プレスリリース要約
株式会社JSOLは、プレス成形シミュレーションソフト「JSTAMP®」に初のAI機能を搭載したと発表しました。高強度鋼板の成形時に発生する「スプリングバック」の予測精度を向上させ、現場での度重なる金型修正を削減。自動車開発の軽量化と安全性能向上に伴う開発期間の短縮とコスト低減に貢献する注目の技術です。
株式会社JSOLがリリースした新機能「JSTAMP-RealSync for Springback」は、同社のプレス成形シミュレーションソフト「JSTAMP®」に初めてAI技術を融合させたものです。近年、自動車業界では軽量化と衝突安全性の両立のために「高強度鋼板」の採用が進んでいますが、この素材はプレス後に形状が戻る「スプリングバック」の予測が極めて難しいという課題がありました。今回の新機能は、実機テストの形状データとシミュレーションの予測値の差をAIに学習させることで、この予測精度を大幅に高めることに成功しました。
本技術の最大の特徴は、実機での試作を伴わない「バーチャル・トライ」の実現にあります。従来は、シミュレーション上で最適とされた形状であっても、実際のプレス機で成形すると誤差が生じるため、金型の修正を何度も繰り返す必要がありました。新機能では、コンピューター上で金型形状の微調整と検証を完結できるため、金型設計・製作のリードタイムを大幅に短縮できます。主な対象は、自動車メーカーや部品メーカーなどの製造業で、金型修正コストの削減と開発プロセスの効率化を強力に支援します。
Journalポイント
実はこれ、シミュレーションの限界をAIの学習能力で突破した画期的な仕組みなんです。
え、そうなんですか？シミュレーションって、コンピューターが完璧に計算してくれているんじゃないんですか？
実は、硬い鋼板をプレスすると、跳ね返りのように形が戻るスプリングバックという現象が起きます。これは物理的に非常に複雑で、いくら高性能なコンピューターでも、現実と全く同じように予測するのは困難だったんです。
でも、それだとせっかくのシミュレーションが役に立たなくなっちゃいませんか？
そうなんです。だから現場では、シミュレーション後に金型の修正を何度も繰り返すのが常態化していました。今回の技術は、実機テストのズレをAIに学習させ、コンピューター上で修正を完結させることで、その無駄な手戻りをなくします。
なるほど！物理の計算にAIのデータ予測を組み合わせたわけですね。これってCAEの分野ではよくある手法なんですか？
CAEというのは、コンピューターを使って製品の設計や製造を支援・シミュレーションする技術のことです。これまでは理論的な計算が主流でしたが、最近はJSOLのように、大量の計算データとAIを融合させる試みが急速に進化しています。
他の製造業向けのソフトウェアでも、同じようにAIの搭載が進んでいるんでしょうか？
はい、実は製造業全体でデジタルツインの実現に向けてAI活用がシフトしています。設計から製造までのデータを連携させ、開発工数を極限まで減らす動きが、今後の国際競争力を左右すると言われています。
シミュレーションとAIの組み合わせが、日本のものづくりの現場を強くしていくんですね。勉強になりました！
