予測工学分析

製品には、機械部品に加えて、電子機器、ソフトウェア、制御システムがますます多く含まれるようになっています。これらは、安全性、快適性、燃費など、さまざまな特性の性能向上に役立ちます。このような製品を従来のアプローチで設計することは、通常効果的ではありません。最新の開発プロセスでは、設計サイクルの最初から、すべての機能要件と物理的側面を含めたシステム全体の動作を予測できる必要があります。^{[ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] [ 5 ] [ 6 ] [ 7 ] [ 8 ] [ 9 ]}

コスト削減や燃費向上を実現するには、メーカーは新しい材料とそれに対応する製造方法を継続的に検討する必要があります。^{[ 10 ] [ 11 ]}これにより、エンジニアは鋼鉄やアルミニウムなどの従来の材料や鋳造などの従来の製造方法を使用していたときのように、何十年にもわたる経験に頼ることができなくなり、製品開発はより複雑になります。複合材料などの新しい材料は、構造挙動、熱挙動、疲労挙動、遮音性などに関して異なる挙動を示し、専用のモデリングが必要です。

さらに、設計エンジニアはこれらの新素材の使用に伴う製造上の複雑さを常にすべて把握しているとは限らないため、「製造された製品」が「設計された製品」と異なる可能性があります。もちろん、すべての変更を追跡する必要があり、製造後に追加の検証イテレーションが必要になる場合もあります。^{[ 12 ] [ 13 ]}

今日の製品には、互いに通信し、メーカーにフィードバックを送信できる多くのセンサーが含まれています。この情報に基づいて、メーカーはソフトウェアのアップデートを送信して動作を最適化し続けたり、変化する運用環境に適応したりできます。製品はモノのインターネットを構築し、メーカーはその一部となるべきです。「設計どおり」の製品は決して完成しないため、製品が使用されている間も開発は継続する必要があります。この進化は、インダストリー4.0 ^{[ 14 ]}、または第4次産業革命とも呼ばれます。これは、設計チームに課題を与え、膨大な量のデータに基づいて迅速に対応し、動作予測を行う必要があります。^{[ 15 ]}

製品が持つことができる究極の知能は、操作者の個々の行動を記憶し、それを考慮に入れることです。このようにして、例えば特定のアクションを予測したり、故障やメンテナンスを予測したり、自己調整的にエネルギー消費を最適化したりすることができます。そのためには、製品自体の中に、またはクラウド経由でアクセスできる予測モデルが必要です。このモデルは非常に高速に動作し、実際の製品とまったく同じように動作する必要があります。そのためには、デジタルツインの作成が必要です。デジタルツインとは、製品のライフサイクル全体にわたって同期を保つ製品のレプリカです。 ^{[ 16 ] [ 17 ]}

今日の消費者は、世界のあらゆる場所で設計された製品に簡単にアクセスできます。これは、市場投入までの時間、コスト、製品の品質に大きなプレッシャーをかけています。これは数十年にわたって続いている傾向ですが、人々がオンラインで購入決定を行うことが増えているため、これまで以上に重要になっています。製品は、価格と機能の面で世界規模で簡単に比較できます。また、製品の品質が最適でない場合、フォーラムやソーシャルメディアでの反応は非常に厳しいものになる可能性があります。さらに、世界のさまざまな地域では、消費者の好みが異なったり、適用される基準や規制が異なったりするという事実もあります。その結果、現代の開発プロセスでは、非常にローカルな要件をグローバルな製品定義に変換し、それをローカルで展開する必要があります。場合によっては、ローカル関連会社のエンジニアが作業の一部を行うこともあります。そのためには、要件定義から始まる、グローバルに運用される強固な製品ライフサイクル管理システムが必要です。また、設計プロセスは、さまざまな市場ニーズに合わせて製品の挙動と品質を効果的に予測できる柔軟性を備えている必要があります。^{[ 18 ]}

この学際的なシミュレーションベースのアプローチでは、グローバルな設計は最初から相互に作用するサブシステムの集合体として捉えられます。初期段階から、選択されたアーキテクチャは、すべての重要な機能性能面について同時に仮想的にテストされます。これらのシミュレーションではスケーラブルなモデリング技術が使用されるため、データが利用可能になるにつれてコンポーネントを改良できます。ループを閉じることは、次の2つのレベルで行われます。

• 機械部品と制御システムの同時開発
• 使用中の製品データを含める（継続開発の場合は実際の製品）

クローズドループシステム主導の製品開発は、テストと修理の削減を目的としています。メーカーは、最初から正しく設計するという夢を追求するためにこのアプローチを採用しています。^{[ 19 ] [ 20 ]}

1Dシステムシミュレーション（1D CAEまたはメカトロニクスシステムシミュレーションとも呼ばれる）は、マルチドメインシステムのスケーラブルなモデリングを可能にします。システム全体は、電気、油圧、空気圧、機械サブシステム（制御システムを含む）の検証済み解析モデリングブロックを接続することで、概略的に表現されます。これにより、エンジニアは複雑なメカトロニクスの概念設計の挙動を、過渡状態または定常状態を問わず予測できます。メーカーは、さまざまな物理ドメイン用の事前定義済みコンポーネントを含む検証済みライブラリを用意していることがよくあります。そうでない場合は、専門のソフトウェアサプライヤーが提供できます。これらを使用することで、エンジニアは、CADジオメトリが利用可能になる前であっても、非常に早い段階で概念予測を行うことができます。後の段階で、パラメータを調整できます。1Dシステムシミュレーションの計算は非常に効率的です。コンポーネントは解析的に定義され、入力ポートと出力ポートを備えています。因果関係は、あるコンポーネントの入力を別のコンポーネントの出力に接続することによって作成されます（逆も同様）。モデルはさまざまな複雑さを持つことができ、進化するにつれて非常に高い精度に達することができます。一部のモデルバージョンではリアルタイムシミュレーションが可能であり、これは制御システムの開発時や組み込みの予測機能の一部として特に有用である。^{[ 21 ]}

3Dシミュレーションまたは3D CAEは、通常、1Dシステムシミュレーションよりも製品開発のより進んだ段階で適用され、1Dモデルでは捉えられない現象を考慮に入れることができます。これらのモデルは、非常に詳細な表現へと進化し、用途に特化したものとなり、計算負荷が非常に高くなる可能性があります。

3D シミュレーションまたは 3D CAE 技術は、検証および妥当性確認のための従来の開発プロセスにおいて既に不可欠であり、開発のスピードアップや後期段階での変更の回避によってその価値が証明されることが多い。3D シミュレーションまたは 3D CAE は、予測エンジニアリング分析の文脈において依然として不可欠であり、製品開発の原動力となっている。ソフトウェアベンダーは、モデリング、プロセス、ソルバーの面で新機能を追加し、パフォーマンスを向上させることで、機能強化に多大な努力を払っている。このようなツールは一般的に単一の共通プラットフォームに基づいているが、特定の機能やパフォーマンス面に対応するためにソリューションバンドルが提供されることが多く、また、業界の知識やベストプラクティスがアプリケーション分野のユーザーに提供される。これらの改善により、3D シミュレーションまたは 3D CAE は、ますます短くなる製品設計サイクルに追いつくことができるはずである。^{[ 22 ] [ 23 ] [ 24 ]}

閉ループシステム主導の製品開発アプローチでは、機械システムと制御の同時開発が必要となるため、1D シミュレーション、3D シミュレーション、および制御アルゴリズム開発の間には強い連携がなければなりません。ソフトウェアサプライヤーは、de:Model in the Loop (MiL)、Software-in-the-Loop (SiL)、およびHardware-in-the-Loop (HiL) プロセス向けのコシミュレーション機能を提供することでこれを実現しています。^{[ 25 ] [ 26 ]}

検証・妥当性確認から予測エンジニアリング分析へと進化するということは、設計プロセスがよりシミュレーション主導型になる必要があることを意味します。物理テストは、シミュレーション結果の妥当性確認と最終プロトタイプのテストの両方において、そのプロセスの重要な部分であり続けます。最終プロトタイプのテストは、製品の承認前に必ず必要となります。この作業の規模は、より多くの条件とパラメータの組み合わせをテストする必要があり、複数の物理的側面と制御システムを組み合わせることができる、より統合された複雑な測定システムが必要となるため、これまで以上に大きくなるでしょう。

さらに、他の開発段階においても、テストとシミュレーションを適切に連携させたプロセスを組み合わせることは、予測工学分析を成功させるために不可欠となるだろう。^{[ 34 ]}

未来の製品は、納品後もその寿命を全うするでしょう。システムモデルに基づいた予測機能、環境への適応機能、設計への情報フィードバック機能など、様々な機能が盛り込まれるはずです。こうした観点から見ると、設計とエンジニアリングは、単にアイデアを製品化するだけにとどまりません。要件定義から製品の使用に至るまで、製品バリューチェーン全体を貫くデジタルスレッドの不可欠な要素となるのです。

設計とエンジニアリング、そして製品の使用との間のループを閉じるには、すべてのステップを製品ライフサイクル管理ソフトウェア環境に緊密に統合する必要があります。これによってのみ、要件、機能分析、性能検証間のトレーサビリティ、および設計をサポートする使用データの分析が可能になります。これにより、モデルは実際の製品のデジタルツインになります。それらは同期を保ち、同じパラメータ変更を受け、実際の運用環境に適応します。^{[ 43 ] [ 44 ] [ 45 ]}