AIを活用したデジタルエンジニアリングで、消費財・電子機器のイノベーションを加速させる
よりスマートな製品は、よりスマートなエンジニアリングから始まる。
スマートフォン、ウェアラブルデバイス、スマート家電、IoTデバイス、組み込み電子システムなど、あらゆる製品は、最初の製品が消費者の手に渡るずっと前から、何千もの技術的な意思決定を経て開発されています。製品が小型化、高機能化、そしてネットワーク接続性の向上に伴い、エンジニアリングはもはや単に新機能を追加するだけではなく、ますます複雑化する製品アーキテクチャの中で、性能、信頼性、製造性、コンプライアンス、そして市場投入までの時間といった要素のバランスを取ることが求められるようになっています。.
製造業がアジア太平洋地域に集中し、イノベーションが北米とヨーロッパによって牽引される中、消費財・電子機器業界はかつてない速さで進化を続けています。AI、IoT、エッジコンピューティング、インテリジェントオートメーションは製品開発のあり方を根本から変えつつあり、製造業者は従来の設計プロセスを超え、シミュレーション主導のエンジニアリング、仮想検証、AI支援による意思決定へと移行することが可能になっています。.
もはや問題は「それを作れるか？ 」ではなく、「最初から正しく設計できるか？ 」である。
エンジニアリング上の課題は増え続けている
製品に高度なIC/SoCアーキテクチャ、高密度PCBレイアウト、組み込みソフトウェア、無線接続、インテリジェントセンシング、そしてますます小型化するパッケージングが統合されるにつれ、あらゆるサブシステムにおいてエンジニアリングの複雑さが増大し続けています。これらの要素はもはや個別に開発されるものではなく、ある領域の変更が熱性能、構造的完全性、信号完全性、消費電力、信頼性、そしてシステム全体の性能に直接影響を与える可能性があります。.
主なエンジニアリング上の課題は以下のとおりです。
・ 製品の小型化により パッケージ密度が高まり、熱管理、構造的完全性、および信号完全性の確保がより困難になる。
・小型電子機器に高電力密度が組み込まれるにつれて、熱管理の重要性がますます高まる。
・ バッテリーの最適化には、 性能、安全性、または寿命を損なうことなく、エネルギー効率を最大化することが求められます。
・ EMC/EMI規格への準拠に は、高速電子システム全体にわたる堅牢な電磁シールドと信号完全性が求められます。
・ ハードウェアとソフトウェアの統合に は、IC、PCB、組み込みファームウェア、センサー、通信インターフェース間のシームレスな同期が必要です。
・ 信頼性検証 では、実地試験を行う前に、振動、落下、熱サイクル、疲労、および環境性能を正確に予測する必要があります。
・ 製造性設計（DFM） では、製品の生産規模拡大、組立効率、および製造歩留まりを最適化することが求められます。
・ 規制遵守には 、製品発売を遅らせることなく、世界的な安全、EMC、無線、および環境基準への準拠が求められます。
・ 開発を加速させるには 、エンジニアリングの精度と製品の品質を維持しながら、シミュレーションとプロトタイプの反復回数を減らす必要がある。
これらの課題は、従来のエンジニアリングワークフローだけでは解決できません。シミュレーション、AI、デジタル検証を統合した開発プロセスに組み込んだ、高度なエンジニアリングインテリジェンスが必要です。.
製造前に、より良い製品を設計する
最初のプリント基板が製造される前に、製品の有効性を検証できるとしたらどうでしょうか？
現代の家電製品では、ハードウェアが完成するずっと前からエンジニアリング上の意思決定が求められます。製品に高度なIC/SoCアーキテクチャ、高密度PCBレイアウト、組み込みソフトウェア、無線接続、インテリジェントセンシングなどが統合されるにつれ、性能、製造性、および規格への準拠を確保するために、すべてのサブシステムをデジタル的に評価する必要があります。.
エンジニアリングチームは、競合ベンチマーク、リバースエンジニアリング、マルチフィジックスシミュレーション、およびCAE検証・妥当性確認（V&V）を通じて、実際の動作条件下での構造的完全性、熱挙動、振動、落下衝撃耐性、バッテリー効率、信号完全性、および電磁両立性（EMC/EMI）を評価できます。.
物理的なプロトタイプで設計上の問題点が明らかになるのを待つのではなく、メーカーは開発ライフサイクルのより早い段階で、性能上のボトルネックを特定し、製品の形状や材料を最適化し、サブシステム間の相互作用を検証し、エンジニアリングリスクを低減することができます。その結果、反復作業の迅速化、初回設計の成功率向上、物理テストの削減、製品開発サイクルの短縮が実現します。.
DEPの消費財・電子機器向けエンジニアリングアプローチ
今日のインテリジェント製品を開発するには、従来のシミュレーション以上のものが必要であり、AIネイティブなエンジニアリングが求められる。.
DEPは、IC/SoC設計、ハードウェアエンジニアリング、PCB開発、組み込みソフトウェアから、シミュレーション主導の検証、テスト、規制認証に至るまで、製品ライフサイクルのあらゆる段階をサポートします。高度なエンジニアリング専門知識とインテリジェントなデジタルワークフローを組み合わせることで、DEPは製造業者がエンジニアリングの複雑さをエンジニアリングインテリジェンスへと変換することを可能にします。汎用的なAIモデルとは異なり、DEPは構造応答、熱性能、振動、衝撃イベント、設計最適化といった、個々のエンジニアリング挙動に合わせた問題固有のAIアーキテクチャを採用しています。物理法則に基づいたAIは、支配的なエンジニアリング原理をモデルトレーニングに直接組み込むことで、予測が物理的に意味のあるものとなるようにすると同時に、元のトレーニングデータを超えた外挿精度を向上させます。.
DEPは、特許取得済みのボクセル化技術によってエンジニアリングの知能をさらに強化します。この技術は、形状、厚み分布、材料特性を、従来のポストプロセスでは捉えられない統計的に意味のあるエンジニアリング特性に変換します。信頼性を考慮したAIは、エンジニアリング上の意思決定に影響を与える前に、すべての予測の信頼性を評価します。また、縮小次数モデル（ROM）とスケーラブルなシミュレーションデータセットにより、エンジニアはエンジニアリングの忠実度を損なうことなく、検証済みの数千もの設計案を迅速に評価できます。これらの技術は、エンジニアリングの専門知識を置き換えるのではなく、それを増幅します。これにより、エンジニアリングチームはより広い設計空間を探索し、より迅速な意思決定を行い、最初のプロトタイプを作成する前に自信を持って製品を最適化できます。.
DEPが提供する主な機能
DEPのエンジニアリング能力は、以下を含む消費財および電子機器製品のライフサイクル全体を網羅しています。
- より迅速かつ正確な設計反復を実現するための、形状準備、メッシュ生成、およびCAE前処理。.
- AIを活用した設計最適化、予測エンジニアリング、シミュレーション自動化、そしてインテリジェントなエンジニアリング意思決定。.
- 民生用電子機器および組み込みシステムにおける構造、熱、振動、耐久性、EMC/EMIシミュレーション。.
- インテリジェントでコネクテッドな製品のための組み込みハードウェアとソフトウェアの共同開発。.
- 競合ベンチマーク、リバースエンジニアリング、およびCAE検証・妥当性確認（V&V）。.
- 物理的なプロトタイプ作成を最小限に抑え、認証取得を迅速化し、開発サイクルを短縮するデジタルエンジニアリングワークフロー。.
- コンセプト開発や組み込みソフトウェアから、テスト、検証、製造準備まで、エンドツーエンドの製品エンジニアリング。.
これらの機能が一体となることで、メーカーがスマート家電、ウェアラブルデバイス、IoT機器、通信機器、次世代組み込み電子システムなど、幅広い分野で信頼性の高い高性能製品を開発できるよう支援する統合エンジニアリングエコシステムが構築されます。同時に、エンジニアリングの労力、開発コスト、市場投入までの時間を削減できます。.
共に未来を創造する
消費財や電子機器はますますスマート化、ネットワーク化が進み、製品ライフサイクル全体を通してエンジニアリングの複雑さが増しています。DEPは、製品エンジニアリング、シミュレーション、AI、テスト、デジタルエンジニアリングを統合することで、メーカーが早期に検証を行い、パフォーマンスを最適化し、エンジニアリングの不確実性を低減できるよう支援します。コンセプト段階から生産段階まで、DEPはイノベーションの迅速化と、信頼性の高い市場投入可能な製品を実現します。.
次世代の消費財や電子機器を特徴づけるのは、機能の多さなのか、それとも各機能の背後にあるより優れたエンジニアリングなのか？
DEPのサービスとソリューションをご覧いただき、高度なエンジニアリング手法、AIを活用したデジタルエンジニアリング、そしてエンドツーエンドの製品開発に関する専門知識が、メーカー各社による次世代の消費者向け製品の開発にどのように役立っているかをご確認ください。.
