人工知能 (AI) を使用した自動車の性能エンジニアリング

人工知能 (AI) は飛躍的なペースで世界中の自動車メーカーに採用が進んでいますが、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向上させ、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か。予知保全に活用できるか。潜在的な問題を前もって知る簡単な方法はないか。

このウェビナーは、設計サイクル全般に通用する例を取り上げ、AIと機械学習が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力を発揮する可能性を持つAIと機械学習

AIと機械学習はビジネスのあり方を一新させます。AIを実装した自動車開発プロセスは、トレンドの見極めと賢明な意思決定にデータを有効活用しやすくなります。

自動車エンジニアリングプロセスに生かせるAIの可能性

• 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ーを見極める。
• 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: データベースの無限の拡張性
• 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、故障の発生前に予防的措置を講じる。

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。