東芝情報システム株式会社

エンジニアリングソリューション

IoT×機械学習による高精度プラントモデル作成サービス

高精度プラントモデル作成サービス 概要

プラントモデル作成の手間を大幅削減
モデルベース開発の成功のカギ 高精度プラントモデル

高精度化
コスト削減
作成期間の短縮

モデルベース開発は組込みシステムの開発に用いる手法として浸透してきましたが、モデルベース開発のメリットを最大限に発揮するためには、上流工程でシミュレーションの精度を上げることが不可欠となっています。そのためのカギはプラント(制御対象)モデルの精度です。
プラントの中には、単純に数式だけでは表せないもの(電池、トナー、熱伝導など)があります。モデル化するには実物を測定した結果から、人手でモデルを試行錯誤し導き出す手法が一般的です。しかし、この方法では、精度を上げることが難しく、また、手間や時間がかかってしまいます。

これらの課題を解決するため、当社では、計測したデータを自動で収集し、機械学習により高精度なプラントモデルを作成する仕組みを提供しています。

プラントモデルとは

うれしさ

機械学習によるモデル作成で高精度化
機械学習によるモデル作成で高精度化

プラントモデルの高精度化 - 機械学習活用により -

さまざまな理由により、数式モデルでは実測の挙動と乖離するケースがあります。初めからすべてを盛り込んだモデルを作成することは困難です。そこで、計測データをもとに機械学習させることで、数式モデルと実測値の差異を埋め精度の高いプラントモデルを作成することができます。

プラントモデル作成コストの削減 - IoT活用により -

機械学習によりプラントモデルの精度を上げるためには、多くの計測データが必要となります。計測データを集めるためには多くの時間とコストがかかります。そこで、現存するシステムあるいはプロトタイプからIoTを活用しデータを集めることで、計測時間、コストを削減することができます。

プラントモデル作成期間の短縮 - IoT×機械学習により -

IoTによってクラウドに集められた大量の計測データの分析、モデル化に機械学習を用いるため、人が試行錯誤してモデル化することに比べ作成期間を飛躍的に短縮することができます。

プラントモデルの逐次ブラッシュアップ

IoTによって逐次集まる多くのデータを使ってリアルタイムに機械学習を行うことによってモデルの精度向上、対応範囲の拡大を随時行うことができます。十分なデータがそろった事象についてのデータは収集を中止し、新しい事象に的を絞ってデータを収集することができます。この仕組みにより無用なデータ量、処理量の増加を防ぐことができます。

モデル精度と開発時間の関係

適用範囲

車載システム
車載システム
ITS/ADAS
ITS/ADAS
産業機器
産業機器
製造装置
製造装置
医療機器
医療機器
xEMS
xEMS

提供サービス

提供サービス

※ M-RADSHIPS HSEは、当社が開発したHILSツールです。

提供サービス
高精度プラントモデルの提供
  • 当社が保有しているプラントモデルのご提供
  • お客様のご要望に応じた高精度プラントモデルの作成
高精度プラントモデル作成環境の提供
  • お客様ご自身が機械学習を使ってモデル作成できる環境の提供
お客様に合わせた環境構築をワンストップで提供
  • IoTサービス基盤を用いたエッジからクラウドまでのIoT環境の構築
  • クラウド上で機械学習を行いモデル化する仕組みの提供

お客様のご要望に応じて環境構築、受託開発等も対応いたします。お気軽にご相談ください。

モデルベース開発 関連製品

M-RADSHIPS Cloudは、クラウドを活用した新しいサービスです。お客様がモデルベース開発を導入する際に直面するプロセス構築、人材育成などの課題の解決に役立つコンテンツ、開発効率を向上させるために活用できるモデルライブラリ、リアルタイムシミュレータとの連携コンテンツ、連携モデルのご提供を行います。

MATLAB/Simulinkを活用したモデルベース開発について、コンサルティング、ライブラリ/ツール提供、受託開発など様々なソリューションをご用意しています。

シンプルでコストパフォーマンスの高いシミュレータです。プロトタイプ作成、テスト用ツール(HILS)としての活用が可能です。

プラントモデルとは
プラントモデルとは、システム設計やシステム開発に用いられるシミュレーションにおいて、制御対象となる物理モデルのことです。たとえば、自動車の駆動系の制御システムを設計する場合にはエンジン、ミッション、シャシなどのモデルがこれに該当します。

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