AI搭載のCAEでできることとメリット

AI搭載のCAEは、従来のCAE（Computer Aided Engineering）にAI技術を組み合わせ、設計やシミュレーション業務の効率化や精度向上を図る仕組みです。ここでは、AIの活用によってCAE業務のどの部分が変わるのか、その特徴と利点を整理して紹介します。

AI搭載によって
何が変わるのか？

AIを組み合わせたCAEでは、解析プロセスの効率化や精度向上が見込まれます。AIによる自動設定やサロゲートモデルの活用により
解析時間を短縮でき、パラメーター調整に関わる試行回数の削減が可能です。また、操作支援や学習機能が充実するため、高度な解析を扱いやすくなるでしょう。

AI×CAEで実現する
主要メリット

解析結果予測

AI×CAEでは、これまで時間を要していた解析の短時間予測が期待できます。過去の解析データを学習したAIが設計条件から結果を
推定し、人による試行回数を軽減。設計初期段階でも複数案を素早く比較できるため、開発サイクルの圧縮やコスト面での効果が期待できるでしょう。また、AIによる結果要約を活用することで、判断を客観的に進めやすくなるのもメリットです。

チャットエージェントAIに
よる操作支援

チャットエージェントAIの導入により、自然言語で指示を出すだけで解析設定や手順を進められるようになります。複雑なメニュー操作を覚える必要がなく、対話形式で必要な設定を確認できるため、初心者でも短時間で操作に慣れることが可能に。過去の解析ナレッジにもスムーズにアクセスできるようになり、作業効率や教育面での負担軽減にも寄与します。

リードタイム短縮・
非属人化

AI×CAEは、設計・解析工程の時間短縮と非属人化に役立ちます。AIが過去データを学習し、解析設定やパラメーター候補を自動で提示することで、経験に依存した作業を減らすことができるのです。解析時間も抑えられるため、複数案の評価が進めやすくなるでしょう。さらに、知見を社内で共有・再利用できるため、特定の担当者に依存せず業務を進められる体制づくりにもつながります。

AI×CAEの導入効果

AI×CAEの活用で、
開発速度の向上に成功

RLE INTERNATIONALは、自動車分野に特化したエンジニアリングとコンサルティングで高い専門性を持つ企業。グループ全体で、設計やテスト業務の効率化を目指し、SimScaleを活用しています。

RLEでは、AIツールとSimScaleを活用した数値流体力学 (CFD)シミュレーションを組み合わせることで、自動車部品やエンジン、各種システムの設計・試験プロセスを効率化。この取り組みにより、製品開発のスピード向上や市場投入までの期間短縮を実現、自動車業界が直面する課題への対応に成功しています。

複雑な検証作業も、AIで
瞬時に可視化・最適化

自動車メーカーであるBMWグループでは、乗客の安全を確保するため衝突時の挙動や、部品破損を正確に把握する必要があります。
しかし、エネルギー吸収量や局所変位といった複雑な性能指標の検証には、多大な時間が必要となることが課題でした。

そこでBMWでは、AltairのHyperWorksに機械学習を組み込み、クラスタリングを使用して衝突運動が主要性能指標に与える影響について解析。さらに、最適化プロセスで工学的判断を模した分類器を活用、望ましい衝突挙動特性をスピーディーに導き出せる体制を構築しています。

AI×Simcenterで、複雑な
設計課題を効率的に解決

ガスタービンや再生可能エネルギー技術、グリーン水素製造などのソリューション開発を手がける、シーメンス・エナジー。ドイツ政府と共同で進める大規模プロジェクトでは、タービン部品の設計最適化の迅速化や拡張、膨大なデータの管理、シミュレーションモデルの効率的な再利用が課題となっていました。

この課題を解決するため、チームではSimcenterとAIを活用。短時間で多くの最適化を実施できるようになり、設計に影響を与える材料の組み合わせやばらつきの影響を効率的に評価できるようになりました。

解析の自動化・高速化を
AIが実現

AI搭載のCAEは、解析条件の自動設定や最適化、複雑な性能評価を短時間で実現できる次世代シミュレーション技術です。事業に積極的に取り入れることにより、効率的かつ信頼性の高い製品開発が期待できるようになるでしょう。
当サイトでは、上流での当たり付け、詳細設計での精度確保など目的に合わせておすすめのCAEソフトを紹介しているため、比較の参考にしてみてください。

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