2022年最新版！大学・航空宇宙系研究機関でも活用が進むデータドリブンな材料開発工程時間を55%削減するノウハウを大公開
デジタルトランスフォーメーション（DX）の波が、いよいよ製造業バリューチェーンの上流にある研究開発にも影響を与え始めています。 ベテラン研究者の勘や経験に頼った設計が7割と言われる製造業の研究開発をAIはいかに変えていくのでしょうか。 当レポートは、大学や航空宇宙系研究機関でも活用が進むデータドリブンな材料開発の裏側と設計・材料選定プロセスにおける工程時間を55%削減するヒントについて解説します。 ※詳しくはカタログをダウンロードしてご確認頂けます。 ※材料開発工程時間の55%削減は試算によるものです。
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基本情報
■掲載内容 ・聖域なきDXと研究開発現場の実情 ・製造業のAI活用はなぜ進まないのか？ ・インフォマティクスで変わる研究開発 ・インフォマティクス技術で起こる機械製造領域のイノベーション ・メカニカル・インフォマティクスの今後
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用途／実績例
・航空宇宙系研究機関 軽くて強い炭素繊維複合材料は、航空・宇宙領域での使用が拡大。 その複雑な破壊メカニズムについて、機械学習技術を用いた解析技術を活用。 ・大学 燃料水素電池車(FCV)は次世代モビリティとして注目されているが、水素を貯蔵するための高圧水素容器が非常に高価。 ニューラルネットワーク技術を用いた最適設計技術を活用。 ・金属製ホースメーカー 燃料水素電池車（FCV）は次世代モビリティとして注目されている 。 水素を充填するフレキシブルホースについて、機械学習と逆解析技術を用いた最適設計技術を活用。
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SUPWATは製造業の研究開発者向けのサービスを提供しています。 機械工学に関する知見をもとに、何が特長値になりうるか・何を学習してどういったアウトプットを期待できるかについて、開発・製造まで見越した視点で判断し、機械学習のご提案が可能。 機械工学のみならず機械学習に関する優秀なメンバーが多数在籍しており、様々な視点から貴社に好適なご提案の検討ができます。