シームレスで柔軟なシミュレーション データ ガバナンスの事例

技術革新の競争において、工学チームと科学チームは実際のデータと合成データを使用しています。 機械学習とAIの組み合わせ 　 物理ベースのシミュレーション 革新的なコンセプトをより早く生み出すために。しかし、製品開発には法規制への準拠、最終製品の品質、そして何よりもユーザーの安全への配慮が必要です。 

速度、品質、安全性のバランスをとるために、企業は、シミュレーションの信頼性を確保し、シミュレーションプロセスの再現性を向上させ、シミュレーションの精度を向上させるための管理されたアプローチを実施する必要があります。 シミュレーションデータのトレーサビリティ。その結果、企業はコンセプトの革新だけでなく、製品開発プロセス全体を加速できるようになります。 

ただし、 シミュレーションデータのガバナンス このアプローチを成功させるには、エンジニアリングや科学計算に障害を生み出すのではなく、研究開発の速度を加速する必要があります。組織は、エンジニアリングおよび科学ユーザーの経験に沿ったシームレスで柔軟なガバナンスを必要としています。

シミュレーション データが製品の重要な意思決定を促進します

例として、革新的な電気自動車 (EV) の開発を考えてみましょう。自動車会社は、重要なトレードオフを乗り越えながら、複数の設計と材料を評価するという複雑な課題に直面しています。車両の構造は、乗員とバッテリーパックを保護するだけでなく、経済的に生産可能でなければなりません。

今日の最新の製品設計プロセスでは、エンジニアはアイデアをシミュレーションし、すべてのトレードオフの決定は、シミュレーションされた製品性能データに基づいて行われます。 EV エンジニアは、乗員や歩行者の安全性などの特性をシミュレーションして評価する必要があります。シミュレーション主導のイノベーションでは、ベスト プラクティスの順守が必須となります。 モデリング、信頼性の高いシミュレーション結果によって設計上の決定が確実に裏付けられるようにします。企業にとって、関連する基準を遵守し、綿密に文書化することが不可欠です。たとえば、車両が欧州市場向けである場合、EURO NCAP プロトコルへの準拠が必須であり、明確に文書化する必要があります。さらに、意思決定者が主要なシミュレーション結果にタイムリーにアクセスできることは非常に重要です。これにより、情報に基づいた意思決定が行われるだけでなく、安全性と規制要件の両方に合わせて正確に記録されることが保証されます。

シミュレーション データには独特の複雑さがあります

データの種類と量

計算モデルとアルゴリズムを通じて生成されたシミュレーション データは、単純なスカラー値から、工学、科学研究、および工学における物理現象を表す複雑な多次元配列まで、膨大な形式とスケールに及びます。 デジタル双子。より強力なコンピューティング リソースの出現とシミュレーション ソフトウェアの高度化により、このデータの量は爆発的に増加し、現実世界のシステムのより詳細で正確なモデルが可能になりました。 

データの種類と量が急増しているため、情報を効率的に保存、処理、分析するための高度なデータ管理戦略が必要です。この多様性と規模のデータを効果的に処理することは、製品開発、プロセスの最適化、業界全体のイノベーションのブレークスルーにつながる有意義な洞察を抽出するために非常に重要です。その結果、シミュレーション データの急激な増加に対応するために必要なスケーラビリティと柔軟性を提供するクラウド テクノロジと特殊なデータ プラットフォームを活用することがますます重要になっています。

断片化され、切断されたデータ

シミュレーション主導の設計と解析では、初期の設計構想から最終検証に至るまで、複数のソフトウェア ツール、シミュレーション環境、データ形式を含むさまざまな段階でデータが生成されます。この多様性は本質的にデータの断片化につながり、重要な情報が製品ライフサイクルの特定の部門、ツール、または段階内に隔離され、プロジェクトの統一されたビューが妨げられ、チーム間のシームレスなコラボレーションが妨げられます。 

これらのデータ サイロ間の切断は、関連情報へのアクセスが遅れて意思決定プロセスを妨げるだけでなく、同じデータが個別に変更されたり、チーム間で異なる解釈が行われる可能性があるため、不一致やエラーのリスクも増大します。さらに、さまざまなシミュレーション ツールやデータ管理システム間の互換性の欠如がこれらの課題を悪化させ、データ転送の非効率性、変換エラー、そして最終的にはイノベーション サイクルの減速につながります。データの断片化と切断に対処するには、統合されたデータ管理アプローチが必要です。

データのセキュリティと機密性

シミュレーション データには、製品設計に関する知的財産 (IP)、エンジニアリングに関する洞察、複雑な計算モデルと分析から得られる競争上の優位性など、広範囲の専有情報や機密情報が含まれます。このデータのセキュリティは、不正アクセスや盗難の可能性から IP を保護するだけでなく、さまざまな分野でデータのプライバシーと保護を管理する規制基準への準拠を確保するためにも重要です。

したがって、ライフサイクル全体にわたってシミュレーション データを保護するには、堅牢な暗号化技術、安全なデータ ストレージ ソリューション、および包括的なアクセス制御ポリシーが不可欠です。さらに、計算能力とストレージ機能を強化するためにシミュレーションでクラウド コンピューティングを活用することが増えているため、クラウド環境での転送中および保存中のデータのセキュリティを確保することが重要になっています。これには、エンドツーエンドの暗号化と安全なデータ転送プロトコルの実装とともに、業界をリードするセキュリティ標準と実践に準拠したクラウド サービスの導入が含まれます。

管理されていないシミュレーション データのビジネス リスク

一貫性のないシミュレーション結果

シミュレーション結果の一貫性の欠如は、標準化されていないシミュレーション プロセス方法論、標準化されていないシミュレーション ツール、すべてのチームに対する透明性の欠如によるチーム間での異種ストレージ サービスの利用、集中型データ管理システムの欠如など、さまざまな要因に起因する可能性があります。 

このような矛盾は、協力するエンジニア、科学者、規制当局の信頼を損ない、市場投入までの時間を延長し、設計の選択に欠陥が生じ、製品開発コストが増加する可能性があります。

コンプライアンスの欠如

規制遵守により製品の安全性、性能、信頼性に対する厳しい基準が求められる業界では、シミュレーション データのガバナンスが非常に重要になります。管理されていないシミュレーション データは、製品が権威機関によって設定された規制基準を満たしていないというコンプライアンス違反の問題を引き起こす可能性があります。この失敗は、法的罰金、製品リコールの義務化、深刻な場合には生産の完全停止など、重大な影響を与える可能性があり、そのすべてが多大な経済的損失を引き起こし、会社の評判に損害を与える可能性があります。 

さらに、製薬、航空宇宙、自動車などの規制産業では、コンプライアンスは単に外部基準を満たすだけでなく、デューデリジェンスを実証するためにシミュレーションのプロセスと結果を綿密に文書化することも含まれます。シミュレーション データを管理および管理するための構造化されたアプローチがなければ、組織は不完全、不正確、または検証不可能な記録を作成するリスクがあり、その結果、監査時にコンプライアンスを証明できないことになります。

製品の品質問題

製品開発とエンジニアリングの文脈では、特に組織がプロトタイピングを削減する方法を模索しているため、シミュレーションはパフォーマンスの予測、潜在的な設計上の欠陥の特定、製品機能の最適化に不可欠です。ただし、シミュレーション データの厳格なガバナンスがなければ、不正確、古い、または一貫性のないシミュレーション結果に基づいて意思決定を行うリスクが高まります。これにより、設計および製造のエラーが開発プロセスの早い段階で特定されず、その結果、製品が望ましい品質基準を満たさない可能性があります。

エンジニアリング生産性 

シミュレーション データの標準化されたガバナンスが存在しないと、多くの場合組織化が行われず、既存データの検索、検証、再作成に多大な時間が費やされ、開発プロセスの非効率性や遅延につながる可能性があります。また、この組織化されていないことにより、チーム間で作業が重複する可能性が高まります。これは、一元化されたデータ リポジトリの欠如により、チームが無意識のうちにシミュレーション研究を複製する可能性があるためです。さらに、管理されていないデータによるシミュレーション結果の不一致により、エラーを修正するために追加のシミュレーションと分析が必要となり、生産性にさらに影響を与える可能性があります。 

管理されていないデータのサイロ化された性質は、イノベーションと迅速な市場対応に不可欠な部門間のコラボレーションも妨げます。

シミュレーション データ ガバナンスの実装

シミュレーション ガバナンスには、数値シミュレーションを通じて行われた予測の信頼性を強化するように設計されたポリシーと手順の確立が含まれ、それによってシミュレーション結果の信頼性が高まります。ガバナンス アプローチでは、シミュレーション プロセスの方法、ツール、標準、データを統合する必要があります。これらはすべて、堅牢なデータ プラットフォームとストレージ ファブリックなどのコンピューティング インフラストラクチャによってサポートされています。

シミュレーション データ ガバナンスは、シミュレーション データと、意思決定に使用されるシミュレーション結果データのアクセスしやすさ、精度、信頼性に直接影響を与えるメタデータの品質を維持するために重要です。堅牢なデータ ガバナンスを実装することで、組織はシミュレーション データの一貫性、追跡可能性、コンプライアンス標準との整合性を確保できるため、コンプライアンス、製品品質、エンジニアリングの生産性の欠如に伴うリスクを最小限に抑えることができます。