2020/07/21
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■ もの創りコラボ 便り 2020年 7月 21日 号 ■
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━《 今号の内容 》━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━
1. 気になる記事
2. CAEの活用を考える
3. ゴムの専門家コラム
4. 3D・水野操のコラム
5. CAEとデータサイエンス
6. 技術セミナー
7. 材料試験サービス
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1. 気になる記事
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● 設計者はどんな視点で設計者CAEを進めていくべきか
【ケース1完結編：メッシュを知る】
多くのコラムを執筆している土橋氏の連載記事です。
解析の精度がメッシュに依存するということを分かり易く説明されて
います。
メッシュの良し悪しは経験的に得られるもの、というコメントに共感
しつつ、AIで何とかできないものかと考えさせられました。
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2007/02/news004.html
● いまさら聞けない「製造業のDX」
今まで漠然としていたDXの理解がクリアになり、ITシステムの刷新
は絶対必要条件ではないということが理解できました。
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/articles/2007/03/news064.html
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2. CAEの活用を考える
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■ CAE運用に必要な3つのポイント
前々回、CAEを運用する上で重要な好循環ループの話をしました。
好循環ループとは、下記5つの項目を意識しながら活動と改善を繰り
返し、業務の効率化と成果を出すための取り組みです。
会社の理解 ⇒ 組織体制 ⇒ インフラ整備 ⇒ 運用 ⇒ 効果検証 ⇒
会社の理解 ⇒ …
では、好循環ループを回すためにはどうすれば良いのでしょうか？
筆者は、下記3つのポイントを意識して取組む必要があるとと考えて
います。
１．適切な組織体制のコミット
２．継続的継続的な教育と情報の共有化
３．費用対効果（ROI）の定量化
次回からそれぞれを深掘りしながら説明したいと思います。
★ CAE活用支援 ★ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
CAEを活用するための支援サービス
https://monocollab.jp/service/service_consult/
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3. ゴムの専門家コラム
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■ CAEに携わるということ ～先人の役割～
仕事を進める上で考え方というものが一つのポイントになります。
効率化の観点でいろいろと自動化、EXCELなどでマクロやひな形を
作成して工夫していると思いますが、落とし穴がちょっとしたもの
だから・・・というのがあります。
自動化のマクロ作成にしても少なからず工数が発生します。
発生する工数とどれだけ工数を削減できるかという計算になると思わ
れます。
しかし、目先の工数だけを見て決めることもありますので、今後どれ
だけ活用するかを考えた方が良いと思います。
以前お話ししましたが、いつもは1～2個の処理が、突然200個も依頼
がくる時など、作っておけばよかったと後悔します。
◆ 技術ワンポイントテクニック ◆ ーーーーーーーーーーーーーーーー
自動化のポイントですが、一般的なものに不要な行、例えばエラーの
出た行を削除するというマクロがあります。
エラー行を探して削除するのですが、エラーにならないと削除して
くれないので不要な行を削除しきれないこともあります。
そういう時は視点を変えて、例えばゼロ行など不要ならば逆数を計算
する列を追加するとエラーになります。
他の条件文を追加するのもいいかもしれません。
★ ゴムの専門家 寺子屋 ★ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
https://terakoya2018.com/
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4. 3D・水野操のコラム
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■ 傾向を見るのか厳密さを追うのか
解析をやっているとよく出てくるのが「とりあえず傾向がわかれば
良いよ」というフレーズが出てくることがあるのではないでしょうか？
もちろん、より厳密な解が求められるに越したことはないですが、
難しい問題ほどそもそも設定する条件がはっきりしていない等々の
問題があってつまるところ実験と合わせなければ厳密もなにもない
ということがあると思います。
それ以外によくあるのが製品開発が進んで（つまり時間的にもまかな
ければいけない状態で）やる場合、厳密さをおっかけているとそもそも
間に合わないことがあります。
例えば流体解析で納得いく解がやっと求まったけど、メッシュが数億
要素で64並列でコンマ数秒分解析するのに3か月とかいうと実製品開発
の段階ではちょっと難しいですね。
自分が製品開発においてどの段階で何を求められるのかでいい感じに
間引いたデータにするのか、その落としどころに持っていくのは悩み
でもあり、また重要なところですね。
★ 筆者の最新連載 ★ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
初心者のための流体解析入門
https://monoist.atmarkit.co.jp/mn/series/12723/
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5. CAEとデータサイエンス
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前回は、「逆問題」の性質を持つ設計問題に対して、CAEパラメータ
スタディの結果からデータサイエンスの手法にて、設計要求をすべて
満足できる設計解を求める方法についてお話ししました。
設計問題を解決するデータサイエンス手法の課題はデータの「質」と
「量」にあると思います。
まず、データの「質」ですが、CAE解析の結果よりまとめたデータと
実物試験との差は重要な指標となります。
CAE解析と試験との結果が完璧に一致すればベストですが、恐らく
現実的な話ではありません。
設計要求の満足可否の定性評価は最低限の条件だと思います。
また、データの「量」ですが、設計パラメータの数と強い関係があり
ます。
単純計算ですが、10個のパラメータの設計問題の場合、パラメータ毎
に２水準のCAE解析を実施すると、合計で2^10=1024回の計算回数と
なります。
仮に20個のパラメータにすると、2^20約百万回の計算回数となります。
このように、設計パラメータの数によって、必要なデータは指数的に
増加することも課題の一つです。
次回は、データの「質」と「量」の改善方法についてお話しします。
★ ソリューション紹介 ★ ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
クラウドCAEとAIを活用したデータドリブン最適設計
https://monocollab.jp/dtools/dtools_superlink/
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6. 技術セミナー
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無料のWebセミナーを開催しています。
自宅や会社の自席でストレスなく受講いただけます。
● 3Dデータの共有とドキュメント化への3D PDFの活用方法
https://monocollab.jp/news/seminar/seminar-pdf3d/
● ゴムの二軸試験デモとひずみエネルギー密度関数の定義方法
https://monocollab.jp/news/seminar/seminar-rubber1-202006-08/
● CAEを活用し成果を出す仕組み｜解析主導設計プロセスの運用
https://monocollab.jp/news/seminar/seminar-cae-202006-08/
● AIを活用したサロゲートモデルによる3DCAEと1DCAEの連携
https://monocollab.jp/news/seminar/seminar-cloudcae-20200730
● クラウドCAEとAIを活用した高速データドリブン設計の提案
https://monocollab.jp/news/seminar/seminar-cloudcae-20200804
▼ その他イベント・セミナー情報 ▼ ーーーーーーーーーーーーーーー
https://monocollab.jp/inform/inform_sem/
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7. 材料試験サービス
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材料試験機を導入し測定サービスを始めました。
そこで、初回お試しキャンペーンとしまして、初めて材料試験を
ご利用されたお客様へ通常価格の30%OFFにてご提供します。
※キャンペーン期間：2020年9月末
■静的引張試験
・試験装置：単軸、二軸（一軸拘束）
・対象材料：ゴム、樹脂、エラストマー、フォーム材
・材料定数：Mooney3次、Ogden3次
■価格
・単軸引張試験： 98,000円～ ⇒ 68,600円～
・二軸引張試験： 198,000円～ ⇒ 138,600円～
★ 材料試験サービス ★ ーーーーーーーーーーーーーー
https://monocollab.jp/service/service_mattest/
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＝＝《 編 集 後 記 》＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
一昨日の日経新聞に掲載されていた記事です。
テレワークに必要不可欠な「三種の神器」といえば、パソコン、
インターネット、ウェブ会議ソフトだそうです。
確かにそうかもしれません。。
続けて、「新・三種の神器」にも触れられていました。
皆さんご存知ですか？
仕事用の机と椅子、大画面モニター、ヘッドセットだそうです。
仕事の効率を上げるためには「新・三種の神器」が必要とのこと
ですが、先ずはスペースを確保できるかですね。。
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最後まで読んでいただきありがとうございました。
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