K1 データドリブンで加速するブリヂストンのビジネストランスフォーメーション

産業革命　第4の波が訪れ、とりわけモビリティー産業では100年に一度の大変革期を迎え、「CASE」が進展。ブリヂストンは従来の製造販売業から、顧客の課題を解決し、新しい価値を生み出すソリューションプロバイダーへ変わるための様々な取組みを進めている。この変革を加速させるため、データドリブンなアプローチを駆使してモノづくりからサービスに至るまで、バリューチェーン全体の「デジタルトランスフォーメーション」を推進。モビリティービジネスの新たな価値・イノベーションの創出に取り組んでいる。その狙いと必要性、将来の展望に付き、いくつかの事例を交えて紹介する。

K2 Beyond the “I” in AI

人工知能 (AI) は、私たちが構築する製品と私たちのビジネスのやり方を変えています。 また、システムに AI を組み込む必要がある人にも新たな課題があります。 「AI ドリブン」なシステムを作るには、インテリジェントなアルゴリズム開発以上の、下記のようなことが必要です：

• Insight: システム全体に対する信頼を構築するために必要なテスト、モデル、およびシナリオを生成するためのドメインエキスパートからの洞察
• Implementation: データの準備、コンピューティングプラットフォームの選択、モデリングとシミュレーション、そして自動コード生成を含む実装の詳細
• Integration: 最終設計システムへの統合

エンジニアと科学者がどのようにして MATLAB^®/Simulink^® を使用して AI を設計し、次世代のスマートなコネクテッドシステムに統合するのか、マーケティング部 Vice President のRichard Rovner が説明します。

K3 MATLAB and Simulink 最新情報

機能拡張・改善点について紹介いたします。プログラミング、モデリング、シミュレーション、テストに役立つ機能や AI・自動運転に代表されるアプリケーション関連機能について取り上げます。

機械学習とディープラーニング

• A1 MATLABを用いた医療機器ソフトウェア開発～心拍変動解析とてんかん発作予知
• A2 MATLAB×データサイエンス~最新機能紹介と業務一元化の手引き~
• A3 信号処理アプリケーションのためのAI技術
• A4 機械学習を用いた伝熱制御材料の設計と開発 (マテリアルズインフォマティクス実践)
• B1 ディープラーニングを活用した、化粧品開発における微生物試験の迅速化
• B2 強化学習：最適制御のためのディープラーニングの応用
• B3 パワートレイン制御へのAI適用におけるECU実装開発プロセスの構築
• B4 ディープラーニングアプリケーションの組み込みGPU/CPU実装
• C1 ドローンxディープラーニングによるインフラ損傷検出の自動化
• C2 ディープラーニングを使った火力発電所ボイラ配管の画像による損傷評価の実現について
• C3 故障予測ｘIoT ～予知保全システムの構築～
• C4 モノづくりにおけるリアルタイムの意思決定にAIを展開

パワーエレクトロニクス

• E1 安全性・快適性・航続距離を向上させるEV用インホイールモータ技術
• E2 分散型電源モデルを含めた電力系統用HILシミュレータとSimulink適用事例
• E3 ACサーボを用いた放電加工機の高精度制御に関するMATLAB適用事例
• E4 モデルベース開発を活用した水素蓄エネシステムの設計検証

メカトロニクスシステム設計とパワートレインモデリング

• F1 日産エンジン制御開発におけるMBD適用事例と将来動向
• F2 Simulink Requirementsと新製品System Composerによるシステムズエンジニアリング
• F3 車両全体シミュレーションを活用しよう～電動パワートレインシステム開発を例題に
• F4 パワートレーン先行企画シミュレーション開発
• G1 プリンターにおけるトナー定着の熱制御設計へのMBD適用
• G2 HW/SWのパフォーマンス解析・最適化および協調設計
• G3 走行安全制御開発におけるモデルベース開発適用の取り組み
• G4 空調用電動コンプレッサのモータ制御システム開発におけるモデルベース開発事例