事例で学ぶ！ “MBD x 統計解析” でさらなる開発効率アップの実現

概要

「モデルベース開発 (MBD) も統計解析手法も様々なやり方があって使いこなせていない・・」「概要は理解したつもりだが、事例がないとピンとこない・・」等の声にお応えすべく、モデルベース開発に統計的な手法を取り入れてより効率的に開発を行うためのヒントを具体例でご紹介します。

プレゼンターの鳥羽瀬様（AZAPA 社）はモデルベース技術に統計解析アプリを取り入れ、自動車をはじめ様々な業界で開発支援をされております。最低限の試行回数でのバーチュアル車両＆環境による性能最適化、ノイズに強いパラメータを見つけるロバスト設計など、様々な案件から得られた知見を伝授頂きます。 

ハイライト

• 電動自転車の販売台数予測と寄与度分析（T法）
• 工作機械の異常検知（MT法）
• 自動車の燃費最適化（パラメータ設計）

講演者について

鳥羽瀬 一英

パワートレインの研究開発に約20年携わり、要求機能分析・信頼性評価・統計解析に強みを持つ。2018 年 AZAPA 株式会社に入社後、自身の強みとAZAPAのモデルベール技術を組合せ、ツール開発、OEM や Tire1 メーカーの支援をしている。

井上 道雄

MathWorks のシニアチームリーダとして「現場で使える AI」をモットーに機械学習を中心とするデータ解析関連を担当。MathWorks 公式ブログや Twitter などで国内の MATLAB コミュニティ活性化に熱心。前職 NASA/JPL では数値流体力学（乱流）の研究に従事。2014 年に帰国し現職。