クラウドでの CAE シミュレーションがどのようにイノベーションを推進しているか
研究、エンジニアリング、製品設計はますます複雑になり、競争も激化しています。 部門を超えたチームは、ますます迅速に行動するよう求められるプレッシャーにさらされています。 製品開発を迅速かつ成功させるには、スピードと徹底したテストのバランスをとることが重要です。 コンピュータ支援エンジニアリング (CAE) に参入します。
何十年もの間、企業はコンピューター支援設計 (CAD) と CAEシミュレーション 製品開発の指針となる。 CAD がソフトウェアを使用して XNUMX 次元および XNUMX 次元の図面を作成するのに対し、CAE はこれらの設計を現実世界のさまざまなシナリオでデジタル的に表現し、その性能、安全性、生産の実現可能性を予測および分析します。
CAE により、研究開発 (R&D) チームはコストを合理化し、開発サイクルを加速し、製品の故障やリコールの可能性を軽減することが容易になります。 CAE は、人工知能の台頭により、組織が自動化に対応できるよう支援するためにも重要です。
ここでは、CAE シミュレーションが研究開発ワークフローにどのように適合するか、そして CAE プロジェクトをクラウドに移行することで組織がどのようなメリットを得られるかを見ていきます。
研究開発における CAE シミュレーションの役割: 概要
最初の CAE シミュレーションはアナログ コンピューティングの時代に遡ります。 1960 年代、自動車メーカーは車両のダイナミクスを理解するために微分方程式を解くために CAE を初めて使用しました。 1970 年代、NASA やボーイングなどが CAE を使用して、ロケットや航空機の飛行力学を理解しました。
その後数十年にわたり、 計算流体力学 (CFD) は CAE をさらに一歩進めました。 CFD は、「流体の動きを支配する保存則 (質量、運動量、エネルギーの保存) に基づいた流体流れ現象の定量的予測」を行うために商業的に採用される技術となったとしています。 ハワード・H・フー.
現在、CAE シミュレーションはエンジニアリングおよび設計のワークフローの重要な部分を占めています。 例としては次のものが挙げられます。
- 有限要素解析（FEA）
- C計算流体力学 (CFD)
- マルチボディダイナミクス (MBD)
- 電磁気学 (EM)
- 製造プロセスシミュレーション
- 多分野にわたる設計の最適化
- 音響と振動
- 耐久性と疲労感
- 衝突および衝撃の分析
- 計算化学
- 光学とフォトニクス
- 人間のモデリングとシミュレーション
今、 新しい技術の進歩 以下を含め、CAE をさらに効果的にしています。
- より堅牢で正確なデータセット
- より効率的なコンピューティング インフラストラクチャ
- AI/ML 予測モデルとアルゴリズム
- 補完的な分析システムとの統合
CAE シミュレーションの仕組み
CAE シミュレーションにより、設計の変更によって製品のパフォーマンスがどのように変化するかを予測するプロセスが簡素化されます。 その結果、改善のプロセスがより合理化され、より良い製品が生まれ、開発コストが削減され、最終的には顧客の満足度が向上します。
CAE シミュレーションは、決定的な事実ではなく、確率に基づいた「協議」です。 このため、現在 CAE シミュレーションの解釈には人間の判断が必要です。 一般的な傾向として、CAE シミュレーション モデルの出力は年を重ねるごとにより正確になり、予測可能になってきています。 次世代のイノベーションには、より信頼性が高く現実に忠実なモデルを構築することが不可欠です。
ここで、新しい人工知能 (AI) および機械学習 (ML) テクノロジーが CAE 作業の改善に役立っています。
Engineering.com による最近の研究「工学設計とCAE技術の現状と未来」では、57 人以上のデザイナー、エンジニア、マネージャー、教育者、専門家を対象に調査を実施しました。 その結果、「49% が自社のツールを人工知能および機械学習ソリューションに適用する予定で、46% がジェネレーティブ デザインに使用したいと考えており、XNUMX% がデジタル変革に取り組む準備をしている」ことがわかりました。
CAE シミュレーションの実装における課題
コンピューティング リソースは利用可能であるにもかかわらず、組織は組織の期待に応えるのに苦労しています。 レポートによると、「回答者の驚くべきことに 56% が、最新かつ最高のツールに適切にアクセスできていないと考えており、目標を達成するために自由に使える最高のツールがあると感じているのは半数未満 (44%) です」 」
これらの課題の最大の理由は、テクノロジーへのアクセスのしやすさにありました。 レポートの回答者は、計算ハードウェアの制限 (29%)、リーダーシップの調整 (28%)、サイバーセキュリティ管理 (26%)、熟練度を維持するという課題 (21%) を主要な障壁として挙げています。
Engineering.com が主催したある分析、シミュレーション、システム エンジニアリング ソフトウェア サミット (ASSESS) では、41 人の経営幹部が CAE の管理と使用における最大の課題を特定しました。 これらには次のものが含まれます。
- デザイン中心のワークフロー
- 使いやすさや使いやすさ
- CAD前の解析とシミュレーション
- Web、クラウド、モバイルデバイスの影響
- 知識の取得と再利用
- 異種モデルを組み合わせるシステム アプローチ
- 速度とモデルの忠実度
- 雑草の中の技術的問題
- ライセンスモデルの変更
幸いなことに、これらは対処可能な課題です。 新しい High Performance Computing-as-a-Service (HPCaaS) テクノロジーは、計算研究者、エンジニア、設計者に切望されている支援をもたらします。
クラウド HPC がどのように CAE をより効果的にするか
エンジニア、デザイナー、その他の CAE シミュレーション実践者が利用可能な最高のツールを持っていない場合、彼らが最大限の能力を発揮できるとは考えられません。
「エンタープライズ クラウド コンピューティングが、企業が顧客と関わるための新しい方法を生み出し、サービスとしてのソフトウェアからモバイル コンピューティングに至るまでの混乱を生み出したのと同じように、スーパーコンピューティングは、研究開発のスピードと製品開発を桁違いに加速することで、イノベーションのブレークスルーの新たな可能性を切り開きます。」 Rescale CEOのJoris Poort氏がHarvard Business Reviewの記事でこう説明しています。 「クラウドベースのスーパーコンピューティングが研究開発をどのように変えるか」
飛行機での移動時間を半分に削減することを目指している新興企業 (および Rescale の顧客) である Boom Supersonic のケースを考えてみましょう。 同社は、HPCaaS を使用して、大局的な戦略的マイルストーンにつながる多くの小さな意思決定を加速しています。
Boom の製品開発サイクルはほぼ完全にシミュレーション主導で、最初の高レベルのコンセプトからエンジン吸気口などの詳細な設計に至るまで Rescale プラットフォームを採用しています。 パイロットはフライト シミュレータを使用してさまざまな飛行条件をテストし、シミュレーションによる連続ループで要件を絞り込むのに役立ちます。
「HPCaaS を使用すると、私たちのチームはシミュレーション結果をプロセス内のすべての関係者に迅速に配布できるため、迅速な進歩が可能になります」と Boom の共同創設者兼 CTO である Joshua Krall 氏は述べています。 「これは、Boom のようなハードテクの新興企業にとって大きな利点です。私たちはパートナーの複雑なネットワークと協力して、設計およびシミュレーションどおりに最初から正確に動作する必要がある高度で安全性が重要な製品を発売しています。」
市場投入までの時間を短縮し、物理プロトタイピングの制約を回避するためのデジタル ツインを作成するだけでなく、CAE シミュレーション ワークフローをクラウドに移行すると、コスト面でも大きなメリットがあります。
ブラザー工業のシナリオを考えてみましょう。 HPCaaS を利用してクラウド内の強化された設計環境を実現。 影響分析やその他の取り組みのためのシミュレーション環境は、設計の俊敏性を高めるためにクラウドに移行されました。
ブラザー工業の IT スーパーバイザーである中桐正人氏は、「予算をかけて内部サーバーを置き換えるか、処理速度が高く費用対効果の高いクラウド環境に移行するか、どちらのメリットを比較検討した場合、その決定は明白でした」と述べています。 「クラウドには、災害時のビジネス継続という利点もあります。」
イノベーションを加速するためのエンジニアリング上の意思決定を強化する
研究開発を成功させる鍵は、組織全体の意思決定に権限を与えることにあります。 適切なツールがあれば、何でも可能になります。 そして、チームがより早くオプションを検討し、設計アイデアの影響についての質問に答えることができれば、より早く製品を発明し、改善することができます。
より早く答えに到達する能力は、イノベーションのペースを加速するために不可欠です。 CAE シミュレーションが高速化すると、チーム間の引き継ぎがよりスムーズになり、テストの信頼性が高まり、最終的には生活を改善するより優れた安全な製品が実現します。
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