Moreエンジニアリングにおける機械学習GoogleやAmazon、Facebookなどの世界有数の大企業は皆、データを収集し高度に分析する技術で市場に変革をもたらす、データ駆動型の組織です。データは「新たな石油」と呼ばれ、市場で優位に立つための原動力です。ところが、エンジニアリング分野において、機械学習技術の活用の動きはあまり素早くありません。今後5年間で一番成長が見込まれている技術は、機械の故障を予測する予知保全です。機械学習を応用させることで、保守コストや稼働停止時間が減少するメリットがあります。動画では、数値的手法の活用を始めたギネス社のイノベーションの紹介にはじまり、人工知能(AI)と機械学習(ML)の違い、エンジニアリング分野における機械学習モデルの作り方などを解説しています。エンジニアリング分野における顧客事例として、実験データとシミュレーションデータを組み合わせて学習させ、数値流体力学の代わりに液体の流れを予測する事例、ロボットアームの予知保全プログラムの事例も動画の最後に紹介しています。ご興味をお持ちの方はアルテアエンジニアリングまでお問い合わせください。こちらも併せてお読みください。有限要素法とは、シミュレーションの種類などの基礎にはじまり、解析を実行して精度検証を行うまでの手順を解説しています。シミュレーションなど、シミュレーション主導の設計に欠かせないロバストなソリューションをお得に利用できるプラットフォームです。solidThinkingに含まれる様々なアプリケーションは、多くの先進企業で、品質、コスト、製品化期間などの目標達成に貢献しています。