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。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。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。...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。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。~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。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。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。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。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。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。「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。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。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。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。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。》=======================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。メールアドレス宛に空メールを送信してください。メールマガジンサイトからのお知らせメールマガジンを定期配信しています。