データインテリジェンスソリューションの概要

価値を最大限に引き出す
シミュレーションデータ

散在するデータから統合されたデータ、そして実用的な洞察へ

CAD、CAE、PLM、テストシステムがサイロ化されているため、シミュレーションデータの多くはファイル共有に散在してしまいます。エンジニアは過去の作業を探すのに何時間も費やし、コンプライアンスチームは監査証拠を手作業で収集し、AIの取り組みはデータが適切に構造化されていないために停滞しています。Rescaleは、シミュレーション実行時に自動的にコンテキストを取得し、シミュレーション結果を検索可能なAI対応ナレッジベースに統合します。 Rescale Assistant ソース データへの完全なトレーサビリティを備えた自然言語クエリを提供し、自動化によりメタデータをキャプチャして、AI 物理学手法とエージェント エンジニアリング ワークフローを強化するデータセットを構築します。

シミュレーション履歴全体を検索、分析、推論します。


ビジネスインパクト

データインテリジェンスはエンジニアリングの生産性を加速し、 戦略的なAI機能 運用上のオーバーヘッドを削減します。

  • エンジニアリング生産性が20～60%向上 データの検索、古い研究の再実行、レビューのための証拠の手作業による収集にかかる時間を削減
  • 手作業によるデータ管理作業を40%削減 自動メタデータキャプチャが手動レポート作成とデータ編集に取って代わる
  • 市場投入までの時間が2倍に短縮され、R&Dプログラムの価値が数百万ドル増加 より良い意思決定、やり直しの削減、開発サイクルの短縮を通じて

効果的なデータインテリジェンスの導入によるビジネス成果は、AIイニシアチブの実現です。AI物理学とエージェンティックエンジニアリングには、統制され、適切に構造化されたデータセットが必要です。データインテリジェンスは、排出されるデータをAI対応の資産と永続的なエンジニアリングナレッジグラフに変換します。

Rescaleが選ばれる理由

Rescale は、エンジニアリング ワークフロー専用に構築された R&D 固有のデータ ファブリックとインテリジェンス レイヤーを提供します。

  • ソースでコンテキストをキャプチャ: シミュレーション メタデータ、構成、および主要な結果は生成されると自動的に保存され、手動によるドキュメント作成やカスタム統合作業なしでエンジニアリング コンテキストが維持されます。
  • 組み込みAIを備えたデータファブリック: 事前に構築されたデータ コネクタと会話型 AI 検索機能により、カスタム ツールのコストと複雑さを回避し、すぐに価値を提供できます。
  • システム間統合: PLM と SPDM は記録システムのままですが、データ インテリジェンスは、サイロ全体で情報を検出可能にし、AI 対応にする接続ファブリックを提供します。
  • 新しい AI 手法向けに構築: モデル トレーニング パイプラインのシミュレーション データを自動的に整理し、初日から AI 物理ワークフローとエージェント オーケストレーションに統合します。
自然言語クエリは、シミュレーションの履歴、結果、要件を追跡します。

ご活用事例

  • デジタルスレッドとトレーサビリティ: シミュレーション データをシステム全体の製品のコンテキスト、要件、構成、エンジニアリングの決定にリンクすることで、チームは手動で証拠を組み立てることなく監査要件を満たしながら設計の由来を理解できるようになります。
  • エンジニアリング ナレッジ ベース: セマンティック検索と会話形式のアクセスを、ソース データの引用を含む履歴レポートと結果に提供することで、エンジニアがゼロから始めるのではなく、組織の知識を活用できるようになります。
  • コンプライアンスと認証の自動化: 継続的に系統をキャプチャし、規制レビューの証拠を収集することで、数週間かかる手動による準備を削減し、自動レポートを作成します。
  • AIとMLのデータ基盤: モデルトレーニング用のシミュレーション データを自動的に構造化およびバージョン管理し、AI 物理サロゲートの開発に役立てて、機械学習イニシアチブを有効にします。
  • サプライヤーデータ統合: 外部シミュレーション データをデジタル スレッドに取り込み、正規化、検証し、統合することで、パートナーの作業がエンジニアリング ナレッジ ベースの一部となるようにします。

誰にとってのメリット

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シミュレーション コンテキストを自動的にキャプチャし、データに AI インテリジェンスを適用することで、エンジニアリング チームに新たな洞察と機能をもたらす方法をご覧ください。 詳細はこちら.

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