AIを使用して、自動車の性能エンジニアリングを加速

世界中の自動車メーカーが飛躍的なペースで、人工知能 (AI) をプロセスに導入していますが、それには理由があります。自動車業界は、設計プロセスと精度を改善し、製品開発を加速することを目指してAIを導入しています。

しかし、いくつもの疑問がわいてきます。データがなければどのように始めればよいのか。AIは最適な設計を推量できるのか。予知保全に活用できるのか。潜在的な問題を前もって知る簡単な方法はないか。

このウェビナーでは、設計サイクル全体の例を取り上げ、AIと機械学習で自動車の性能を高める可能性を探ります。

あらゆる設計段階でAIと機械学習の可能性を活用

AIと機械学習はビジネスのあり方を一新させます。自動車開発プロセスにAIを実装することでメーカーは、データを有効活用してトレンドを見極め、スマートな意思決定を下せるようになります。

AIの可能性を自動車エンジニアリング・プロセスに活かす

• 初期コンセプト段階: ジェネレーティブ・エンジニアリングを使用して、最良のメカトロニクス設計アーキテクチャを見極める。</li><li>ターゲット設定とベンチマーク評価: 履歴データを価値へと変える。
• CAE最適化: 無限の拡張性を持つデータソースを利用する。
• 製品の検証: 実験データとシミュレーション・データを探索して、よりスマートなシナリオを特定し、製品の妥当性を検証する。
• 予知保全: 部品の寿命を監視し、故障が発生する前に予防措置を講ずる。

モデルのデバッグに時間を費やす必要はありません。AIと機械学習の実装にその時間を振り向け、車両性能の向上を図りましょう。