架空パートナー成功事例

VELTRIX Systems の AI Assemble は HOOPS AI を活用して賢い CAM インサイトを提供

このケーススタディは、 架空の関係を探求し、当社の最新製品である HOOPS AIを理解する手助けをすることを目的としています。

このリソースは、このツールキットの潜在的な使用例を紹介し、その能力と可能性についてのコンテキストを提供するためのものです。Tech Soft 3D のパートナーとの実際の関係を探るために、当社の パートナー成功事例 をご覧ください。50以上の例があります。


課題:

VELTRIX Systems は、エンジニアとデザイナーを世界中の資格のある製造業者と結ぶリーディングデジタル製造マーケットプレイスです。高度な製造技術を駆使して、カスタムパーツのオンデマンド生産サービスを提供しています。ユーザーは CAD ファイルをアップロードし、即座に価格とリードタイムの見積もりを受け取り、オンラインで直接注文を行うことができます。VELTRIX Systems のウェブプラットフォームは、サプライヤー選択の簡素化、サプライチェーンの可視性の向上、スケールでの高品質な生産の確保によって製造プロセスを簡素化します。航空宇宙、自動車、医療、工業用機器など、幅広い業界に対応しています。

Background

“私たちは毎日何千ものファイルを受け取っています。それぞれのファイルには、そのパーツの製造方法に直接影響を与える B-rep ジオメトリ、許容差、仕上げ、追加 PMI データなどの重要な詳細が含まれています。その文脈を手動で抽出するのは遅く、エラーが発生しやすいものでした。”

Lukas Bauer, VELTRIX Systems のプロダクトマネージャー

VELTRIX Systems にとって、速度と精度の要求を両立させることは重要な課題です。彼らの顧客は、さまざまなソースから CAD データを自動的に解釈し、製造の実現可能性を判断し、数分でコスト最適化された生産見積もりを生成するために彼らのツールを使用します。しかし、モデルとアセンブリがより複雑になるにつれて、VELTRIX Systems のチームはユーザーに自動的により正確な見積もりを提供する方法という大きな課題に直面しました。

他の多くの業界で AI ツールが仕事の効率化に役立っている一方で、CAD データのユニークで複雑な性質により、エンジニアリングソフトウェアは顕著に遅れを取っていました。 VELTRIX Systems の新しい AI Assemble ツールは、ユーザーに CAD データを自動的に処理、評価、活用して、実行可能な CAM インサイトを提供する比類のない能力を提供しています。

3D エンジニアリングにおける AI 活用の独自の課題

HOOPS AI は、 CAD から機械学習モデルへの最速の経路を提供する Tech Soft 3D の最新ツールキットです。データの取り込み、クリーニング、エンコーディング、準備から、再現可能な実行と信頼できるバージョン管理を保証するまでのパイプライン全体を処理することを目的として設計されたこのツールキットは、CAD 機械学習ツールで「工場」を構築することを組織が実験するのをサポートします。Tech Soft 3D の CAD ファイルアクセスツールキットである HOOPS Exchange の信頼できる基盤の上に構築された HOOPS AI には、CAD データを処理するために特化した視覚化と解釈ツールが付属しています。

VELTRIX Systems のようなパートナーにとって、 HOOPS AI はユニークなワークフローをサポートし、AI ツールの開発に必要な実験を迅速に行える能力を提供します。

“3D データで機械学習ワークフローを構築することが、従来の CAD アプリケーションを構築することとはまったく異なることをすぐに理解しました。それは単に開発者を雇ってコーディングすることだけではなく、数百または数千のサイクルを通して実験し、学び、改善することです。”

Lukas Bauer, プロダクトマネージャー VELTRIX Systems

CAD データに基づく機械学習ワークフローの構築

VELTRIX Systems にとって最大の障壁は AI モデルを作成することではなく、その前にモデルを訓練するためのすべてを整備することでした。CAD ファイルを機械学習に使用できるデータに変えるには、

  • 異なるフォーマットの何千もの CAD ファイルを取り込む必要があります。

  • ジオメトリ、トポロジー、アセンブリ階層、PMI、許容差、材料特性を抽出してクリーニングする必要があります。

  • 部品と特徴の間の関係を保存しなければなりません。

  • ML フレームワークが理解できるように、すべてのデータを数値的にエンコーディングしなければなりません。

歴史的に、 これらのタスクがどの CAD ベースの ML プロジェクトでも 70%~80% を消費していましたので、イノベーションを遅らせ、リスクを増やしていました。

HOOPS AI はこの時間枠を縮め、統一されたスケーラブルなパイプラインを提供します。HOOPS Exchange により強化され、このプロセスの最も時間のかかる側面をサポートするように構築されたこのツールキットは、次の機能を提供します:

  • マルチフォーマットの CAD ファイルの自動取り込みと変換

  • 組み込みの修正、正規化、アセンブリ解決

  • 組み込み PMI の抽出と特徴および部品の分類

  • 機械学習に対応したグラフベースおよびジオメトリックエンコーディング

  • 何百、何千もの実験のための並列化されたパイプライン

  • トレーサブルで再現可能な結果のためのデータストレージ、バージョン管理、ビジュアライゼーションツール

“HOOPS AI を使用することで、数ヶ月ではなく数週間で完全なトレーニングおよび評価パイプラインを構築できました。これにより、私たちのデータサイエンティストはインフラストラクチャを気にすることなくモデルの改善に集中できます。”

Lukas Bauer, プロダクトマネージャー VELTRIX Systems

HOOPS AI の組み込みビジュアライゼーションとオーケストレーションツールは、VELTRIX Systems が何百もの実験を並行して実行し、モデルパフォーマンスを評価し、結果を継続的に改善するのを支援しました。“実験システムはゲームチェンジャーでした。”と Lukas は述べました。“新しいアーキテクチャをテストし、ハイパーパラメータを調整し、結果をすぐに比較できました。それは自動的に自らを改善し続ける「実験の工場」を提供しました。最初の成功した実行は数週間ではなく数時間で起こりました。”

成果: データ過負荷から他に類を見ない CAM インサイトへ

HOOPS AI を使用して、VELTRIX Systems は各部品のジオメトリー、材料、PMI に基づいて最適な生産プロセスを予測する新しい能力を開発しました。 より厳しい許容範囲が必要な箇所を自動的に認識することから、異なる製造方法を必要とする可能性がある領域をフラグすることに、VELTRIX Systems の AI Assemble ソフトウェアは CAM 企業が CAD データからより賢い決定を下すのを可能にします。

“鍵は穴や面を認識することだけではなく、その穴がなぜ存在するのか、それが何に接続しているのか、どのように正確である必要があるのかを理解することです。それは HOOPS AI が私たちを助けてくれることです。それが生の CAD データを製造インテリジェンスに変えます。”

Lukas Bauer, プロダクトマネージャー VELTRIX Systems

HOOPS AI の力を借りて、VELTRIX Systems は開発時間とコストを大幅に削減しました。“HOOPS AI を使用することで、 市場投入までの時間を50%短縮し、9か月からわずか4か月余りに短縮できると見積もりました。”と Lukas は説明しました。“HOOPS AI SDK は、私たちがより少ないリソースでより多くのことを達成するのを助けてくれました。見積もりに集中するエンジニアの小さなグループを集めて、既存のチームから考えもしなかったほどの成果を引き出すことができたのです。”

この迅速な反復プロセスはすでに成果をもたらしています。VELTRIX Systems の AI Assemble の最新バージョンには、潜在的な製造問題を自動的に検出し、ジオメトリーの調整を提案するインテリジェントデザインアシスト機能が含まれています。

VELTRIX Systems チームは、HOOPS AI の利用を拡大し、生成設計のアプリケーションを探求し続けています。Lukas は次のようにまとめました。“HOOPS AI により、私たちはより迅速に行動し、より多くのリスクを取り、自信を持って革新するための基盤を手に入れることができました。

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Tech Soft 3D では、VELTRIX Systems や他のパートナーがインテリジェントエンジニアリングソフトウェアの未来を構築するのをサポートすることを誇りに思っています。 このケーススタディは、架空の関係を探求し、新製品を理解するのを助けることを目的としています。Tech Soft 3D のパートナーとの関係を探るために、当社の パートナー成功事例