データ分析

データ分析とは何をするものですか?

設計検討や顧客から提供された結果フォルダなどから、数十、数百ものシミュレーションモデルが存在する場合、それらの間で実際に何が変わったのか、そしてその変化が何に影響を与えたのかを理解すること自体が大きな課題となります。モデルのサイズがギガバイト単位に達すると、モデルを一つずつ開いて比較する方法はもはや現実的ではありません。DEP MeshWorksのデータ分析モジュールは、特許取得済みの手法でこの問題を解決します。この手法では、モデル群内のすべてのモデルを共通の比較空間に自動的にマッピングし、
設計と性能の両方における差異を、ファイルを一つずつ処理するのではなく、統計的に明らかにします。この機能は、MeshWorksの
パラメトリック、コンセプトモデリング、ROMツールを自然に補完するものです。これらのツールを組み合わせることで、大規模な設計群を迅速に生成でき、データ分析機能は、データを
手動でレビューしたり、AI/MLトレーニングに渡したりする前に、そのデータを理解し、分析することができます。

大規模な統計的明瞭性
大規模な統計的明瞭性

モデルを一つずつ開くのではなく、一つの画面で、モデル群全体におけるデザインとパフォーマンスの違いを確認できます。.

因果関係の洞察
因果関係の洞察

どの設計変更がどのような性能結果をもたらしているかを正確に理解することで、より情報に基づいた設計上の意思決定が可能になります。.

シミュレーション規模のデータ向けに構築
シミュレーション規模のデータ向けに構築

数ギガバイトにも及ぶ衝突、NVH、CFDデータセットに対応するために特別に設計されており、手動でのファイルごとのレビューは非現実的です。.

AI対応データのための基盤
AI対応データのための基盤

AI/MLトレーニングの前に実施する、実績のある特許取得済みの第一歩。データがトレーニングデータになる前に、そのデータを完全に理解することを保証します。.

データ分析の特徴

特許取得済みの統計マッピング技術
特許取得済みの統計マッピング技術

母集団内のすべてのデザインを共通の比較空間に配置することで、各モデルを個別に読み込むことなく、差異を自動的に特定できるようにします。.

入力と出力のカバー範囲
入力と出力のカバー範囲

全モデル群にわたって、設計側の変更点(形状、厚さ、材料)と性能側の結果(応力、周波数、圧力など)の両方を分析します。.

統計的設計空間報告
統計的設計空間報告

数百ものモデルにわたるばらつきを明確な統計的視点から提示し、設計や性能が実際にどこで、どれだけ変化したかを示します。.

MeshWorksの特徴

数百もの大規模シミュレーションモデルを一つずつレビューするのは、時間がかかるだけでなく、この規模では現実的ではありません。DEP MeshWorksのデータ分析モジュールは、プラットフォームに直接組み込まれた特許取得済みのネイティブ統計エンジンであり、単一のAIトレーニングサイクルを開始する前に、設計対象全体を評価します。ほとんどのプラットフォームでは、データ準備は別の問題として扱われますが、MeshWorksでは、設計上の決定からAIモデルの精度に至るまで、その後のすべての品質を決定するコアワークフローの一部としてデータ準備が行われます。.

組み込み式、ボルト留めではない
組み込み式、ボルト留めではない

これはMeshWorksのネイティブ機能であり、ワークフローに組み込まれたサードパーティ製の分析ツールではありません。.

AIの品質が実際に始まる場所
AIの品質が実際に始まる場所

モデルの品質は、トレーニングサイクルが開始される前にここで決定されます。開始後ではありません。.

手動レビューでは対応できないことを処理します
手動レビューでは対応できないことを処理します

ファイルごとのレビューが不可能な、数ギガバイト、数百ものモデルを含むデータセット向けに設計されています。.

特許で保護された優位性
特許で保護された優位性

DEP独自の統計的マッピング手法であり、他のプラットフォームでは利用できません。.

データ分析リソースをダウンロードしてください

DEP MeshWorksの特許取得済みデータ分析機能が、単一のAIモデルをトレーニングする前に、シミュレーション規模のデータに統計的な明確さをもたらす方法をご覧ください。.

  • 統計的設計空間マッピング

  • 因果関係に基づくデザイン洞察

  • AI対応データ準備

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詳細については、リソースライブラリをご覧ください。

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