Case

解析事例

AIによる梱包物の落下解析事例

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  • 製品名

    • DesignExplorer

  • カテゴリー

    • AI・機械学習解析事例

  • 産業分野別

    梱包物の落下解析

    DOE（実験計画法）は、複数の要因（設計変数）が結果に与える影響を効率的に調べるための統計的手法です。AIによる予測モデルの構築には、学習データ（解析結果）が必要となります。DOEを使用することで、全ての要因の組み合わせを網羅的に解析するよりも、少ないデータ数で効率的にモデルを作成できます。DesignExplorerは、DOEで得られた学習データ（解析結果）を用いて、予測モデルを構築します。 

     

    • DesignExplorer_6
      実験計画法（DOE）の概要

    こちらは、DesignExplorerで構築した予測モデルのデモ動画です。予測モデルを構築するメリットは、既存の解析モデルを有効活用できる点にあります。一度評価が完了した解析モデルは、再利用される機会がそれほど多くないかもしれませんが、DesignExplorerを用いてAI予測モデルを構築することで、各設計変数が解析結果に与える影響を把握することが可能です。これにより、類似の解析業務に対する知見を、予測モデルという形で蓄積・活用することができます。 

    落下解析のデモ動画 
     

     

     

     

     

     

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