変革エンジニアリング
サービス

暗黙知とAI技術の融合で実現する業務変革

昨今の自動車開発は、CASE対応に加えて、従来機能の高度化や新たな環境規制対応も重なり、上流設計工程は膨大化、複雑化の一途をたどっています。これらに対して開発手法のデジタルツール導入およびシミュレーション技術の活用により効率化を追求してきましたが、「複雑化する要求を適正に要件化する」「変更点についてトレードオフを網羅的にリスク評価する」といった高度な検討領域に対しては、依然ソリューションは存在せず、熟練エンジニアの暗黙知に依存している状況です。
SOLIZEは、20年以上にわたって熟練エンジニアおよび組織の暗黙知を形式知化・デジタル化し、徹底活用する独自の変革手法を200社以上のお客さまに提供してまいりました。「活用しきれていない大量の成果物や実験データに対するAI活用」と「暗黙知の形式知化手法」を掛け合わせることで、課題解決に最適な知識を抽出する、熟練エンジニアの高度な思考を再現する取り組みの成果がではじめています。

SOLIZEは、暗黙知を形式知化およびデジタル化し、組織で活用可能な状態にすることで、
時間と場所を超えて経験、知識を共有しながら、人を中心にAIがサポートする設計業務への変革を追求します。
これにより、お客さまの設計力向上、創造的業務へのリソースシフトを支援します。

変革テーマ

設計検証、要求分析、実機評価の業務における最新の取り組みテーマをご紹介します。

AIを活用した設計・レビューの高度化/品質向上

ニーズや技術の進化に伴い、機能横断的で複雑な仕様検討が増加する一方で、専門細分化・分業が進んだ結果、設計における品質担保のための熟練設計者、レビュー依存がより顕著になっています。
これに対し、熟練設計者の網羅的かつ過去の知見からの洞察を加味した懸念、リスク要素を設計者へフィードバックする仕組みを、暗黙知の形式知化および独自の自然言語処理技術を組み合わせることで再現・活用する研究開発を進めています。

※本件は、NEDO ( 国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構 ) が2019年度に公募した「次世代人工知能・ロボットの中核となるインテグレート技術開発」の1つとして、当社が提案・採択され推進中の研究テーマです。詳細はこちら

自然言語処理AIを活用したRFQ読解・回答業務の高度化

グローバル展開等により取引先が急速に拡大するサプライヤーにおいて、OEM各社からのRFQを的確に読み解き、精査、自社の製品・技術をふまえて回答する業務はスピードと精度が競争力、収益に直結する重要な業務ですが、属人化、負荷集中、品質低下といった懸念があります。
これに対し、熟練者の個々の要件に対する注目点を体系化し、独自の自然言語処理AIに学習させ、再現する仕組みとして構築、これを活用した業務へと変革します。これにより、RFQから注目すべきポイントの網羅的な抽出作業を省力化、関連する過去事例・不具合調査等の活用をしやすくすることで、担当者が回答内容の検討に注力できるようにし、高精度化と効率化を実現します。

評価試験データ解析の最適化

車両に搭載されるECU(電子制御ユニット)が増え続ける中、相互を密に連携させ、より精緻に制御しながら性能を作りこみ安全性を確保する、評価試験の重要性がより高まっています。一方、各種評価データも膨大になっており、現在の熟練者依存での業務体制では、データ解析を十分に実施できずにトラブルの予兆を見逃し、開発終盤の手戻りに繋がるケースも発生しています。
このような状況に対し、AI技術を活用して分析プロセスを最適化することで、網羅的なパラメータ解析や、従来気付かなかった知見の獲得を実現することが可能となります。
分析効率を高め、本来注力すべき考察や対策の質とスピードを向上することで、開発上流での性能・品質の作りこみを高効率で実現します。

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