航空宇宙

業界が抱える課題
航空宇宙業界は、極限環境下で動作する非常に複雑なシステムを扱う必要があります。また、燃費や排出ガス規制、騒音規制、安全性能基準など、厳格な規制にも縛られています。製品開発においては、燃費向上、CO2排出量削減、航続距離の拡大、高性能化と同時に、低コスト化、信頼性と安全性の確保が大きな課題となっています。
pSevenが実現すること
pSevenは、プロセス自動化、設計空間の探索、AI/機械学習による予測モデリング機能を統合した先進的なソフトウェアです。これにより、複数の技術分野にまたがる物理現象を考慮し、さまざまな規制要求や相反する性能目標を組み入れた上で、最適な設計を導き出すことができます。
- 燃費向上とCO2排出量の大幅削減
- 航続距離の拡大と有償荷重の増加
- 低騒音化と環境負荷の低減
- 安全性と信頼性の向上
- 開発リードタイムの大幅短縮と低コスト化
自動車

業界が抱える課題
自動車業界における主な課題は、厳しい期限と限られた予算の中で、より安全で高性能かつ魅力的な車両を継続的に開発することです。具体的には、電気自動車と自動運転システムの開発、燃費と排出ガス規制への対応、保証費用の削減、製品開発サイクルの短縮、生産コストの削減などがあげられます。
pSevenが実現すること
pSevenとpSeven Enterpriseにより、OEMやパーツメーカー(パワートレイン、トランスミッション、 シャシー、電子機器、空調、バッテリーなど)は上記の課題に対処でき、以下の点を実現できます。
- 反復的な工学タスクを自動化し、シミュレーション時間を大幅に短縮して生産性を向上
- 先進的な設計空間探索手法で最適な製品設計パラメータを見つけ、信頼性と堅牢性の高い製品を設計
- シミュレーションデータや実験計測データから予測AI/MLモデルを構築することで、テスト、実験、シミュレーション回数を削減
- 先進運転支援システム(ADAS)開発で必要な走行シナリオシミュレーション数を削減
- サロゲートモデルを作成/インポートしてシステムエンジニアリングソフトウェア(C言語またはFMI形式)と連携することで、0D/1Dシステムシミュレーションと3D専門分野モデルの高速実行を実現
- テストベンチデータに基づきモデルを再校正(データマッチング)することでシミュレーション信頼性を向上
- 感度分析により、品質に最も影響を与える入力パラメータやその組み合わせを特定し、問題を発見して不具合を低減
- 適応型設計空間探索とML予測により、エンジン運転範囲の限界を探索
電池・燃料電池

業界が抱える課題
電気自動車では、電気エネルギー発生装置(燃料電池)やエネルギー貯蔵装置(バッテリー)が一 般的に使用され、推進力を得ています。バッテリーは携帯電子機器でも広く使われており、軍事および航空宇宙分野でも需要が高まっています。
これらのエネルギー発生・貯蔵コンポーネントの設計では、効率、寿命、コスト、サイズ、重量、さらには燃費性能など、多くの要件を同時に最適化する必要があり、非常に複雑なタスクとなります。燃料電池の適切な動作を実現するには、さまざまな物理現象を同時に最適化する必要があり、多数の設計目標を最適化せねばならず、さらに燃料電池を支配する方程式を解くための膨大な計算リソースが求められるため、大きな課題となっています。
pSevenが実現すること
バッテリーや燃料電池などの電力デバイスにおいて、コスト、サイズ、重量、燃費効率、発電効 率、寿命など、さまざまな設計要件を組み合わせた最適設計の実現が可能になります。
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複合領域の自動化と統合による効率的な多目的最適化
- 従来のCAD/CAEツールを最適化ワークフローに統合
- 異種ツール間のデータ共有を効率化
- 燃料電池やバッテリーなど関連する全ての技術分野を考慮した設計が可能
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高度な予測モデリングによる設計の高速化
- 適応型実験計画法で最小の実験/シミュレーションから高品質モデルを構築
- 機械学習/AIで物理現象をリアルタイムにモデル化
- データ融合により、異なる精度レベルのデータを活用してモデル構築
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システムレベルのシミュレーションと解析
- 個別の予測モデルをシステムレベルに統合してシミュレーション
- 様々なデータフォーマット(FMI、C/C#など)へのエクスポート対応
- システムズエンジニアリングフレームワークとの連携が可能
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効率的な設計空間探索と多目的最適化
- 燃費、出力、コストなど多数の相反する目標を同時に最適化
- SmartSelectionによるAI/機械学習アルゴリズムの自動選択・調整
- オープンでカスタマイズ可能なアーキテクチャ
エレクトロニクス・電子機器

業界が抱える課題
現在最も革新的で競争が激しい発展産業です。市場リーダーは、製品開発プロセスの効率化を常に図り、革新的な新製品でラインナップを刷新する必要に迫られています。技術者は、さらなる小型化と使い勝手の向上を両立させながら、生産コストを絶えず削減しなければなりません。最適化技術は、電子機器や電気製品の開発に不可欠な役割を担うようになってきました。
pSevenが実現すること
pSevenは、データ解析と最適化のためのツールパッケージを提供し、これらの課題への対応を可能にします。pSevenを製品開発の全工程に適用することで、以下が実現できます。
- プロセス自動化による市場投入期間の大幅短縮
- 最先端の最適化アルゴリズムで製品性能を飛躍的に向上
- CAEモデル作成やデータ解析レポート作成などの定型作業の高速化
- データ管理と堅牢な近似モデルによる重要知見の体系化
- 製品の信頼性に関する仮想テストの自動化
産業機器

業界が抱える課題
産業機器メーカーは、日々の革新と製品の最適化に取り組まねばならない厳しい環境に置かれています。あらゆるセグメントの機器が、グローバルな熾烈な競争に直面しています。お客様は、製品品質と納期に対するさらなる要求の高度化を求めており、自社も市場でナンバーワンを目指さざるを得ません。さまざまな領域での共通基準の策定や事業所の再編が進み、分散した場所での高速かつ安全なデータ交換と再利用のニーズが高まっています。
さらに、ほとんどの企業ではすでに複数のソフトウェアツールを使った複雑なITインフラが構築されています。これらのツール間での結果の収集、分析、可視化が難しい状況にあり、製品設計と分析に関するプロセスの統合が最重要課題となっています。競争に勝ち抜くためには、産業機器のあらゆるセグメントのメーカーが、より複雑な製品の設計サイクルを短縮しつつ、高品質と適正価格を維持する必要があります。
pSevenが実現すること
pSevenの複合領域の最適設計、データ解析、プロセス統合ソリューションが課題解決を支援します。
- 高価な物理実験やシミュレーションの回数を減らしつつ、製品品質を向上
- CAEモデル作成やデータ解析レポート作成などの定型作業の高速化
- チームメンバーや外部との安全なデータ再利用と交換を円滑化し、設計期間を大幅に短縮
- データ管理とロバストなサロゲートモデルによる重要知見の体系化
オイル・ガス

業界が抱える課題
近年の再生可能エネルギー技術の飛躍的な進歩と脱炭素に向けた世界的なコミットメントは、オイル・ガス企業の活動に大きな課題をもたらしています。これらの企業は業界での位置づけを見直し、再生可能エネルギーへの投資、エネルギー効率と排出量削減への取り組みなどの戦略を立て、エネルギー企業への転換を進めています。また、電力システムとグリッドをより柔軟にし、再生可能エネルギーの利用率とコスト効率を最大化する多くのイノベーションが生み出されています。
pSevenが実現すること
pSevenは、オイル・ガス企業のエネルギー転換戦略を支援します。エネルギー損失の削減、コスト低減、さらに世界中の電力グリッドにおける再生可能エネルギー利用の促進と加速に貢献します。pSeven Enterpriseのローコード・Webベースプラットフォームは、以下を実現します。
- 高度な予測モデリングアルゴリズムとSmartSelectionにより、アセットや設備のより信頼性の高い正確なデジタルツインを短期間で構築
- 先進的な最適化アルゴリズムとSmartSelectionで、設備やプロセスパラメータを自動的により適切に探索と最適化
- シミュレーションとデータ処理ワークフローで強化された、カスタマイズ可能な探査・生産 (E&P)マイクロサービス、アプリケーション、ソリューションをローコードプロセス自動化と統合プラットフォーム、そして使いやすいデプロイツール(AppsHub)で低コストかつスピーディに開発とデプロイを実現
- クラウドネイティブソリューションにより、E&Pマイクロサービス、アプリケーション、ソリューションを簡単にスケーリング
バイオメディカル

業界が抱える課題
バイオメディカル分野では大きな変革が起こっています。ゲノム解読技術の発達により、ゲノムスケールでの生物学研究が可能になり、大規模な実験が一般化しています。一方で、小規模の生物学研究でも新たなデータが数多く生み出されています。このようなデータにいつでもアクセスできるようになり、従来の実験室作業に費やす時間が大幅に短縮できるようになりました。大規模か小規模かを問わず、数理アルゴリズムとシミュレーションの利用が生物学研究に不可欠になっています。
pSevenが実現すること
pSevenは、革新的で高度なアルゴリズムの完全なツールキットを備え、多くの重要な因子と相反する目標を持つ実験において、最適解を迅速かつ効率的に特定することができます。対象システムのモデルが存在しない場合、pSevenは経験データや実験データに基づいて近似モデルを生成できるため、新たなオプションを検討することが可能です。
pSevenは、確立された工学的データ解析と最適化テクノロジーをバイオテクノロジーと製薬業界に持ち込み、工程を予測可能かつ再現性の高いものにします。創薬設計、インプラント開発、スキンケア製品の改良など、さまざまな用途をカバーしています。
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