計測エンジニアリングシステム株式会社

PRODUCT SMART UQ

SmartUQ

予測解析と不確かさの定量化ソフトウェア

SmartUQ を活用することで時間とコストを節約しながら、 従来の解析技術では不可能であった高度な解析を確実かつ効率的に実行することができます。ソフトウェアの特徴としては、 ビッグデータのための最新の実験計画法 (DOE) とインテリジェントサンプリングアルゴリズム、 機械学習モデリング、 統計的キャリブレーション、 最適化、 感度解析、逆解析、 不確かさの伝播などの強力な解析ツールを備えています。 SmartUQ の解析ソリューションは、 自動車、 航空宇宙および防衛、 精密機械、 重機、 医療機器、 半導体、 エネルギー、 空調などの幅広い業界で使用されています。 SmartUQ は、 エンジニアリング業界全体における不確かさの定量化とデータ解析技術を押し広げることに挑戦し続けています。

実験計画法とデータサンプリング

システムの特性評価に必要なデータの削減

予測解析モデリング

効率的な統計モデルを用いて
システムの動作を再現

パワフルな解析ツール

システムに関する実用的な情報を可視化

SmartUQ はアメリカ、 ウィスコンシン州を本拠地とする、シミュレーションや試験、および複雑な業務システムに独自の解析と不確かさの定量化ソリューションを提供するソフトウェアおよびコンサルティング会社です。 世界トップクラスの統計専門家チームが率いるSmartUQ は、エンジニアリング解析、不確かさの定量化、CAD/ CAE、モデリング、シミュレーションの分野で豊富なバックグラウンドを持っています。

初めての方でもすぐ使えます

強力でありながら直感的なインターフェースを持つSmartUQは、品質管理の担当者やデータサイエンティストだけでなくCAEの解析エンジニアや、設計開発の方々を対象に作られています。SmartUQの洗練されたユーザビリティを持った操作性により、データがあれば直ぐに始めることができます。複雑な解析をこれまで以上に簡単に実行できます。

単体だけでなくお使いのツールと組み合わせても利用できます

不確かさの定量化の基礎の一つは、予測解析による正確な予測モデルの構築ですが、お客様の中には、SmartUQの機械学習による予測モデルの機能のみを単独のツールとして使用している方もいらっしゃいます。SmartUQのPython APIを使って、SmartUQの各ツールをシームレスにお客様のワークフローに統合することができ、GUIのメリットを最大限に活かしながら、解析にかかる時間を大幅に短縮します。また、SmartUQにはお使いのCAEツールとの統合機能も組み込まれています。

業務にマッチさせてモデル化できます

SmartUQの予測モデルは、シミュレーションモデル、製造ライン、運用データ、センサー、デジタルツインなどのデータセットを用いて構築することができます。SmartUQの予測モデルの用途としては、数値シミュレーションの代理モデルの構築や、最適化設計、仮想センサーの開発、根本原因の解析などがあります。既存のデータセット、またはシミュレーション結果のデータを使用することで。希望する精度が達成されるまで学習モデルの構築を繰り返すことができます。

SMARTUQ 関連動画

SMART UQについて

SmartUQは業界規模の不確かさの定量化を提供します

予測解析

エンジニアのための機械学習や予測解析機能を備えたSmartUQ

不確かさの定量化とは何か

SmartUQでリスクを管理する

なぜ不確かさの定量化?

統計解析で競争力を高める

不確かさの定量化(Uncertainty Quantification: UQ)とは?

不確かさの定量化は、最適化と意思決定の両方のプロセスにおける不確かさの低減において極めて重要な役割を果たします。SmartUQは下記のような包括的なフレームワークを提供します。 ・予測モデルの構築:複雑なエンジニアリングシミュレーションを模倣するように学習します。 ・感度解析:結果に影響を与える可能性のあるパラメータをランク付けします。 ・不確かさの伝播:どの入力が出力分布に最も大きな影響を与えるかを判断するのに役立ちます。 ・統計的キャリブレーション:シミュレーションモデルと物理テストの間の不一致や不確かさを可視化します。 ・逆解析:条件の悪いモデル入力や不足しているモデル入力に対して、隠れている未知の分布を明らかにします。

現代工学のための予測分析

予測解析は、リアルタイム解析や将来のイベントを予測するための予測モデルを開発するために使用される、一連の高度な解析技術を含みます。シミュレーションモデリング、製造、運用データ、センサーデータなど、あらゆる種類のデータセットを使用し、学習を終えたSmartUQの予測モデルは、予知保全やリスク分析などの複雑な解析を素早く実行し、お客様のチームに競争上の優位性をもたらします。以下は、SmartUQの予測解析の応用例です。 シミュレーション実行数の低減 バーチャルセンサーと予知保全 根本原因分析 モデルのキャリブレーションとバリデーション(V&V) デジタルツイン

意思決定のためのUQ

シミュレーション、物理的なテスト、センサー、デジタルツインなど、データの出所がどこであれ、不確かさの要素は常に存在します。決定論的な点推定に頼ってしまうと、的外れな結果となり、コストがかさむ可能性があります。不確かさの定量化を用いてすべての可能な結果を考慮することで、意思決定プロセスを最適化し、リスクを減らし、結果に自信を持つことができます。 SmartUQは、以下のようなあらゆる種類のデータからの意思決定を最適化することができます。 積層造形(3Dプリンタ) デジタルツイン 仮想センサー 数値シミュレーション

解析による加速化:限られたデータからの洞察を最大化

時間とリソースは常に限られており、わずかなデータポイントに基づいて重要な意思決定をしなければならないこともあります。SmartUQは、少数のデータから最大限の情報を得るためのサポートをします。

  • 既存のデータを利用しながら、新しいデータのサンプリングを最適化します。

  • 既存のデータを利用しながら、バランスのとれたスペースをサンプルとして確保する。

  • 必要な場合にのみデータセットを改良するためのダイレクトサンプリング。

  • 正確なエミュレーションにより、設計空間全体を探索する。

  • 設計とテストの繰り返しを減らし、時間とリソースを節約する。

統計的キャリブレーション:シミュレーションモデルを実験データに基づかせること

シミュレーションの忠実性や予測能力を向上させるためには、モデルを構築する際にキャリブレーションが必要です。SmartUQには、ハイブリッドな実験計画法を生成したりや自動化された統計的キャリブレーションなど、モデルのキャリブレーションを促進する専用ツールが用意されています。最適なパラメータを素早く見つけ出し、モデルの不一致を自信を持って評価することで、モデルの検証を向上させます。

不確かさはどこにでもあります

すべてのシステムには不確かさがつきものです。不確かさは、測定精度、材料特性、使用シナリオ、モデリングの近似性、将来の未知の事象などから発生します。モデルの境界条件、初期条件、およびパラメータの不確かさにより、すべての要求を満たしているか、最適であるか、等重要な質問に自信を持って答えることが難しくなります。

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