設計・材料選定プロセスにおけるAI活用の動向レポート SUPWAT

2022年最新版！大学・航空宇宙系研究機関でも活用が進むデータドリブンな材料開発工程時間を55%削減するノウハウを大公開

デジタルトランスフォーメーション（DX）の波が、いよいよ製造業バリューチェーンの上流にある研究開発にも影響を与え始めています。
ベテラン研究者の勘や経験に頼った設計が7割と言われる製造業の研究開発をAIはいかに変えていくのでしょうか。
当レポートは、大学や航空宇宙系研究機関でも活用が進むデータドリブンな材料開発の裏側と設計・材料選定プロセスにおける工程時間を55%削減するヒントについて解説します。

※詳しくはカタログをダウンロードしてご確認頂けます。
※材料開発工程時間の55%削減は試算によるものです。

基本情報設計・材料選定プロセスにおけるAI活用の動向レポート

■掲載内容
・聖域なきDXと研究開発現場の実情
・製造業のAI活用はなぜ進まないのか？
・インフォマティクスで変わる研究開発
・インフォマティクス技術で起こる機械製造領域のイノベーション
・メカニカル・インフォマティクスの今後

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用途／実績例	・航空宇宙系研究機関軽くて強い炭素繊維複合材料は、航空・宇宙領域での使用が拡大。その複雑な破壊メカニズムについて、機械学習技術を用いた解析技術を活用。・大学燃料水素電池車(FCV)は次世代モビリティとして注目されているが、水素を貯蔵するための高圧水素容器が非常に高価。ニューラルネットワーク技術を用いた最適設計技術を活用。・金属製ホースメーカー燃料水素電池車（FCV）は次世代モビリティとして注目されている。水素を充填するフレキシブルホースについて、機械学習と逆解析技術を用いた最適設計技術を活用。