ロビンソン・コンサルティングは13日、製造業の研究開発部門向けに「AI設計支援システム」の提供を開始した。

本システムは、AIによる過去の設計データや製造トラブル情報の分析、また類似設計の検索や最適化提案を行うことで、設計工数の削減や品質向上を実現する。

AI設計支援システムの主な機能
①類似設計検索
入力された要件に基づき、過去の類似設計事例を自動検索。従来手作業で行っていた検索時間を大幅に短縮し、設計工数の削減を支援するす。
②設計知識活用
CAD/CAEデータと製造トラブル情報を統合的に分析し、最適な設計提案を導出。ベテラン設計者の知見も活用できるため、設計品質の向上につながる。
③最適化提案
過去の知見を基に、設計パラメータの最適化を提案。設計の手戻りを減らし、設計変更の負担を軽減する。
④リスク予測
過去の製造トラブル情報を分析し、潜在的な問題点を事前に検出。設計段階でのトラブル予防が可能になる。

活用可能なデータ
本システムは、設計データ、製造情報、ナレッジ情報を統合し、最適な設計提案を行う。
・設計データ：CADモデルやCAE解析結果、設計変更履歴、部品表データなどを活用し、類似設計の検索や最適な設計パラメータの提案が可能。
・製造情報：品質検査データや製造トラブル報告書、工程パラメータ記録を分析し、設計リスクを予測。
・ナレッジ情報：ベテラン技術者の知見や設計ガイドライン、過去の改善事例を組み合わせ、若手技術者の育成や部門間の知識共有を支援。

導入効果 – 設計部門の生産性を大幅に向上
「AI設計支援システム」を導入することで、以下のような効果が期待できる。
・設計業務の効率化：設計工数、類似設計の検索時間、レビュー工数の削減
・設計品質の向上：設計ミス、製造トラブル、設計変更の削減
・技術力の向上：ベテラン知見の効率的な活用、若手技術者の早期育成、部門間の知識共有促進

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