デジタルエンジニアリング

データドリブン、 コネクテッド、 自動化されたエンジニアリング

データソース、接続されたツールセット、シームレスなコラボレーションから新たな知見を発見します。最新のユースケースを採用し、データ標準を管理し、統一されたエクスペリエンスで分析システムを接続します。グローバルに分散したバリューチェーンにおけるデータとコンピューティングのパイプラインを自動化し、新製品のイノベーションを迅速に実現します。

コラボレーション

チームや組織間の共有リソースアクセスとコラボレーション

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データ管理

データエンリッチメント、ガバナンス、アナリティクスにより、研究開発のスピードと質を加速します。

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計算パイプライン

設定可能なジョブ実施とデータフローで研究開発プロセスを自動化

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デジタルエンジニアリングコラボレーション

コネクテッドシミュレーションコラボレーションと
データ共有

分散したチームとバリューチェーンパートナーを結び付けて、最新の製品の研究開発に協力します。コンピューティングおよびデータ リソースへのアクセスとコンテキストを共有することで、組織全体でサイロ化された分析を統合します。製品モデルで直接コラボレーションすることで、複雑な学際的なプロジェクトにおけるデータ品質とプロセス効率を向上させます。

データ管理

必要なときに必要なファイルをインコンテクストで保存
いつでもどこでも必要なときに

ジョブ別またはファイル属性別にデータを整理することで、クラウド上のワークロードとデータを統合し、生産性、コラボレーション、効率を向上させます。ファイルに簡単にタグ付け、フィルタリング、検索を行い、ワークスペースユーザー間のデータ共有や複数ジョブのワークフローを合理化します。ファイル、ジョブ、ディレクトリのポリシー駆動型の保持と削除により、ストレージコストとジョブの整合性を組織全体で管理します。データソースをシームレスに接続し、組織、プロジェクト、ユーザーレベルで安全かつ制御されたアクセスを実現します。

計算パイプライン

エンドツーエンドのワークフローとパイプラインの自動化
パイプラインの自動化

イベント駆動型の自動化により、複雑な多段階ワークフローと計算パイプラインを高速化します。Rescaleのジョブ・ライフサイクル・オートメーションにより、研究開発ユーザは、並列実行とライセンス利用のためにジョブを最適化するきめ細かな制御を使用して、ワークフローをプログラムでオーケストレーションできます。双方向のファイルシステム統合により、入力ファイルと出力ファイルのアップロードとダウンロードが自動化され、Workflow Builderによりジョブの連鎖が可能になります。

AIを活用した研究開発

最新のAI主導の研究開発
AIを活用した研究開発

最新のAI/ML機能を統合することで、研究開発の発見と新製品開発を加速します。新しいイノベーションをより早く市場に投入するために、より大きなデザインスペースと複雑化するデータとコンピューティング要件を探索します。RescaleのAIによるワークロード最適化と自動化された計算パイプラインを活用して、MLモデルを効率的にトレーニングおよび検証します。デジタル・ツイン、物理情報ニューラル・ネットワーク、生成設計の最新テクノロジでエンジニアを強化します。

エコシステムの統合

オープンプラットフォーム コネクテッド・イノベーション
コネクテッド・イノベーション

Rescaleはオープンで拡張性に優れているため、ワークフローを統一し、カスタム環境を構築し、研究開発用の何千ものツールをシームレスに統合することができます。製品ライフサイクル管理(PLM)を含む既存のプラットフォームを統合することで、デジタルスレッドアプローチを実現し、データウェアハウスやデータレイク、ネットワークファイルシステムなど、データがどこにあってもデータに接続できます。Rescale Compassサービスを利用することで、Rescale上で洞察システムを接続し、ワークフローを高速化することができます。

カスタマー スポットライト

Exponent、Rescale で HPC 機能を拡張し、計算工学の未来を推進

Exponent は、世界最大のイノベーターにさまざまなエンジニアリングおよび科学コンサルティング サービスを提供しています。 HPC を必要とするクライアント、プロジェクト、コンサルタントの数が増加する中、Exponent はプロジェクトの効率を高め、クライアントの成果を向上させるためのスケーラブルで使いやすいソリューションを提供する Rescale を選択しました。 Rescale Exponent を使用することで、次のことを達成できました。

  • エンジニアリング コンピューティングの解析速度が 10 倍高速化
  • 増大するジョブの複雑さに対応するため、シミュレーションの忠実度が 10 倍に向上

関連リソース

マルチステップのシミュレーション研究開発ワークフローを自動化する計算パイプライン

デモの概要 Rescale の計算パイプラインは、複雑なコンピューティング ワークフローを自動化し、手動ステップを削減し、洞察を得るまでの時間を短縮することで研究開発を合理化します。計算パイプラインを使用すると、個々のタスクを標準化および自動化でき、エンジニアリングの速度、精度、全体的な生産性が向上します。この機能はさまざまな業界やツールに適用できます。例としては…

AI 物理学のエンドツーエンド ワークフローのデモ

AI 対応エンジニアリング ワークフローの概要 Rescale の NVIDIA を活用した AI 物理学の詳細をご覧ください。 ステップ 1 – 既存のシミュレーション データを生成または使用します。バッチまたは大規模 DOE で複数の CFD シミュレーションを実行します。この場合は Siemens STAR-CCM+ を使用して、車両の後部翼の設計スタディを実施します。ステップ 2 – 物理情報に基づいたサロゲート モデルをトレーニングする…