デジタルスレッドを強化して意思決定を加速

Rescale でシミュレーション データのキャプチャ、強化、追跡が可能

重要な製品決定において、エンジニアが数十もの設計バリエーションにわたる広範なシミュレーション出力を見つけ出し、分析しなければならない状況を想像してみてください。迅速な洞察を得る代わりに、適切な結果を求めてファイルサーバーをくまなく探したり、既存のシミュレーションを再実行したり、異なるツールからのレポートを手作業でつなぎ合わせたりと、何時間も無駄にしています。Rescaleは、データ生成時点でデータをキャプチャし、既存の記録システムと統合し、情報を文脈化して追跡可能にすることで、こうした非効率性を排除し、チームがより迅速かつ信頼性の高い意思決定を行えるようにします。

デジタルスレッドの定義

デジタルスレッドの本質は、 統合データアーキテクチャ エンジニアリングシステムとビジネスシステムを統合し、ツールやチームを問わず、データへのアクセス、信頼性、そして実用的な一貫性を実現します。デジタルスレッドを効果的に実装することで、関連するすべてのデータと情報がツールやチームを問わずアクセス可能で信頼性が高く、実用的な状態を維持し、トレーサビリティ、再現性、そしてAIを活用した最適化の基盤を提供します。

デジタルスレッドは戦略として捉えられることが多いものの、実際には、CADにおける製品ライフサイクル管理（PLM）、シミュレーションにおけるハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、サプライチェーンと製造におけるエンタープライズリソースプランニング（ERP）など、企業のデータが流れる様々なビジネスシステムやエンジニアリングシステムを通じて形成されます。Rescaleは、デジタルスレッドをシミュレーションとモデリングにまで拡張し、従来のソリューションでは対応が限られていた知識の獲得と強化をさらに進めます。

デジタルスレッドは自動化されたときに最も効果的であり、エンジニアリングワークフローのデジタル化のビジネスケースは最近の業界調査によって裏付けられています。 グローバル成長の洞察、上 大手メーカーの62%は既にデジタルスレッドの統合による業務効率化を実現しており、41%は市場投入までの時間の短縮を強調しています。デジタル スレッド イニシアチブを推進する企業は、オープンで柔軟性があり、長期にわたってサポートしやすく、ニーズが変化しても永続的な価値を実現できるテクノロジーを優先する必要があります。

エンジニアリングのデータのジレンマ

生成されるシミュレーションおよびモデリングデータの量は爆発的に増加しており、ソルバー、モデル、コンピューティング環境の種類はますます多様化しています。エンジニアリングおよび研究開発の専門家にとって、これは常に課題となっています。重要な結果が分断されたシステムやストレージに分散しているからです。また、シミュレーション以外にも、製品に関する意思決定は、製造システムやPLMシステム、センサーや現場からのフィードバック、さらにはERPやサプライチェーンプラットフォームといったエンタープライズソースからのデータにますます依存するようになっています。情報を統合する強力なデジタルスレッドがなければ、貴重な洞察は断片化され、見つけるのが難しく、信頼も得にくくなります。

これがジレンマです: データは最大の機会であると同時に最大の障害でもあります。 AI導入の加速、組織内の知識の獲得、設計サイクルの短縮につながるはずのシミュレーション結果が、サイロ化され、手戻り、無駄な計算リソース、そして機会損失につながっています。十分に活用されていないエンジニアリングデータは単なる数値ではありません。シミュレーションとモデリングのメタデータには、構成からソルバー設定に至るまで、長年のエンジニアリングノウハウを体現する手法とアプローチが記録されています。効果的な知識共有がなければ、その専門知識は活用されません。

一方、ITおよびHPCのリーダーは、より少ないリソースで、コンピューティングとデータ集約型のエンジニアリングワークロードの需要の高まりに対応するというプレッシャーにさらされています。 GartnerCIOの91%がレガシーシステムをボトルネックとみなしている スピードと敏捷性予算の厳しさとシステムの時代遅れが相まって、複雑なソフトウェア ポートフォリオとコンピューティング リソースの管理がすでに困難なシミュレーション中心の環境では、さらに大きな負担が生じます。

現在、エンジニアリング、IT、HPC のリーダーが直面している主な課題は次のとおりです。

• データの断片化: エンジニアリングの意思決定が遅くなり、IT 部門はコストのかかる分断されたシステムをサポートすることになります。
• 再現性が低い: シミュレーションが重複すると、コンピューティングが無駄になり、ストレージ コストが増大し、コンプライアンス リスクが増大します。
• トレーサビリティが限られている: データ系統が弱いと、過去の決定やコンテキストを再構築することが難しくなり、監査、コンプライアンス、設計レビューが遅くなります。
• AI準備のギャップ: 信頼できる構造化されたデータがなければ AI イニシアチブは失敗し、チームにほとんど成果がもたらされません。

変革を遅らせるということは、接続されたデジタル スレッドの作成を遅らせることを意味し、イノベーションを加速するためにデータを統合してアクセス可能にする措置をすでに講じている競合他社との差が広がります。

デジタルエンジニアリング：ROIへの実証済みの道

デジタルスレッドを強化するデジタルエンジニアリングソリューションへの投資の真の力は、既存のシステムを強化し、コストや複雑さを増やすことなく、より多くの価値を引き出すことにあります。Rescale独自の最新アプローチは、多分野にわたるシミュレーションとモデリングデータを統合し、ソースでキャプチャし、自動的にエンリッチメントを行い、企業全体で再利用できるようにします。その結果、より迅速で信頼性の高い意思決定と、AI導入のためのスケーラブルな基盤が実現し、デジタルスレッドを継続的なビジネス価値の源泉へと変貌させます。

顧客は、作成に多大な投資をしたエンジニアリング データを有効活用するだけで、測定可能な ROI を実現しています。 ダイキンアプライド例えば、 手作業に費やす時間を50%削減エンジニアがイノベーションに集中できるようにします。バーチャルエンジニアリングマネージャーのアレックス・カチコフスキー氏は次のように述べています。「Rescale Dataにより、様々なコンポーネントやシナリオにわたる膨大な量のデータを収集、コンテキスト化し、アクセスすることが可能になりました。これにより、イノベーションの推進、製造効率の向上、そして最高水準のエネルギー効率基準を満たしながら製品の市場投入期間の短縮が可能になります。」

エンジニアリングは、製造から顧客サービスに至るまで、あらゆる下流プロセスを形作る設計、モデル、シミュレーションといった、最も価値の高い知的財産を生み出す分野であるため、着手するのに最適な場所です。さらに、下流機能の多くはエンジニアリングデータと設計上の意思決定に依存しているため、これらのワークフローをまずデジタル化することは、ITリーダーにとって、企業全体の変革を推進するより強力なデジタルスレッドの基盤を築くための論理的なステップです。

デジタルスレッドにおけるエンジニアリングの連携強化

エンジニアリングデータはビジネスデータとは根本的に異なります。データベースにきちんと収まる構造化されたレコードとは異なり、シミュレーションデータはモデル、メッシュ、ログ、ソルバー設定など、さまざまな形式で提供されます。この課題に対処するには、柔軟でカスタマイズ可能な新しいアプローチが必要です。 自動化フレームワーク 結果をキャプチャし、文脈化することで、データが標準化され、追跡可能になり、企業全体で実用的なものになるよう支援します。デジタルエンジニアリングソリューションを評価するリーダーは、データ品質の向上、意思決定の迅速化、統合と長期サポートの簡素化を実現する機能を優先する必要があります。

エンジニアリング データ専用に構築された Rescale は、次の機能を提供します。

データ統合
自律的AI RescaleのAPI コネクタを使用することで、PLM、SPDM、エンタープライズストレージシステム間でサイロ化されたシミュレーションデータを、エンジニアリングとAIワークフローのための単一のアーキテクチャに統合できます。180以上の高性能コンピューティングアーキテクチャをサポートする比類のないグローバル規模のデジタルエンジニアリングプラットフォームであるRescaleは、独自のデータ統合と合理化を実現します。 AIモデルのトレーニング クラウドで。

データのキャプチャとエンリッチメント
自動的に再スケール シミュレーションとモデリングのデータとメタデータを取得します プラットフォーム上でジョブ実行前、実行中、実行後にデータにアクセスできるため、手作業の手間が軽減されます。シミュレーションデータとは、ソルバーの入力と出力を指します。メタデータとは、誰がいつ、なぜ実行したか、ソルバーのバージョン、ハードウェア構成、ソフトウェア設定、結果やエラーログなど、その作業に意味を与える情報を指します。Rescaleだけが、これらすべての情報を一貫して整理し、アクセスしやすくし、下流のワークフローに適切なコンテキストで提供することを保証します。エンジニアリングデータは機密性の高い知的財産であることが多いため、Rescaleは強力な セキュリティ トレーサビリティも向上し、管理者は標準を強制し、コンプライアンス作業をより適切にサポートできるようになります。

AI支援分析
強力なデジタル スレッドの基準は、チームが情報をすばやく見つけて共有し、データを行動に変えられるかどうかです。 Rescale AIアシスタント 既存のHPCワークフローを変更することなく、即座に価値を提供し、膨大なソルバーログ、複雑な入出力、そして高忠実度のエンジニアリングデータを即座に検索・利用可能にします。Rescaleは、ドメイン特化型AIと独自のエンジニアリングIPの安全な処理を組み合わせることで、新たな洞察を引き出し、複雑な分析を自動化し、より優れた意思決定を加速します。

シミュレーションプロセス管理
Rescale は、反復的なエンジニアリング タスクを効率化するために Python または任意の推奨スクリプト言語をサポートする柔軟な自動化フレームワークを提供します。 自動化 メタデータの取得、ファイルの管理、通知の自動送信などが可能で、デジタルスレッドに情報をフィードします。チーム間で共有・再利用できるこれらの自動化は、一貫性を維持し、エラーを削減し、リーダーにチーム間のワークフローを標準化するためのスケーラブルな方法を提供します。

データトレーサビリティ
Rescaleは、シミュレーション活動の完全なトレーサビリティを提供します。 プロジェクト の三脚と 職歴誰が、何を、いつ、どのパラメータで実行したかを簡単に確認できます。また、チームはカスタマイズ可能なタグとメタデータを適用でき、管理者は組織独自のプロセスとニーズを反映した企業全体のポリシーを適用できます。この可視性により、チームはエンジニアリングIPを安全に管理し、コンプライアンス監査を簡素化し、過去の結果を自信を持って再現できるようになります。

Rescaleでより強力なデジタルスレッドを構築

組織ごとに環境は異なり、システム、シミュレーション手法、戦略目標も異なります。Rescaleは、弾力性のあるHPCオーケストレーション、エンタープライズグレードの自動化、そしてエンジニアリングワークフローに関する深い専門知識を組み合わせることで、ITおよびR&Dリーダーがデジタルスレッドのビジョンを現実のものにするための独自の支援を提供します。

ハンコックタイヤのR&Dイノベーション担当SVP、ウォンヒョク・リー氏は、Rescaleのデジタルエンジニアリングプラットフォームはシミュレーションデータをより広範なデジタルスレッドに接続するものだと語ります。「Rescaleとの協業により、ハンコックタイヤのデジタルトランスフォーメーションは驚異的なスピードでさらに一歩前進しました。業界を牽引していくことを楽しみにしています。」
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NOVのエンジニアリングシステム管理者であるマシュー・ロビンソン氏は、Rescaleがいかに迅速に複雑な環境を統合し、価値をもたらしたかについて次のように述べています。「複数のソフトウェアとクラウドプロバイダーにまたがるクラウドHPCの導入には9か月かかっていましたが、Rescaleのおかげでわずか数日で稼働させることができました。」この迅速な統合は、Rescaleがワークフローを中断することなく、企業のデジタルスレッドに柔軟に統合し、強化する様子を示しています。
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複雑なエンジニアリングデータを取得するための専用機能、実績のあるエンタープライズ統合、そして柔軟な自動化を備えたRescaleは、実装を簡素化し、導入を加速します。安全なデータキャプチャとエンリッチメントからAI支援によるインサイトまで、Rescaleはデジタルスレッドが測定可能な価値と持続的なインパクトをもたらすという自信をリーダーに提供します。

ビジョンから価値へ

強固なデータ基盤は今日不可欠です。これなしでは、企業はツールと人材を最大限に活用し、意思決定を加速し、知識を効果的に共有し、市場投入までの時間を競うことはできません。前進への道は、文脈化された統合データが最大の効果を発揮するエンジニアリングワークフローを特定することから始まります。つまり、部門横断的かつグローバルなチームがどのように情報を交換し、意思決定を行い、複雑な製品設計において協働していくのかを考える必要があります。

ここから、Rescale の専門家が、自動化を追加し、記録システムに接続することで既存のワークフローの構築をお手伝いします。これにより、チームの作業を中断することなく、AI 支援による洞察のメリットを享受できるようになります。

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