データファブリックとエンジニアリングインテリジェンス
接続、構造化、活用
エンジニアリングデータソース
散在するシミュレーションデータ、製品データ、企業データを、統制されたAI対応の基盤へと変換します。Rescaleがどのようにしてエンジニアリングコンテキストを発生源で捉え、エージェント、AI物理モデル、そして迅速な回答を必要とする人々のためのデジタルスレッドを構築するのかをご覧ください。
接続されたデータ。相乗効果を生み出す。
90%
完全なAI対応メタデータラベリングで自動化された後処理ワークフロー
リマックテクノロジー
50%
手作業によるデータ管理タスクに費やす時間と労力の削減
ダイキンアプライド
96%
データ管理時間の短縮（週3時間から5分へ）
グローバル自動車サプライヤー
記録システムから行動システムへ
途切れることなく接続
PLM、SPDM、クラウドストレージ、シミュレーションデータを、既存のシステムを撤去したり置き換えたりすることなく、ソースレベルでコンテキストを捉える単一のファブリックに統合します。
自動的に充実させ、管理する
エンジニアが作業する際にメタデータを取得し、一貫性のあるタグを適用し、ガバナンスポリシーを強制することで、手動でのタグ付けや追加の手順なしに、追跡可能なデジタルスレッドを構築します。
あらゆるAIイニシアチブを推進する
構造化され、管理されたデータを、Rescale Assistant、Agentic Engineering、AI PhysicsといったすべてのAIが活用する基盤へと変換することで、AIへの投資がゼロからやり直すのではなく、複利効果を生み出すようにします。
Rescaleを、実際に体験してみませんか。
データファブリックとエンジニアリングインテリジェンス機能
コネクテッドエンジニアリングデータ＆デジタルスレッド
あなたのすべてを接続します
エンジニアリングデータエコシステム
製品ライフサイクル全体にわたるシミュレーションデータの統合ビューを実現します。Rescaleのコネクタは、SharePoint、Amazon S3、Azure Blobなどのデータソースを単一のファブリックに統合し、あらゆるエンジニアリングデータソースを作業現場からアクセス可能にします。既存の記録システムはそのまま維持され、Rescaleが不足していたインテリジェンスレイヤーを追加することで、設計から成果物までのエンドツーエンドのトレーサビリティと、チームや分野を横断するあらゆる意思決定を繋ぐデジタルスレッドを実現します。
メタデータの強化と自動タグ付け
既存のワークフロー内で洞察を捉え、文脈化する
あらゆるシミュレーション活動に関する豊富なメタデータを取得し、広範な分析の基盤を構築します。Rescaleの自動化機能は、シミュレーションパラメータ、結果、プロジェクトコンテキストをリアルタイムで抽出し、タグ付けします。これらの情報は、各コラボレーターがクエリ可能なコンテキストを確立する柔軟なデータレイクハウスに整理されます。スマートなタグ付けとカスタムフィールドにより、実行時に一貫したラベルが適用され、生のデータセットが後から手作業を行うことなく、実用的な知識へと変換されます。
データガバナンス、データリネージ、トレーサビリティ
信頼できる結果を保証します。
あなたのデータに基づいています
すべてのシミュレーションデータに対して、安全でコンプライアンスに準拠したフレームワークを構築しましょう。Rescaleの自動化された一貫性のあるメタデータキャプチャ機能により、すべてのシミュレーションアクティビティとユーザーに関する継続的な洞察が得られるとともに、エンジニアリング上の意思決定とその背後にあるデータのエンドツーエンドの履歴が維持されます。きめ細かな権限とポリシー制御により、データのキャプチャ、アクセス、共有方法が標準化されるため、重要な研究開発データは安全に保たれ、監査可能で、厳密な検証にも耐えうる状態になります。
AIを活用した検索と発見
インサイトを見つける、
燃料イノベーション
シミュレーションデータの力を最大限に活用して、より迅速かつ的確な意思決定を実現しましょう。Rescaleの包括的なデータ管理機能とAIを活用した検索機能により、過去のシミュレーション結果を完全に可視化できるため、古いシミュレーションを再実行することなく、関連情報を的確に特定できます。Rescale Assistantを使えば、自然言語で質問したり、対話形式でシミュレーション結果を探索したりできます。すべての回答はユーザー自身のデータに基づいており、そのデータソースまで遡って確認できます。
エージェントとAI物理学のためのAI対応データ
データ基盤の構築
生産AIが依存するもの
構造化されていない、一貫性のないデータは、エージェントエンジニアリングとAI物理学の規模拡大における最大の障害です。Rescaleは、プロジェクトのコンテキストを構造化し、エンジニアリングの知識を共有インテリジェンス基盤に整理することで、生のシミュレーションデータから最終的な決定に至るまで完全なトレーサビリティを維持し、長年使用されなかったデータを、管理されたAI対応データセットへと変換します。この基盤はRescale Assistantにも利用され、エージェントが参照するコンテキストを提供し、AI物理学がサロゲートモデルのトレーニングと検証に必要な、キュレーションされバージョン管理されたデータセットを提供します。これにより、すべてのAIイニシアチブは、ゼロから始めるのではなく、同じ信頼できるデータに基づいて構築されます。
データファブリックとエンジニアリングインテリジェンスのリソースを探索する
データコネクタのスケーリング機能を活用して、過去のエンジニアリングデータセットからシミュレーションの画期的な進歩を引き出す方法
Rescale では、外部エンジニアリングデータをより簡単に接続、検索、利用できます。エンジニアリングデータは、通常、1 つの場所にのみ存在します。シミュレーション入力、参照ドキュメント、プログラムファイル、およびサポートコンテキストは、多くの場合、複数の場所に分散しています。
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AIファーストの製品開発を加速する Agentic Digital Engineering
シミュレーションネイティブエージェント、完全なAI physics オペレーティングシステム、そして革新的なコスト管理機能が、研究開発チームが手動ワークフローから自動化されたagentic digital engineeringへと移行するのをどのように支援するのかを学びましょう。
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