E-PreMa | 機械学習を活用した設計初期段階における板金部品の製造性評価の改善

自動車分野におけるコスト圧力の高まりと短い開発サイクルにより、プロセスの効率化が求められています。これは板金部品の開発にも当てはまります。新しい板金部品を設計する際、開発初期段階では複数の設計方針が採られますが、それらの後の製造可能性を客観的に評価することはほとんどできません。そのため、後になって製造不可能と判明した部品の再設計により、高い追加コストや時間の遅延が発生します。そこでE-PreMaプロジェクトでは、開発の初期段階ですでに製造可能性を予測し、適切な設計方針を示すソフトウェアプロトタイプを開発します。基盤となる手法は、有限要素法（FEM）シミュレーション、機械学習、形状最適化、その他のデータエンジニアリング手法の組み合わせです。

得られるソフトウェアは、設計技術者に対して、部品設計における経済性および技術的要件を考慮するための再現性のある支援を提供することを目的としています。これにより、高価で時間を要する誤った設計開発を削減します。

本プロジェクトは、連邦経済エネルギー省（BMWi）の中小企業向け中央イノベーション・プログラム（ZIM）によって支援されています。