびハブなどの部分で構成されています。 ハブは風力タービンにおいてブレードの根元と風車の主軸を接続しており、 ブレードには推力・トルク・曲げモーメントなどの複雑な交互荷重がかかり、 ピッチ軸受を介してハブ、そして主駆動システムに速度が伝達されます。 したがって、風力タービン全体でハブの強度と寿命の要件を厳格に 管理する必要があります。 ※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。

自社開発データモデリングソフトウェアDTEmpowerは、工業系企業の データモデリングニーズを掘り下げて開発した、工業ユーザー向けの データモデリングプラットフォームです。 DTEmpowerは、データクリーニング、特長抽出、特長選択、モデル トレーニングなど、データモデリングのための幅広いアルゴリズムを 提供し、特定ケースのためのアルゴリズム開発、インテリジェント スケジューリングエンジン、スーパーリファレンス最適化によって、 ユーザー経験の必要性を減らしながら、モデルの品質を向上させることが 可能となります。 DTEmpowerは、ターボ機械の故障診断のための診断ソリューションの 一式を搭載しています。 ※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。

燃料電池は、燃料の化学エネルギーを電気エネルギーに直接変換する裝置であり、 水力・火力・原子力に次ぐ第4世代の発電技術として期待されています。 この電気化学エネルギーは、外部負荷に必要な直流電力を供給することができ、 燃料電池は窒素酸化物および硫黄酸化物を排出しません。発電効率が高い、 燃料範囲が広い、環境汚染が小さい、信頼性が高いという特長があります。 本事例では、燃料電池の開発設計における問題点をもとに、データ分析を活用した 温度場の高速予測について紹介します。 ※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。

汎用データ分析・モデリングソフトウェアDTEmpowerを用いて、 船体抵抗のデータモデリングについて紹介します。 船型設計でシミュレーションを活用した場合、1ケースにかかる 時間コストが高くなりやすいことに対して、計算できるリソース というのは限られています。 そのため、設計者は最適化の反復プロセスを高速化するために、 シミュレーションベースではない別の性能評価方法を考える 必要があります。 ※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。

汎用データ分析・モデリングソフトウェアDTEmpowerを用いて、船体線図の データ駆動型設計を実施します。 船体線図の設計は船舶設計における重要な内容であり、船舶の技術性能と 経済性に重大な影響を及ぼします。 従来の船形設計手法は手作業設計であり、CADによる補助設計とCFDによる 技術評価の開発過程を経て行われていますが、より効率的かつ知能性な ワークフローの構築ができると考えられてきました。 データに基づくインテリジェントな設計最適化プラットフォームを活用 することで、性能指標をターゲットに、「適切な」設計を効率的かつ 迅速に見つけることができます。 ※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。

汎用データ分析・モデリングソフトウェアDTEmpowerを用いて、再生利用可能な 宇宙船壁構造のデータ駆動型強度評価を実施します。 再利用可能な宇宙船は、宇宙と地上間の輸送を実現するための非常に重要な ツールであり、典型的な耐荷重部品としての壁構造の支持力評価は、 宇宙船全体の安全性能に大きく関係しています。 しかし、従来の有限要素法では、強化された筒型外装の座屈解析1回で100分以上の 計算時間がかかることが多く、コストが高くなりやすいという問題がありました。 ※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。

着艦時の航空機の沈下速度は、通常の着陸沈下速度を大幅に超えるため、過度の 着陸衝撃荷重が発生し、ランディングギアと胴体構造の強度マージンが減少します。 着陸荷重は質量だけでなく、着陸時の飛行状態におけるロータからの引っ張り、 ランディングギアそのものの構造に関係しています。 従来の航空機着陸荷重の予測手法では、作動条件下の数十回のシミュレーションの ために何時間も費やす必要があり、要件を満たす設計解を迅速かつ正確に 取得することは不可能です。 ※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。

2024年3月にタクラマカン砂漠の中心部で、中国は国内初かつ世界で2番目となる 1万メートルの油井を掘削しました。 空に上がるのは難しく、地に降りるのはさらに難しいものです。 航空宇宙にとって、高度10,000メートルは言うまでもありませんが、 地下に進むとなると、10,000メートルは人類の技術の限界を表すのに 十分ともいえます。 地面から100メートル掘り下げるごとに、温度は約2℃上昇し、 圧力も増加するため、深さ10,000メートルでは、200℃を超える温度と 130MPaを超える圧力にさらされます。 ※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。