2

OPTISLANG - プロダクション4.0とIOTへの 架け橋となるデジタルツインの準備optiSLangは、最新の製品ライフサイクル管理（PLM：Product Lifecycle Management）システムと 各製品開発拠点の間のギャップを埋めることができます。

タイトルストーリー // プロセスの統合と自動化

動機付けインダストリ4.0における新世代のプロセス自動化により、世界的な大手メーカーにとってのビジネスプロセスモデル

（BPM：Business Process Model）の範囲が変化しています。仮想製造実行システム、クラウドコンピューティング、およびビッグデータ解析などのツールと共にモノのインターネット

（IoT：Internet of Things）は、システムの計画、処理、フィードバック、および制御を最新式の方法で効率良く行うことができる包括的な存在になりつつあり、次世代のスマート設計および製造システムへの道を切り開いています。

インダストリ4.0の範囲内では、スタンドアロンツールが広範囲に開発されてきましたが、これらは各ツールが潜在的な問題に対応する専用のソリューションを提供するため、ソフトウェアごとにノウハウが必要でした。スタンドアロンモジュールとそれに対応するソフトウェアベンダーの数が増加するなかで、IT-HPCやビッグデータの出現により膨大な量のデータが生成され、それに伴ってデータ評価および管理システムの統合の必要性が生じてきました。最新のシミュレーションプロセスを統合することにより、これらのシステムの最適化と制御を実現できる機会がより一層開かれます。意思決定プロセスの高速化、追跡可能性の強化、さらに配置済みの既存の品質管理システム（QMS：Quality Management System）の改善を

図ることも可能です。ただし、シミュレーションテクノロジーはIoT製品そのものではなく、将来のIoTプロセスの極めて重要な原動力であるということに注意しなければなりません。

製品開発プロセス（PDP：Product Development Process）のさまざまな段階で、生産サイクルの短縮化、改善の実施、および品質/製品ロバスト性/コストに関する問題の解決において、optiSLangは決定的な役割を果たすことができます。optiSLangは、PDPのさまざまな段階において各プロセスワークフローを最適化するだけでなく、最新の製品ライフサイクル管理（PLM）システムと各製品開発拠点の間のギャップを埋めることもできます。ここでは、以下のようなさまざまな処理工程におけるoptiSLangの潜在的役割について説明します。

• 実験計画、Software-in-Loop（SiL）およびHardware-in-Loop（HiL）統合

• 統計解析 • データベースROM • 仮想製品最適化 • パラメトリックモデルおよびワークフローの生成 • 試験用の仮想モデルのキャリブレーション • ロバスト設計最適化（RDO）

タイトルストーリー // プロセスの統合と自動化

RDOジャーナル//2016年2月発行 3

図1： CAxプロセス、製品ライフサイクル管理、およびHardware-in-Loop内外でのoptiSLangの統合

CAx サードパーティ

データベースROM

キャリブレーションシミュレーション = ハードウェア

デジタルツイン複雑なCAxワークフローの自動化

開発パラメトリック研究、RDO、…

統計解析

実験室

CAEデータ製品

手動 HiL

DOE

PLM

に接

続

PLM

に接

続生産

仮想製品

図2： PLM/SPDMデータベースおよびoptiSLangに基づいて共同作業を行う最新の製品開発プロセスの構成

CAxサードパーティ

シミュレーション RDOワークフロー

製品解析

（CA

D）モ

デル

タイトルストーリー // プロセスの統合と自動化

4

実験計画またはハードウェア統合真の意味では、実験計画（DoE：Design of Experiment）は定義された設計空間に存在するパラメータ値の評価を表します。DoEは手動で調整するかまたは統合されたHardware-in-Loop（HiL）システムとして調整できます。その際、optiSLangをデータ交換用のインターフェースツールとして使用して、感度解析や最適化をリアルタイムで動作中のシステムで行えます。LabViewなどの統合開発環境（IDE：Integrated Development Environment）と共に、自動計測および結果評価システムを配置できます。このような統合システムがあれば、エラーを防いだり実行総数を最低限に抑えることができるので、時間と労力を大幅に節約できます。

検索します。このワークフローは、入力パラメータが大量である場合に非常に強力な役割を果たし、一定の設計ポイントまたは実験から最大量の出力情報を得ることをユーザーに保証します。ビッグデータ解析ツール、デジタルツイン、またはその他のリソースで生データが取得されるかどうかにかかわらず、optiSLangは感度解析、複合領域最適化、パラメータ識別、ロバスト性評価などを使用して、ロバスト設計最適化の効率的な方法を提供します。可視化および後処理に関しては、optiSLangは非線形多次元相関行列の図解、2Dおよび3Dアントヒルプロット、予測の係数（CoP®）に関するメタモデル予測品質、主成分分析、および統計的評価の図解などのさまざまな機能を提供します。

統計的後処理optiSLangの統計解析ツールは、使いやすくシームレスな統合機能に重点を置いてユーザー入力を最小限にするというDynardoの最小主義哲学に従っています。アルゴリズムは、設計空間の枠組みの中でノイズや設計ゾーンの不具合に対応するロバスト性が実現されるように設計されテストされます。optiSLangは、最適予測のメタモデル（MOP®）ワークフローを使用して、指定された数の設計ポイントに基づいて重要なパラメータのサブドメインで最良の相関モデルを自動

optiSLangの統計アルゴリズムは、さまざまなバックグラウンドおよび領域で長年にわたり使用されてきました。その領域の1つが、自動車産業の仮想プロトタイピングです。

データベースROMDynardoのデータベースROM（DB-ROM）の概念は、概念評価の一般的な定義の枠を超えて広がっています。プロセスサーバーの重要な要素として設計され、製品開発サイクルの複数の拠点間のインターフェースとして機能しています。

図3： optiSLangの統計ツールは、設計を理解して最適化するための優れた 基盤を提供する。

図4： optiSLangは、設計評価のためのヒストグラム、信号チャネル、および アルゴリズム概要を備えた強力な視覚化ツールボックスを提供する

そのようなHiLシステムは、レーザー周波数、電源電圧、レーザー出力、および電池温度/圧力などのパラメータに基づく磁力計評価に重点を置くInstitute of Photonic Technology（IPHT、イェーナ）によって実装されました。1つの電池の性質を特定するのに数ヶ月かかる手動評価プロセスが、optiSLangおよびエンジニアリングIDEシステムに置き換えられました。それにより、HiLシステムの最適な機能性、信頼性、および最適化が実現されました。

詳細情報：http://bit.ly/2bs9XEd

Bergische Universität Wuppertalで行われた共同研究では、optiSLangを使用して、機械要素の設計空間の生成とロバスト設計最適化が行われました。各要素の定義された許容範囲を使用して設計空間が決定され、適切な応答として法線応力分布が抽出されました。optiSLangが許容範囲管理において重要な役割を果たすことと、自動車産業の適切で制御可能な中心的プロセスの目的を達成できることが示されました。

詳細情報：http://bit.ly/2b9dlla

タイトルストーリー // プロセスの統合と自動化

RDOジャーナル//2016年2月発行 5

これについては、DynardoのDB-ROMはPLMシステム、ビッグデータソース、および参加しているCAxプロセス間で定義されたプロトコルを使用して、情報ソースとしての役割を果たします。Dynardoの「ワン・フォー・オール」の精神に従い、VPDPのさまざまな段階で簡単にさかのぼって調査できる

ような、簡単で安全かつ直感的なリソースになるよう設計されています。DynardoのDB-ROMは物理特性や環境に依存しません。また、協調シミュレーションにおいてIoTプロセスのモニターとしてシームレスに機能します。そのため、ユーザーはシミュレーション制御のロバスト設計開発モジュールを構築できます。このモジュールでは、仮想製品開発の入り口点で設計のロバスト性と最適化を操作できます。

仮想製品開発 – CAxワークフロー、RDO、 キャリブレーション、およびPLM製品開発プロセスにおける無駄のない管理の導入により、CAxプロセスの役割が当たり前になりました。ハードウェアベースの製品試験が現在の製品開発環境のコアプロセス

図5： データベースROMは、デジタルツイン、システム設計、プロセスワークフロー、および製品ライフサイクル管理などのインターフェースへの重要なリンクを提供する。

データベースROM拠点としてのoptiSLangのメタモデルのビジョンは、CADFEM GmbH社による工作機械のカスケードコントローラーの自動最適化研究ではっきりと示されています。この研究は、Simplorerを使用してプロセス抽象、システムシミュレーション機能、および作成済みのワークフローへの統合を独自に強調しています。

詳細情報：http://bit.ly/2bwoUnp

図6： Dynardoの製品は、PDPにおけるさまざまなゲートおよびマイルストーンを通じて、仮想製品開発サイクルをサポートする。

CAEデータ ロバスト設計

計測データ

モデルキャリブレーション 重要なモデルパラメータを識別し、 シミュレーションと計測の間の 最良適合を探す

設計の理解 パラメータ感度を調査し、 複雑性を低減し、 最良のメタモデルを生成 設計改善

設計パフォーマンスの最適化

設計品質 設計のロバスト性および信頼性を確保

プロセス管理

データベースROM

システムシミュレーション

製品ライフサイクル

製品データ

タイトルストーリー // プロセスの統合と自動化

6

であり、シミュレーションベースのアプローチはまだ実世界での検証を必要としますが、高性能なHPCシステムによる堅牢なCAEプロセスが出現したことで、数値シミュレーションがPDPの最前線で行われるようになりました。それにより、Dynardoの「ワン・フォー・オール」の精神が固有の物理現象の枠を超え、ハードウェア、PLM、VPDPなどの統合モジュールの使用により、実世界環境と仮想世界環境のギャップを埋めます。その中でoptiSLangは、VDPでさまざまなツールを利用できるインターフェースを一般的なプラットフォームに提供し、プロセス統合ソリューション向けの明確なパラメータ管理システムの役割を果たします。

次世代のoptiSLangでは、ANSYSやSimulationXのようなCAE環境のパラメトリックモデリングや、EXCEL、MATLAB、またはPythonのようなプログラミング環境にも直接アクセスできます。したがって、ユーザーは順次および繰り返しループで複数のツールを組み合わせることができます。制御ツールとして、optiSLangはライセンスの不足、実現不可能な形状、およびその他の矛盾が原因となって失敗した設計に関連するエラーを回避します。optiSLangは、単一のOSベースのプラットフォー

図7： 自動車分野ではoptiSLangを使用して設計最適化が行われている（資料提供：Daimler AG社）

ムの枠を超えています。つまり、Windows、Linux、HPCのみならずクラウドコンピューティングにも対応するモジュールを提供します。次のセクションでは、PDPのさまざまな段階におけるソフトウェア利用の見通しについて解説します。

1. モデルキャリブレーションSiemens AG社がボルト温度によるプリテンションロスの評価を試みた際に、FEモデルキャリブレーションとその後のロバスト設計最適化を実行するためにoptiSLangが選択されました。optiSLangの抽出ツールキット（ETK：Extraction Tool K i t）を使用してすべての後処理結果が収集され 、optiSLangに含まれている信号処理ツールを応用することで、キャリブレーションされたFEモデルパラメータの識別が可能になりました。キャリブレーションされたモデルに基づいて後続のRDOが実行され、最適化された設計プロセスチェーンが完了しました。さらにoptiSLangは、日常的な設計プロセスにおいてロバスト性および最適化を調査する効率的なモジュールとしても認められました。

詳細情報：http://bit.ly/2bzXexY

成形プロセスのロバスト性評価

運転快適性のNVH最適化

摩擦により生じた振動の数値予測による ブレーキ装置の騒音低減

耐衝撃性の ロバスト性評価

設計変数の多いタスクを最適化するための 軽量構造（CFRP、アルミニウム、他）の 剛性/強度/NVHの最適化

タイトルストーリー // プロセスの統合と自動化

RDOジャーナル//2016年2月発行 7

2. 自動化されたCAxワークフロー Robert Bosch GmbH社とDaimler AG社の製品工学部門は、VPDの入り口点でoptiSLangに出会いました。CAEモジュールのさまざまな段階に対処する自動ワークフローの生成と、CAD-CAE-CAMの各拠点間のインターフェースの接続に、CAxプロセスの原動力としてoptiSLangが使用されました。HPCテクノロジーの利用とCAEモジュールの自動化は、製品開発を加速して新たなレベルに進化させました。そして、FMUエクスポート、Excelアドイン、SPDM拡張などの機能を備えたoptiSLangは、次世代プロセス統合計画の競争においてリードし続けています。さらに、Comsol、GT-Suite、NX、Simulation Xなどのサードパーティ製ソフトウェアとのカスタム統合オプションは、さまざまな領域および部門でoptiSLangの応用範囲を拡大しています。

詳細情報：http://bit.ly/2cc7XML

3. ロバスト設計開発optiSLangでのロバスト設計最適化は、「最小限の入力で効果的な開発を」という考えに基づいています。仮想プロトタイピングでCAEベースの最適化を行う目的は、最小限の資源利用（材料、エネルギーなど）で最適な製品パフォーマンスを実現することです。それにより許容応力、変形、またはその他の限界応答の境界に近い設計ができます。感度解析、複合領域最適化、ロバスト性評価、および信頼性解析をoptiSLangで実行することにより、ユーザーはリスクの定量化、最適化可能性の識別、製品パフォーマンスの向上、資源効率の確保、市場への投入時間の短縮などが行えます。ロバスト設計最適化（RDO）では、CAEベースの最適化とロバスト性評価が組み合わされ、ロバスト性が同時に保証される製品最適化が可能です。典型的な例として、当社の顧客であるDaimler AG社の単一および組み立て部品の形状精度の解析に関する事例があります。モデルパラメータの感度を解析するために、Sレール成形とプロセスチェーンの結合をシミュレーションするプロセスワークフローが作成されました。感度解析にメタモデルを使用して調査した結果、成形のRDOの計算時間と成形ステーションパラメータが減少し、Sレールプレートのトランスレーション効果がよりわかりやすくなりました。

詳細情報：http://bit.ly/2bncGP4

4. PLM統合PLMシステムへのDB-ROMまたはCAxデータベースの統合に関しては、複数のソフトウェアに対応するインターフェースがまだサポートされていないため、依然として課題が残っています。しかしながら、optiSLangはANSYS EKMやSiemens TeamcenterなどのPLMシステムへの自動統合により、パラメトリックなプロセスワークフローを作成する実現可能なソリューションを提供します。それと同時に、optiSLangは既存

のプロセスワークフローへのシームレスな統合も実現します。したがって、ビッグデータ解析とCAx間でのデータ送信であろうと、完全に製造サイクル内でのVPDPの同化であろうと、optiSLangはPLMシステムとのアクセスをサポートするワンストップソリューションを提供します。

詳細情報：http://bit.ly/2cT31Os

結論新世代のoptiSLangは、従来の変動解析用の汎用ツールの枠を超えています。optiSLangは、PDPの各段階に多く見られる課題に対応するソリューションを提供します。モジュール式であるため、業界のニーズに合わせてアップグレードすることが可能です。より新しく、他のユーザーがカスタマイズ可能な機能が既に計画されているoptiSLangは、次世代のCAx

（CAD、CAM、CAE）プロセス間の強力な架け橋となることが大いに期待されています。

製品開発プロセスを成功させるうえでの重要なポイントは、以下のようにまとめられます。

• VPDPワークフローの自動化と標準化 • パラメトリック研究とロバスト設計最適化 • 柔軟性と拡張性 • 継続的改善のサポート • 共同作業の実現

著者 // Animesh Ranjan、David Schneider（Dynardo GmbH）