Automotive Challenges
試作・試験レスを実現する次世代自動車開発
自動車産業界では、電気自動車（EV)や自律走行車の出現によって、年々厳しくなる法的規制や業界内の激しい競争のために最高水準の技術革新が要求されています。
安全性の向上と共に、軽量化や開発コスト削減は常に重要な課題であり、また様々な仕様の車種開発が必要となっています。
ESIGroupは、開発期間短縮化実現のために統合的なシミュレーション技術とサービスを提供し、安全性・快適性などの自動車性能における問題を解析することで、革新的な設計開発とコスト削減を支援します。
「ビジョン・ゼロ」の実現には、さらなる安全性向上への取り組みを継続的に行う必要があります。バッテリーを例にとると、車内の最適な場所への配置、様々な道路状況への対応、バッテリーハウジングの衝突抵抗と性能といった様々な懸念事項があります。ESI Groupのバーチャルプロトタイプは、バーチャル上であらゆる条件下での検証・テストを可能にし、電気自動車開発の成功を支援します。
革新的なインテリアレイアウトを実現するためには、キャビンの構成や個々の快適性ニーズに合致するような配置が必要となります。ESI Groupのバーチャル・インテリア・エンジニアリングは、設計の決定前に、バーチャル上でコンセプトやレイアウトのシナリオを繰り返してテストすることができ、レイアウトの変化に合わせてキャビンの全体像を把握し、快適性、消費エネルギー、安全性などを評価することが可能です。 More
快適性・安全性・コスト効率向上に加え、エネルギー管理目標達成と航続可能距離の最大化を同時に実現
ESI Groupのエンドツーエンドのエンジニアリングアプローチは、電気自動車の航続可能距離の最大化と同時に、車内の快適性と安全性向上を実現します。バーチャル上で、車内外のすべての車両部品の相互作用をリアルタイムに分析・評価し、乗員の快適性・安全性への影響を正確に予測することが可能です。つまり、暖房、換気、空調、バッテリー、パワートレインに加え、道路状況、交通量、運転スタイル、天候などの外部環境と組み合わせて、乗員の特性を考慮した分析・評価が可能となります。さらに、ハイブリッド・ツイン™の活用により、バーチャル上で没入感のある運転体験の実現を支援します。 More
エンジニアリングチームは、製品製造プロセスの手戻りを防ぐために、早期設計段階で製造プロセスの検証する必要があります。ESIのVRソリューションは、製造プロセスの初期段階でヒューマンセントリックに組立て・メンテナンス性の検証・評価が可能です。将来の起こりうる組み立てリスクを大幅に削減するとと同時に、安全性・生産性・収益性を向上させる最適な製造プロセスの確立を支援します。 More
自動車技術にとって「軽量化」は永遠のテーマとも言われています。それは、電気自動車の性能を最大限に引き出し、航続距離を伸ばすためには、車体、エンジン、駆動装置の軽量化が必要不可欠とされますが、品質面、コスト面、要件面に様々な課題があるからとされています。ESI Groupのシミュレーション技術は、主要な製造・組立工程をバーチャルに検証・評価し、知覚品質を検査し、製造プロセス全体の最適化を可能にし、軽量かつ柔軟に組み立てられる電気自動車を製造を支援します。 More
マルチマテリアルアセンブリによる自動車設計・製造
CASE（Connected（コネクテッド）、Autonomous（自動運転）、Shared & Services（カーシェアリングとサービス）、Electric（電気自動車））の進展により、製品構造、バリューチェーン、ビジネスモデルといった自動車産業を取り巻く環境が目まぐるしく変化しています。そのような中、多くの自動車メーカが、温室効果ガス排出量・燃費・航続距離といった目標を達成し、手頃な価格の製品を提供するため、戦略的最優先課題として軽量化やコスト削減に取り組んでいます。車体の軽量化には、ボディやシャーシの軽量化設計が必要不可欠なため、軽さや強さに定評のあるアルミニウムやハイテン材が自動車材料として用いられていますが、一方で製造の複雑性は増しています。また、パワートレインもボディやシャーシと同様に、軽量化に向け使用する材料を最小限に抑え、重要なコンポーネントの再設計が進められています。
ESIのマルチマテリアルアセンブリソリューションは、設計プロセスや製造プロセスの早期確立し、コストのかかる実物の試作品制作や試作品を用いた検証の削減が可能です。
安全な運転を支えるセンシング技術
自動運転が最高の安全レベルに到達するためには、360度の視界と、センサー(カメラ、レーダー、ライダー)からのデータを適切に処理する必要があります。ESI Groupのバーチャル・プロトタイピング技術とセンサー・モデル技術は、実際の試作品を用いた検証時間とコストを削減しながら、自律運転システムの信頼性を確立し、安全な自動運転車の開発を支援します。
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