お客様の業界における Hexagon AI

石油化学業界のリーダーが物理情報に基づく AI を使用してコストを削減

石油化学業界のグローバルリーダーである SABIC は Hexagon の AI、先進材料モデリング、機械学習技術を使用して、材料がストレスにどのように反応するかを予測し、時間とコストを節約しました。

課題：

革新的な熱可塑性プラスチックである新しい ULTEM 樹脂を従来の材料データ生成アプローチを使用して開発と試験を行う場合、大幅な時間とコストがかかります。従来のアプローチは、通常、高価なラボ試験から構成され、精度が高く、信頼性はあるものの複雑です。また AI は迅速であるものの、大量のデータに依存します。

ソリューション：

Hexagon の製造業向けのデジタルリアリティプラットフォーム、Nexus は、より革新的な物理情報に基づく AI アプローチを採用し、コスト、複雑さ、高密度のデータセットなどのデメリットを最小限に抑えながら、プラスチック試験用の 3 つの従来のアプローチの長点を効率的に組み合わせています。

物理に基づくアプローチでは、モデルに供給されるデータに物理法則を制約として適用し、精度を高めます。データと物理法則の両方を取り込むことで、モデルは以前の結果に頼ることなく、意思決定プロセスにデータに物理法則を適用することができます。

SABIC の樹脂の試験と開発には 3 つのステップがありました。

まず、 SABIC は Nexus の AI モデルに供給するする生データを提供しました。その後、残りのデータは Hexagon の先進材料モデリングプログラム、 Digimat を使用して生成されました。このプロセスは、複数の AI モデルの反復的なトレーニング、検証、試験に使用され、最終的に最適なモデルを選択しました。Digimat の主な違いは、データ増強です。これは、ユーザーが不完全なデータから推測を行うことを可能にする統計技術です。

最後のステップでは、選択された AI モデルにトレーニングと評価を行いました。このステップは反復的で、多くのモデルが評価され、その予測精度に基づいて最適なモデルが特定されました。

結果：

SABIC は最小限の実験データを効率的に組み合わせて強化し、コストと時間を最大限に節約するために、 Hexagon のデジタルリアリティ技術の AI を採用しました。

必要な実験データの量が大幅に削減され、代替のラボ試験よりも 20 倍、純粋な AI メソッドよりも 10 倍少なくなりました。

Nexus で試験と反復を高速化

Nexus ホーム | ソフトウェア | Materials Enrich（hexagon.com）

AI ビデオプラットフォームを使用した自動車販売店のリスク軽減

「明確な情報へのアクセスを数値化することはできません。非常に貴重だからです。」

- AutoZone 建設担当ディレクター、Michael Petty

課題：

AutoZone には 6,000 以上の店舗があります。社内の建設チームは、年間 170 に上る新たな現場での活動、天候の影響、安全性を監視するために、より効果的なソリューションを必要としていました。何百もの現場を手動で監視するのは、非常に高価でエラーが起こりやすい作業でした。

ソリューション：

OxBlue AI ビデオ分析プラットフォームは、AutoZone による現場の自動モニタリングへの答えでした。OxBlue AI は AI 技術の重要部分であるパターン認識を使用して、データ分析を通じて異常を検出しました。これらの分析は、進行中のパターン、生産性、安全性にフラグをつけるために、建設チームに送信されました。現場の活動を正確に記録することで、論争や延長依頼が発生する場合の監査証跡も提供しました。

結果：

AutoZone は、 AI により現場モニタリングシステムを拡張・縮小し、データ駆動の意思決定に使用するための詳細で正確かつ最新の記録を提供し、労働時間の超過や複数の遅延に対する支払いリスクを軽減することができるようになりました。

OxBlue AI で洞察を得る

進捗度モニタリング | 人工知能カメラ（oxblue.com）

AI リアリティキャプチャソフトウェアを使用してドローンデータを迅速に整理する大型建設プロジェクト

「REVEAL は、数百万のデータポイントをわずか数分で自動分類し、クリーンアップするために必要なインテリジェンスと精度を備えています。」

- Goodfellow Bros.、エンジニアリング サービス技術マネージャー、Ken Fritts

課題：

Goodfellow Bros. の大型建設請負業者は、収益性の高いプロジェクトを実現するために出来形の状態と、それが次のステップにどのように影響するかを知る必要がありました。

「整地請負業者として、私たちはデータが土砂を表現することを望んでいます」とエンジニアリングサービス技術マネージャーの Ken Fritts 氏は話します。

そのためには、プロジェクトの数量、作業の進捗状況、生産性を容易に理解できる、より明確な現場の画像が必要でした。

ソリューション：

これまでのリアリティキャプチャツールは、大型建設業界が求める関連データを迅速かつ正確に取得できませんでした。AGTEK の大型建設ソフトウェアソリューション、REVEAL は AI を使用して Goodfellow の現場で取得したオブジェクトを認識し、建設車両、資材の在庫、土壌、植生などのグループに分類しました。AI は、ドローンやレーザースキャナーから収集した点群を使用して自動的に分類し、データから不要な要素を削除しました。

結果：

Goodfellow チームは不要な要素を素早く除去して現場の明確な画像を入手し、現場のクリーンなデータを取得することで、現場とオフィスのスタッフがプロジェクトの数量と作業の進捗状況を理解することに役立ちました。その結果、クリーンで明確かつ正確なデータがすばやく簡単に得られました。

「REVEAL 以前は、ドローンの飛行から点を見つけて分類するのは面倒で時間がかかる作業でした。REVEAL は、数量拾いサポートソフトウェアの次のステップです。ドローンデータの自動分類とクリーンアップを数時間ではなく、数分で実行します」とKen は言います。

AGTEK REVEAL によるデータの自動化と整理

AGTEK 開発 | Reveal-点群

クラーゲンフルト市、地理空間 AI プラットフォームの使用により太陽エネルギーを最適化

課題：

クラーゲンフルト市の測量チームは、オーストリア、ケルンテン州の首都におけるさまざまな土地利用区分の不動産をマッピングし、その利用状況をよりよく理解し、太陽光発電と太陽熱発電システムを建物の表面に設置できるかどうかを評価する目標を持っていました。

ソリューション：

デジタルツインは、あらゆる規模の地理空間データ用のクラウドネイティブプラットフォームである HxDR と、ソフトウェアを監視・評価する M.App Enterprise の AI を使用して作成されました。AI 技術は、高度 1,200 メートルで 4 時間半の飛行中に撮影された 19,000 枚の個々の画像を組み込んでデジタルツインを生成しました。

結果：

AI を使用して現実のデータを取得し、これを HxDR にロードして、不動産の総面積の地図を作成しました。都市内の不動産がどのように利用されているかをよりよく理解するために、さまざまな土地利用区分が記録されました。大量の太陽エネルギーを生成する屋根は、生成されたエネルギー量を示すカラースケールで 3D 表示されました。デジタルツインは、夏季と冬季の両方でそれぞれの木が作る影の効果を計算し、クラーゲンフルトの各家屋とビジネスの太陽エネルギーの潜在力を正確に計算しました。この情報は現在、クラーゲンフルトの太陽光潜在力土地台帳が作成したオンラインポータルで公開されており、住民による自宅への太陽光発電システムの設置ニーズの評価に役立っています。

HxDR で地理空間データを活用して革新を起こす

M.App Enterprise Hexagon HxDR - デジタルツインの管理

R-evolution、太陽光 AIで電力効率30％アップを目指す

「以前の限界は技術でしたが、現在の限界は私たちの想像力です。これらのシステムは、緊急対応からグリーンテクノロジーまで、これまで到達できなかったスペースに到達し、できなかったことを実行しています」

- R-evolution 社長、Erik Josefsson

課題：

2021年に Hexagon は、一連の技術リソースと才能を地球を救うために活用する新しい子会社、R-evolution の設立を発表しました。

最初のフェーズでは、R-evolution 社長の Erik Josefsson は環境モニタリングに加えて太陽光発電に焦点を当て、スペイン南西部のアルチドーナにある 40 ヘクタールの太陽光 (PV) 発電所用地を取得しました。

「私たちの目標は非常にシンプルです」と彼は言います。「Hexagon の技術を使用しない同等の発電所よりも 30% 高い効率で電力を供給することを目指します。」

ソリューション：

AI はアルチドーナに設置された製品シリーズ全体で使用されています。

BLK2GO と RTC360 スキャナーから生成された点群データは、リアリティキャプチャと計画策定のために、AI 駆動のワークフローを介して自動的にレジストレーションとメッシュ化が行われます。

モニタリングと予測のために、Nexus は AI 駆動のモノのインターネット (IoT) センサー、パーク内の資産全体の統合とエンタープライズアプリケーション機能を適用して、R-evolution のソーラーパークを強化します。データベース全体でデータを取得し、構造化し、提供することで、 API と SCADA システムを 1 つのモバイルアプリケーションに統合します。

OxBlue と BLK247 は、建設モニタリングと現場監視に AI ビデオ分析を提供します。

設計、エンジニアリング、シミュレーションには、Hexagon のマルチフィジックス数値流体力学ソリューション、Cradle CFD が設計とシミュレーションをリアルタイムで活用します。このソフトウェアは、太陽光発電所の熱および流体性能を最適化し、風、熱、エネルギーの使用をシミュレートし、正確なスポット価格取引用に天気予報をサポートします。

結果：

「シミュレーションは AI ベースの低次元化モデリングで運用化され、IoT データとの組み合わせにより運用可能なデジタルツインを作成し、これを使用することで、施設運用への情報提供と最適化が行われました」と Erik 氏は話します。

「 R-evolution は、モバイルデバイスで運用性能を細部まで確認できるようになりました。これにより、R-evolution は、ソーラーパークの重要性能指標に関する運用上の洞察を得るためのブループリントを確立しました。」

太陽光発電事業が利用可能なすべてのシミュレーションとセンサーデータを活用して、供給と需要、資産管理に関するより良い意思決定を行うことは、パフォーマンス改善に不可欠です。

現在、太陽光発電サイトは大部分が自律的です。Hexagon の技術はデータ駆動システムを使用して太陽光発電所の多くの機能を管理することで、施設の自律性への移行を加速しています。

R-evolution で持続可能な世界に取り組む

R-evolution | Hexagon 提供