Solution 解析データドリブン

課題1 ： データ量が膨大ですべてのデータを保存しきれない

体系化されずに保存されたデータは管理が難しいという問題は、データ圧縮ソリューション「FEMZIP-L」で解決できます。

データ圧縮ソリューションFEMZIPによるデータの効率的な蓄積

課題2：CAEデータのバリエーションが膨大で管理しきれない

データが多いほど管理も大変になりミスを生む。どのデータが正／最新なのか分かりにくいなどの問題にはシミュレーションデータマネジメント（SCALE.sdm）が適用可能です。

シミュレーションデータマネジメントシステム（SDM）による CAEデータの資産化

課題3：日々生まれる膨大なデータを、価値ある情報として開発にどう活かせばいいかわからない

ODYSSEEをはじめとするデータ可視化・分析ソリューションが適用可能です。

機械学習・データマイニングによる高速なデザインサイクル

解析モデルの詳細化にともない、結果ファイルは肥大化していきます。また、最適化やロバスト設計の広がりで、計算結果のストレージはさらに大きな容量が求められ、コスト増の原因になっています。

FEMZIP-L は、Ansys LS-DYNA のバイナリ出力 d3plotファイルを、有効桁の制御と画像圧縮技術を用いた独自の手法で圧縮するツールです。Zip などの汎用ツールでの圧縮率は数 ％ 程度にとどまりますが、FEMZIP-L は、プロットファイルのデータが各ステップにおいて少しずつ変化するため、80〜99％ の大幅な圧縮が可能です。

導入メリット

• １：独自技術による超高圧縮を実現（最大99％）
• ２：高速なデータ転送（3時間が1分に短縮）
• ３：圧縮による精度低下は 1%未満
• ４：多くのポストプロセッサーで直接結果を確認可能

製品開発における CAE の活用が進み、CAEデータの数が増えてくると、その管理が大きな課題となります。複数のエンジニアが同じルールのもとで多くの CAEデータを効率的に管理するには、SDM（Simulation Data Management）システムの導入が必要です。

CAEデータ管理と開発プロジェクトモニタリングが可能な SDMシステムである SCALE.sdm は「CAEデータを管理」「実験・解析結果を管理」「開発プロジェクトを管理」で構成されています。これらを連携させることで、V&V に基づいた開発プロセス実行をサポートします。

ODYSSEE は高度な AI ライブラリ（機械学習、データマイニング、統計処理）を含む Quasar エンジンをベースとした機械学習・データマイニング・最適化プラットフォームです。Python をベースとしたスクリプト言語から直接高度な計算ライブラリにアクセスでき、専門的な知識がなくても簡単に AI 技術を活用できます。

製品設計に関するエンジニアリングの分野だけでなく、工場設備のプランニングなど統計分析の分野でも活用されています。エンジニアリングの分野に対しては多変量解析手法と機械学習の融合により高速に多変数のパラメータを高精度に近似できるツール等製品設計に有用な機能を提供しています。