2019.3.15:ジェネレーティブデザインの先は (CIMdata Blog)


Beyond Generative Design (CIMdata Blog)


 ポロジー最適化を含むジェネレーティブデザインのアイデアは、1980年代に開発されましたが、完全には根付きませんでした。アディティブマニュファクチャリングの進化は、ユーザーが従来の方法では製造できないものを制作するのを助けるという新たな関心を呼び起こしました。私たちは、製品エンジニアリングや開発だけでなく、PLMがうまくことの成り行きを見届けライフサイクル全体に革命をもたらすであろう環境を創るために、コンピュータとソフトウェアの能力での驚くべき改良・改善を活用することでジェネレーティブエンジニアリング (またはヒューマンアシストデザイン・設計) に進化しています。

 CIMdataのエグゼクティブコンサルタントであるキース・ミエンテス (Keith Meintjes) 博士が、最近のブログを https://www.cimdata.com/en/resources/cimdata-blog/item/11644-beyond-generative-design に投稿しました。

 投稿したブログの中で、氏は “GenDes swims in a sea of other technologies” とコメントしています。

 CIMdataは、近々、4月4日に米国ミシガン州アナーバー、 4月11日にドイツのフランクフルト、4月15日にインドのプネー、 4月19日に中国の北京、そして4月24日に日本の東京で開催する2019 PLM Market & Industry Forumイベントでこのトピックスを詳しく取り上げます。2019年のテーマは、"Augmented Intelligence: Applications Across the Product Lifecycle (拡張知能:製品ライフサイクル全体にわたるアプリケーション" です。

 詳細については、弊社のPLM Market & Industry ForumのWebページ、
http://www.cimdata.com/en/education/plm-market-industry-forums をご覧ください。


ジェネレーティブデザインの先は
(Beyond Generative Design)

20190315 Keith Beyond GD

 ジェネレーティブデザインは、注目の話題であり、近々4月に世界中で開催される2019 PLM Market & Industry Forumのイベントで取上げる話題のの一つです。ブログを始めましょう!Generative Design (GenDes) は、要件と制約の記述からデザイン (製品の形状と材料の選択) を生成することができるツールのフレーズです。ジェネレーティブデザインのツール、特にトポロジー最適化の可能性については、一部では大騒ぎになっています。次は何が来るでしょうか?

 形状やトポロジーの最適化などのGenDesツールは1990年頃に (商業的に) 開発されましたが、一般的には手に入れることができませんでした。アプリケーションは使いにくく、コンピュータは十分な速度ではなく、そして最も重要なことに、利用可能な伝統的な製造方法では作ることができないデザインを生み出しました。

 次の20年間でアディティブマニュファクチャリング (しばしば3Dプリンティングと呼ばれる) の進展が見られ、2010年までに高性能金属製造部品のアディティブマニュファクチャリングが可能になることは明らかでした。これにより、ソフトウェアサプライヤの間や研究や学術界でのGenDesへの関心の復活を引き起こしました。急成長する学術的関心は、多くの場合、その技術が元の供給業者の技術を飛躍的に進歩させた多くのスタートアップ企業 (新興企業) をもたらしました。

 コンピュータは10万倍も高速になり、新しい先端材料 (複合材料、ポリマー) があり、ソフトウェアは使い易く、コンピュータによる幾何学とユーザーインターフェースのデザインの改良があります。これまで製造できなかった部品を製造するためにアディティブマニュファクチャリングを使用するだけではありません。

 企業は、GenDesとアディティブマニュファクチャリングを使用して、以前に最適化された部品 (Airbus、バルクヘッド) の再設計、高性能金属部品 (GE、エンジンファンブレード) の製造、部品の統合 (GE、エンジン燃料噴射装置) を行っています。企業は、 (後に量産に使用されだろう) ツーリングを制作するためにこれらの技術を使用して大量生産部品の必要性を回避しています。

 それにもかかわらず、克服すべき技術的およびプロセス上のギャップがいくつかあります。さらなる進歩が、CADシステムにおけるデータ表現 (例えば、格子構造) およびGen Desプロセスの要素間のデータフローにおいて必要です。今日のGen Designのイノベーティブな可能性に貢献する2つの主要技術は、およびアディティブマニュファクチャリングと先端材料であり、以下の図1を参照ください。

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図1:ジェネレーティブデザインと関連する技術

 これが私たちが見ているGenDesと他の技術を位置付けた様態です。最も重要なイネーブラ (primary enabler) は、コンピュータとソフトウェアのパワーです。数十年前と比較して、コンピュータは無限に高速で無視できるほど安価です。今日、私たちは多くのGenDesアルゴリズムが経験則 (heuristics) 、あるいは腕尽くのゲスワーク (brute-force guesswork) に依存することに気にしていません。このアイデアは、コンピュータが重い作業を行い、人は探求のための選択肢が与えられ、ヒューマンアシストデザイン・設計 (Human-Assisted Design) あるいはジェネレーティブエンジニアリングと呼ばれています。

 この将来のビジョンは、デジタル製品定義、Industry 4.0、IoTなどによるデータの可用性、およびビッグデータアナリティクスによる分析やロバスト設計手法に依存しています。これはそして、PLMライフサイクル全般にわたって製品開発に革命をもたらすであろう拡張知能環境 (Augmented Intelligence environment) を創り出すために人工知能および機械学習と重ね合わされます。

 “ジェネレーティブエンジニアリング” とは、製品コンフィグレーションのために人が手助けをする方法でデザインスペースと選択肢を探求するツールを含む範疇 (classification) となります。フレーズは、アイディエーション (構想) から製造に至るまで使用するプロセスについても言い表しています;たとえば、機能システムモデリングを使用したアーキテクチャ探求などです。私どもは、これら技術を効果的に活用するための、企業の知識と組織上の要件を探求します。

このトピックに関しての議論の主な点は次のとおりです:

  • ジェネレーティブデザインとは何かを理解する。
  • ジェネレーティブデザインに置いて新たな関心と感動・興奮を引き起こしているのは何かを知る。
  • 利用可能な商用製品の機能の認識 (awareness of the capabilities) 。
  • 必要とされる技術が進歩し、変化していることを知る。
  • ジェネレーティブエンジニアリングとは何かを理解する。
  • これらの技術を利用する将来の拡張知能環境 (Augmented Intelligence environment) のためのビジョン。
  • ジェネレーティブデザインとジェネレーティブエンジニアリングで成功するために必要となる組織の考慮事項に関する知識と意識・認識
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