Aras InnovatorPLMプラットフォーム
開発例
Aras for GT-SUITE ~Aras InnovatorとGT-SUITEとの連成~
GT-SUITEユーザー様にご提案する「解析自動化+データ管理+業務フロー管理」
Aras for GT-SUITE は、Aras Innovatorをベースとして、マルチフィジックス・システムシミュレーションツールとして多くのユーザー様にご利用いただいているGT-SUITEのデータ管理を主目的に開発しました。
Aras Innovatorのもつカスタマイズ特性を生かし、GT-SUITEの「解析自動化」、「解析データ管理」、「解析業務フロー管理」を機能の柱としています。
GT-SUITEユーザー様の“よくあるお困りごと”
- GT-SUITEを専任者以外にも使わせたいが、うまく展開できない
- Excelでパラメータ設定しているためプリポストは自動化したが、Excelがローカル管理のため最新のパラメータ設定でなかったり、間違った数値が上書きされる可能性がある
- 膨大なCAEデータの管理・整理ができていない
- ベテラン専任者のノウハウが共有化・ナレッジ化されていない
- 解析専任者と実験担当、設計担当の間でデータ管理やスキル・ノウハウの共有化が図れていない
- 業務フローが管理されていないため、データの履歴、どのCAEデータが最終か、合わせこみのタイミング、承認者が誰なのかなどといった情報がわからない
- 派生モデルの管理が複雑
- 展開が容易ではない
- 既存のPLMシステムではCAEデータを管理できていない

ユーザーフレンドリーなシミュレーションデータ管理ツールを構築
Aras for GT-SUITEのユーザーフレンドリーなインターフェースを使用して、クライアント側で、gtmデータとパラメータを入力し、Aras データサーバで計算を自動実行します。また、自動出力された計算結果データはAras上で管理することができますので、パラメータスタディを加速させ、自動化されたプリポストによって作業効率が飛躍的に向上します。さらに、Aras上でプロジェクトに紐づけてデータ管理することで、タスクの受け渡し、ワークフローを可視化することができます。

解析自動化機能とメリット

- 計算の自動化による業務の効率化
- 結果処理の自動化によって、面倒な画像のファイル化などから解放
- 設計展開することによって、新たな技術開発やモデリングにマンパワーを割ける
- 過去の計算結果を知り、重複計算を減らすことができる
- 大量な計算結果の一括管理から機械学習(AI)への将来的な活用

- GT-SUITEのライセンスやスキルが無くても解析実行が可能
- 結果処理などのレポーティングの作業の軽減
- CAE専任者の工数を気にせず、設計者自身がパラメータスタディを実行
- 形状設計で使ったモデルを利用して性能設計に活用
- 形状寸法を振ったバーチャル試験とロバスト設計が可能
データ管理機能

- Aras Innovatorによる統合管理によって、最新のパラメータ設定での解析実行や、間違ったパラメータの上書きなどといったイージーミスを防止
- ベテランのスキルをナレッジ化し伝承する
- 用途や粒度などに合わせてモデルを用意して設計者に展開
- 計算結果や入力値を統計的に分析
- GT-SUITEのモデルデータ履歴の管理
- GT-SUITEを起動しなくても、サムネイルで、モデル概要、パラメータ、諸元情報を確認
- 補器類の仕様変更の度に生じる派生モデルの管理
- 過去のプロジェクトで使用したモデルを簡単に抽出できる
- データの一元管理によって重複モデルの発生を抑制
- 最新のCAD形状、実験結果の不一致などのコミュニケーションミスの低減

- 過去の計算データやパラメータの確認
- 最新のモデルやパラメータの利用
- 関係するドキュメントを同時管理
- Aras InnovatorのSNS機能を使ってCAE専任者とスムーズに会話できる
- あらかじめCAE専任者が所定の場所に入力した使用方法、精度を保証する動作対象といったモデルの留意点などを知ることができる
- モデルを利用する上で不明な点があれば作成者にすぐ質問できる
プロジェクト(業務フロー)管理機能

- どのCAEデータが最終か、合わせこみのタイミング、承認者が誰なのかなどといった情報の履歴管理
- 形状作成や筒内圧合わせこみ、燃焼波形合わせこみなどの作業進捗の可視化
- プロジェクト全体を俯瞰したCAEモデル業務への専念
- 類似したモデル構築する際に過去に作成したモデルを探しやすい

- タスクの確認による作業進捗の可視化
- 計算結果アウトプット時など関係者へ通知
- プロジェクト視点で対象モデルを的確に検索
- 複数のモデルをつなぎ合わせたシステムレベルの性能検討
- 形状設計の修正があった際に変更対象のモデルがわかる