ビッグデータ解析アルゴリズムの構築とプロダクション環境への実装

自動車業界では、実際の運転条件下での排気ガスの排出量、燃費、運転パターン、故障予測など、重要性の高まっているアプリケーションに走行した車両から収集したデータを利用しようとしています。こうした大規模なエンジニアリングデータを扱うためには、莫大かつ多種多様なデータを高速に処理できるシステムが必要です。そうしたシステムには、柔軟でスケーラブルなデータ解析アルゴリズムが不可欠であり、それが社内システムとしてプロダクション環境内に展開されて初めて、エンジニアがデータから知見を導き出すことができるのです。

ホワイトペーパー『大規模エンジニアリングデータ解析とMATLABを活用したエンジンおよび車両の設計改善』をダウンロードして、フリートテストデータ解析システムを実現するための研究プロジェクトに関する情報を是非ご覧ください。研究チームは、MATLABを用いて、エンジンおよび車両の設計向上に役立つ重要な知見を引き出しました。


このホワイトペーパーには、以下のような事例が掲載されています。

  • 実際の条件下での正味燃料消費率(BSFC)の把握
  • 車両群の燃料消費が最も多くなる問題のある交通パターンの特定
  • PIDコントローラーブロックとプラントモデルを連結したクローズドループシステムシミュレーションの実行
  • MATLABとHadoopによる車両群の性能特性の可視化、最適化、分析

「チームのエンジニアは複数のアプリケーションではなく 1 つのソフトウェア パッケージ「MATLAB」 についてだけ知っていればよく、さまざまなツールの統合に時間を割く必要はありません。その代わりに、有益な結果を生み出します。」

Mercedes Benz RDNA, Inc.