想像してみてください。あなたは組み立て製造業の社長です。そのメーカーでは製品の製造に数週間のリードタイムを必要としています。さらに、顧客のニーズの変化や競争の激化にさらされていることから、あなたは戦略にイノベーションを組み込む必要性を感じています。
ここで質問です。このきわめて重要なイノベーションを実現するために、どのような取り組みをしますか。
一案として、人工知能 (AI) を活用し、製品の設計プロセスにジェネレーティブデザインソフトウェアを導入するという手があります。ツールとしてだけではなく、アプロアーチとして。
製品設計者は「検討」を構築します。つまり、設計の制約、荷重、材料、製造方法などの条件を使用し、解決したい問題を定義します。次に、ソフトウェアが問題を検討し、イテレーションを何度も実行して、最適なソリューションのセットを提示します。それらをもとに、製品設計者は改良するソリューションを選択します。これらのソリューションはいずれも要件を満たし、無数のイテレーションを経たことで、設計チームが時間内に考案できなかった、あるいは思いつかなかったソリューションが生成されるのです。
オフィスチェアのブラケットの設計。ジェネレーティブデザイン使用前(左)と使用後(中央)。 一番右は椅子のアセンブリ図で、ブラケットの位置を確認できる。
戦略的な観点から見ると、効率的な材料の使用と売上原価 (COGS) にプラスの効果をもたらすことで、設計の質が向上し、市場投入までの期間を短縮できます。
ディーゼルおよび天然ガスエンジン、発電装置、関連製品などを手がける業界世界大手の Cummins 社は、ジェネレーティブデザインにより部品に使用する材料を 10 ~ 15% 削減しました。これにより、コストとサステナビリティの目標を同時に達成できました。
人の手よりも速く、偏りなく反復を実行し、人間ならではの先入観が入り込まないという特徴を持つジェネレーティブデザインは、ますます重宝されていくでしょう。
Creo の一部のバージョンには、ジェネレーティブデザインツールと、それに密接に関連するトポロジー最適化ツールが提供されています。しかし、4 つの側面から、ジェネレーティブデザインを利用したワークフローの方が従来の CAD ワークフローよりも信頼性が高いことがわかります。
要件を設計に組み込む。すべての製品は要件から始まります。製品の要件を決定づけるのはシステムエンジニアリングモデルであり、両者は紐づけられて PLM で管理されます。Creo でもまた然りです。以前の設計業務で自己検証した要件を使用することもできます。ここで重要なのは、ジェネレーティブデザインにより、モデルへの要件の適用は、検討の設定の一部であるということです。検討結果では、要件を満たしたすべてのソリューションが示されます。
製造方法を考慮して設計する。部品を設計し、シミュレーションや解析ツールを用いて検証した後、おそらく、さらなる設計業務が発生するでしょう。そして工程エンジニアにフィードバックの第一段階として部品を引き渡し、設計を完了させる前に何度もやり取りが発生するでしょう。
ジェネレーティブデザインでは、検討に製造基準を追加することで時間を節約できます。これにより、設計業務で最善のスタートを切れます。同僚の専門知識に頼る必要はありません。
次のような基準を追加できます。
複数のコンセプトを迅速に生成する。設計段階の初期を思い返してください。コンセプトは 1 つではないはずです。上級者であれば、これまで苦労して培ってきた経験を試したいと思うのではないでしょうか。ジェネレーティブデザインでは、ソフトウェアが人の手よりはるかに速く、しかも偏りなく反復を実行します。ただ、検討の設定はよく考えて行う必要があります。
提示されたモデルを Creo の設計環境で修正する。ジェネレーティブデザインによる部品モデルでは、B-Rep(境界表現)形状を生成します。その他のモデルと同じように Creo で作業できます。
検討は数分で設定できます。基本的なプロセスは次のとおりです。
イノベーションを保証するソフトウェアは存在しませんが、ジェネレーティブデザインは、より良い製品をより早く、より少ないコストで市場に投入するのに役立つ、実績のあるアプローチです。ジェネレーティブデザインで実現できることについて、詳しくは、こちらのページ をご確認ください。
ジェネレーティブデザインで最高の設計を短期間で提供する方法をご確認ください。