工業デザインとエンジニアリングの比較
産業界では、機能的で魅力的な製品を生み出すために、工業デザインとエンジニアリングという2つの分野を連携させながら取り組むことがよくあります。これらの分野には共通点もありますが、焦点と方法論が異なっています。工業デザインとエンジニアリングは、伝統的な手法から インダストリアルAIに至るまで、本稿で取り上げる自動車における製品開発にユニークな貢献をしています。

工業デザインとは何か、工業デザイナーとは誰か
工業デザイナーは、視覚的な魅力と機能性のバランスが取れた、使いやすい製品を作ることに重点を置きます。自動車業界では、工業デザイナーは自動車の美観と人間工学に責任を負い、市場トレンドや消費者の嗜好に合うようにします。これらの専門家は、デザイン原則の専門知識を駆使します。その成果、クライアントにとって魅力的な視覚効果と顧客の使いやすさの両方を兼ね備えた製品が生まれます。

工業デザインは、全体的なフォルムとビジュアル・アイデンティティを生み出します。専門家は快適なレイアウトを開発し、形と機能を高める仕上げを選択し、直感的な操作と表示を行います。

自動車設計者は、美観に優れ、ユーザーフレンドリーな製品を作る一方で、空気力学、規制、生産上の制約を考慮しなければなりません。
CADツール
機械エンジニアは、生産に移行する前にコンセプトを視覚化し、改良するためにコンピュータ支援設計(CAD)ツールを採用することが多いと言われています。 CAD技術の将来は、CAEなどのエンジニアリング・ツールとの統合をさらに深めていくことにあります。
CAEツール
ここ数十年で、コンピュータ支援エンジニアリング(CAE)シミュレーションは機械工学に統合され、ハードウェアリソースを活用してソリューション性能を向上させ、納期を短縮してきました。
AIの登場
次のステップはAI革命で、3Dディープラーニング技術によって、CADやCAEデータから軽量化された予測モデルが生成されます。
インダストリアル・エンジニアリングとは何か、インダストリアル・エンジニアとは誰か
工業デザインが製品の機能性と美観に重点を置くのに対し、インダストリアル・エンジニアリングは製品の製造と納入に重点を置きます。インダストリアル・エンジニアは、効率を高め、無駄を省き、品質を向上させることに取り組みます。
例えば自動車産業では、インダストリアル・エンジニアリングのアプリケーションには、生産ラインの最適化、サプライチェーン管理、品質管理システム、人間工学や安全性の向上などが含まれます。
エンジニアは、時間とコストを削減するために組立工程を合理化し、材料と部品の効率的な流れを確保し、一貫した製品レベルを維持するための工程を実施し、作業員の安全性と生産性を高めるためにワークステーションと手順を設計します。また、統計分析、シミュレーション・モデリング、リーン生産方式の原則などの技術を駆使して、科学的原理や分析手法を適用し、生産システムを最適化し、効率を向上させます。
メカニカル・エンジニアはインダストリアル・エンジニアリングのプロフェッショナルであり、そのメカニカル・システムに関する専門知識は、自動車製造におけるインダストリアル・エンジニアリングの中核である製造プロセスや製品設計の最適化に直接貢献します。
工業デザインとエンジニアリングの違い
デザイナーとエンジニアがいかに産業発展に大きく貢献しているかを見てきました。しかし、両者には異なる責任とアプローチがあります。
インダストリアル・デザイナーは、自動車の美的および機能的側面に焦点を当てる。ユーザー・エクスペリエンスや人間工学を考慮し、市場調査チームと密接に連携します。
デザイナーはスケッチ、3Dモデル、プロトタイプを作成し、インダストリアル・エンジニアと協力して、デザインが生産において実現可能であることを確認します。
一方、エンジニアは製造プロセスの分析と最適化を行い、生産性の向上とコスト削減のためのシステムを開発し、品質管理対策を実施します。
共通の関心事 - コンバージェンス
工業デザインとエンジニアリングは、それぞれ異なる分野に重点を置いてはいるものの、しばしば密接に協力し合う補完的な分野です。
このコラボレーションは、例えば、視覚的に魅力的でユーザーフレンドリーでありながら、生産効率が高く、空気抵抗係数の低減などの製品機能性能指標を満たし、燃料消費量やバッテリー消費量の低減につながる自動車を作るために不可欠です。こうして、美学、機械工学、環境への配慮が満たされ、顧客の期待と企業の収益目標が達成されるのです。
工業デザイン対エンジニアリングの例として、新しい自動車モデルをデザインするときの例を挙げましょう。工業デザイナーは、消費者にアピールする流線型で空気力学的な外観を作るかもしれません。しかし、生産ラインの制約を現実的に考慮しなければならず、エンジニアは美観に対する全体的なビジョンを維持しながら、組み立てを簡素化したり、材料の無駄を減らしたりするような修正を提案するかもしれません。
自動車部門では、工業デザインとエンジニアリングが機械工学としばしば交差します。工業デザイナーがフォルムとユーザー・エクスペリエンスに焦点を当て、エンジニアがプロセスとシステムを最適化する一方で、メカニカル・エンジニアはエアロダイナミクスや構造的完全性といった自動車性能の技術的側面に関心を持ちます。
工業デザイナーとエンジニアの具体的な立場と違いを整理します:
• 工業デザイナーは、特定の芸術的能力、視覚的コミュニケーション能力、3Dモデリングやレンダリングソフトウェアの熟練度、人間工学、市場動向や業界、消費者行動に関する知識を持っています。彼らは形と機能に関心があります。
• エンジニアは、分析力と数学的スキルを備えている。プロセスの最適化やリーン生産原則の専門家であり、流体力学や応力解析などの機械工学的側面に精通し、統計解析やデータ解釈に長けています。また、製品の機能性(性能)だけでなく、製造性やメンテナンス性にも関心があります。
結論
今後のデザイン・トレンドとしては、持続可能性の重視、先端素材の使用、製品のカスタマイズの増加などが挙げられます。
デザインとエンジニアリングの両分野は、このような課題に対応するために、デザインと製造へのアプローチを適応させなければなりません。
結論として、工業デザインとエンジニアリングは、それぞれ異なる分野に重点を置いていますが、どちらもこの業界で成功するためには不可欠なものです。
各分野が貢献し、各分野間のコラボレーションを促進することによって、対人スキルだけでなく、コラボレーション・ソフトウェアも向上し、企業は美学、性能、エンジニアリングを兼ね備えた製品を生み出しています。
Neural Conceptについて
Neural Conceptは、エンジニアリングを強化するためのAIディープラーニングアルゴリズムを開発しています。研究開発サイクルの高速化、製品性能の増強、次世代におけるエンジニアリング課題の解決により、これまでに80社以上の顧客の製品設計方法を革新してきました。同社は2018年、スイスのEPFLにある一流のAI研究室で設立されました。私たちは30人以上のメンバーで構成され、インテリジェンスで産業エンジニアリングの未来を変革するというビジョンに向かい全力を尽くしています。詳しくはこちら
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深層学習AI による解析結果予測ソリューション Neural Concept Studio
Neural Concept Studioは、深層学習AI技術をベースとした、SaaS型解析結果予測ソリューションです。3D形状や解析結果からAIモデルを構築、AIによる形状評価は最短数ミリ秒で完了します。形状パラメータが異なる部品や過渡現象にも適用でき、転移学習にも対応します。