製造業における構造の変化

市場の高速化とリソースの深刻な不足により、従来のモノづくりプロセスは変革の時期を迎えています
製造業における様々なプレーヤーが、以下の様々な課題に対してCAEを活用し、「スピード」 「技術競争力」 「収益性」 を最大化させ、市場の高速化・リソース不足に対抗しています

市場投入スピードの加速

・製品ライフサイクルの短命化

・競合他社に数か月遅れるだけで
先行者利益を失うリスク

リードタイムの短縮

・デジタル空間上で多数の条件を並列検証​

・物理的な 「試作の待ち時間」 をなくし、市場投入スピードを加速​

知識の属人化

・団塊世代の引退による技術継承の断絶​

・ベテランの「勘と経験」に依存したスケーラビリティのない開発体制の限界

開発力の向上​

・実験で観測不可能な物理現象を可視化

・ベテランの知見を理論で補強

・過去の延長性にないアイデアの創出

開発コストの削減圧力

・原材料・エネルギー価格の高騰

・試作・実験の繰り返しによる時間とコストの消費が許容されない

コストの最小化​

・高額な金型製作や実験回数を削減​

・設計段階でリスクを潰し、
量産時の歩留まり向上・原価低減につなげる​

CAE活用における「3つの壁」

CAEを組織内で最大限活用するためには、 「専門性」 「精度」 「速度」 の3つの壁が存在します

CAE活用における3つのカベ

1. 専門性の壁（組織）

•高度な専門スキルが必要で、
一部の解析エンジニアしか使用せず
•知見が共有されず、孤立化

2. 精度の壁（技術）

•理論値が実測値と乖離
•乖離への不信感からCAEによる解析値が「参考程度」にとどまっている

3. 速度の壁（プロセス）

•解析に時間を要し、開発が停滞
•試行錯誤の回数が制限され、最適解の発見に至っていない

なぜ「アイクリスタル」なのか

アイクリスタルには製造現場を知る解析経験豊富なエンジニアがプロセスインフォマティクスを用いてCAEの高速化・高精度化を実現します
これにより以下のようなアプローチで、お客様のCAE活用を最大化します

  1. 技術知見の資産化

    解析したい物理現象や粒度に応じ、​最適な解析モデル、ノウハウを提供​

  2. 信頼性・精度

    実測データを活用し、納得できる解析値に​

  3. 検証サイクルの時間

    AIを用いた解析の高速化により、 「1秒以下」 へ短縮​。即断即決を可能に

  4. 最適条件の探索

    膨大な条件を探索し、 「最適な設計案」 を提示​

こんなお困りごとに、CAE×プロセスインフォマティクスでお応えします

CAEの計算に時間がかかりすぎる

計算を高速化したい
リアルタイム予測がしたい​

CAE高速化AI(サロゲートモデル)構築​​

CAE結果を機械学習で近似し、計算コストを1/1000以下に
高速・リアルタイム予測が可能になります

計算コスト削減 / リアルタイム予測

条件探索が属人的

製造・設計条件を効率的に探索したい​

条件最適化​​

構築したサロゲートモデル上で製造・設計条件を高速に探索
少ない計算回数で、歩留・性能・コストの最適点を導きます

計算回数の削減 / 歩留・性能の向上 / 多目的最適化

CAEと実験の結果が一致しない

シミュレーションだけでなく実測データも活用したい​

データ同化・ハイブリッドモデル構築​

CAE結果と実測データを融合
CAEの精度向上や、CAEでは計算できない物理量の予測モデルを構築します​

CAEの精度向上 / 支配方程式不明の物理量予測

社内にCAEの知見がない

モデリングから解釈まで一貫して任せたい

受託CAE解析​​

装置内部の温度・流速・濃度分布など、
実測困難なパラメータをシミュレーションで推定
現象理解と改善方向を明確にします

現象の可視化 / 改善方向の明確化

対応可能なCAE領域

CAE単体の受託に留まらず、機械学習・最適化と組み合わせた高付加価値ソリューションを提供します​
表は一例ですので、記載以外の領域もお気軽にご相談ください

実績あり

シミュレーション領域実績・対象
熱流体解析（単相流・マルチフィジックス）装置内温度分布・流れ場解析
熱流体解析（混相流）洗浄・ウェットエッチング
熱流体解析（反応流）CVD・VPE
構造解析（線形）DPF（ディーゼル微粒子捕集フィルター）
構造解析（非線形）鍛造
OpenFOAMによる樹脂流動解析例

プロジェクト事例

  1. GaNの成膜条件を最適化し、品質向上・生産性向上・原料削減を同時に実現
  2. 離散不純物サロゲートモデル（デバイスシミュレーションのサロゲートモデル化）
  3. NGK（旧：日本ガイシ）、名古屋大学、アイクリスタル、AIを活用したセラミック製品の高精度解析手法を共同開発～ 製品特性の解析期間を10分の1に短縮 ～
  4. AIが発見した非対称的な装置設計で従来比３倍結晶成長速度
  5. 両面バッチ研磨シミュレーション開発とサロゲートモデル
  6. スパッタリングのサロゲートモデル
  7. 洗浄/ウェットエッチングプロセスのサロゲートモデル

▼CAEにおけるAI活用についてもっと知りたい方はブログ記事もご覧ください

サロゲートモデル×物理 | 物理を取り入れた信頼性の高いモデリング
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製造業において製造プロセス最適化は言うまでもなく重要で、最適化を支える技術としてCAEなどが浸透していきました。しかしながら、複雑な物理現象になるとCAEの…