ソフト(予測) - メーカー・企業と製品の一覧

更新日: 集計期間:2025年08月27日~2025年09月23日
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ソフトの製品一覧

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『PPS事業のための電力需給管理シミュレーション』

シミュレーションソフトの開発承ります!効果的な需給バランスを作成!

当社では、新規需要家開拓、新規電源計画を含めた中長期的な事業計画立案を ご支援するシミュレーションソフトの開発をいたします。 シミュレーションをとおし効果的な需給バランスを作成します。 【特長】 ■電力料金計算請求システムで登録した実績電力データを利用 ■信頼性の高いオラクル社製データベースを使用 ■クライアントサーバータイプで同時処理が可能 ■既需要家と新規需要家の合計が1000以上でも十分対応可能なデータベース容量 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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広域道路網交通流シミュレーションシステムSOUND

数km~数100km規模の広域道路ネットワークにおける面的な施策評価に適用可能

広域道路網交通流シミュレーションシステム「SOUND」は、東京大学生産技術研究所での研究をもとに、入力データ作成機能やアニメーション機能、結果表示機能などをパッケージ化した商用ソフトウェアです。最新のVer. 5 では、街路網交通流シミュレーションシステム「AVENUE」とユーザーインタフェース部分を統一し、より使いやすくなりました。都市圏規模の広域ネットワークを対象とした面的な施策評価や環境インパクト評価でお役に立ちます。

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パワートレイン専用機構解析ソフト『SIMDRIVE 3D』

単一環境で対応!概念設計、システム設計、最適化までの各工程で活用できます!

『SIMDRIVE 3D』は、ドイツのCONTECS社で開発されたパワートレイン専用の マルチボディシミュレーション(MBS)ソフトウェアです。 エンジンのダウンサイジング、補助機器、摩擦低減技術を複合した様々な 開発プロジェクトに対し、単一環境で対応するプラットフォームとして、 概念設計、システム設計、最適化までの各工程で活用可能。 欧米ではすでに数多くのOEMおよびそのサプライヤで採用され、設計情報を共有するプラットフォームとして使用されています。 【機能】 ■Belt Drive ・摩擦ベルトドライブ(フラット、Vベルト)の動的シミュレーション ・テンショナ、デカップリングプーリ、1方向クラッチ、ダンパ等のモデル化 ・ベルトの張力、滑り、ねじり振動の予測 ・テンショナの運動とばたつき、ベルトの寿命などの予測 ■Gear & Transmission ・歯車機構の振動と動的な運動のシミュレーション ・シャフト、ホイール、ハウジングの荷重による変形 ・3次元のギヤ接触まで考慮した動的な伝達誤差やガタなどの解析

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Board Financial Consolidation

正確なグループレポーティング、迅速な連結決算と完全な連結グループ管理!

『Board FC』は、企業は単一の統合されたビジネスインテリジェンスおよび EPM環境上で制度連結と管理連結の双方を実行でき、財務および オペレーションの成果に関する深い洞察を提供します。 Board FCは、BI&EPMが統合されたソリューションの一部で、Boardの 意思決定プラットフォームが持つ様々な利点を享受できます。 このプラットフォームでは、分析およびレポーティングが、計画、予測、 シミュレーションの各プロセスとシームレスに統合されます。 【主要な機能(抜粋)】 ■制度および経営管理に必要な複雑なグループ構造の多階層連結を実現 ■取引単位または通貨レベルでの会社間突合 ■フラット連結および多階層連結 ■複数シナリオ(実績、予算、予測など)の作成と比較 ■多彩かつ任意の会計期間単位設定(通年、四半期、月次など) ■複数の勘定科目体系の管理(ローカル、グループ、レポーティング) ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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群集流動シミュレーションソフトウェア『MassMotion』

建物の安全な設計やスムーズな施設運営におすすめ。歩行者の移動経路や予測し、混雑の発生条件や密度を割り出します。

建築物の中などを多くの歩行者が移動する際に、それぞれの人がどのような経路を選択し、結果どのような場所で混雑が生じるかなどをシミュレーション・解析するためのソフトウェア。 2D/3D CADモデルの中を移動するそれぞれの歩行者モデルに個々のアジェンダやパーソナリティが定義されることで、各歩行者モデルが独自に経路を選択し行動していくため、とてもリアルな人流シミュレーションを実施することが可能です。 各種建築設計や災害時のシミュレーション、既存施設の再開発などに活用いただけます。

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解析ソフトウェア『OOFELIE』

高い精度で製品の挙動を予測する強連成マルチフィジックス解析ソフトウェア

『OOFELIE』は、FEM/BEMモデルにて、熱・構造・音響・電場・磁場・流体などの 物理現象を解析するOpen Engineering社製の強連成マルチフィジックス解析ソフトウェアです。 外部デバイスとの相互作用も考慮した上で、高い精度で製品の挙動を予測します。 また、光学設計ソフトZemaxと自動的にデータ交換を行い、ヒューマンエラーや データの取り間違えのリスクを減らし設計効率を向上させます。 【特長】 ■単一ソルバの強連成解析で高速・高精度 ■FEM/BEM のカップリングに対応 ■EDAと連携、モデル縮約機能を搭載 ■パラメトリックモデリングによる設計 ■設計プロセスのカスタマイズに対応 ■流体は内部 FEM ソルバ又は外部ソルバで対応 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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【GT-SUITEの機能】エンジン冷却

予測的かつ非定常な解析を実現!エンジン構造を通じた熱分布についてご紹介

『GT-SUITE』は、エンジン構造を通して、燃焼室からクーラントやオイル、 周囲環境への熱の分布をモデル化するための解析ツールです。 独自の機能で水とオイルへの放熱を予測し、定常と非定常の解析に対応します。 内部構造をモデル化する場合は、独自のパラメトリックFEシリンダモデルを 簡単に使用することが可能です。 エンジンの熱は、FEモデルからクーラントとオイル回路へ、同時にブロックと ヘッドの「外部」構造へ伝わります。これらの流れの回路と熱質量を、 3Dプリ処理ツールを使用してCADデータから容易に生成することができます。 【特長】 ■A/Cシステムの個々のコンポーネント、またはシステム全体をモデル化 ■コンデンサモデル、エバポレータモデルを詳細に空間的に解析 ■すべての熱交換器の自動キャリブレーション ■単一・マルチボリュームの客室モデルに対応 ■単一冷媒と混合冷媒のREFPROPプロパティ ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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革新的AI創薬

医療ビッグデータとAI(人工知能)の融合は、創薬領域に何をもたらすのか?革新的創薬技術の現状と課題を詳解する!

AI創薬の可能性を、大型プロジェクトをはじめ製薬メーカの取り組みからも紐解いていく!

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  • データベース

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『Metso』

HSC Chemistry, Bruno, 高度プロセス制御 & デジタルモニタリング『Metso』

Metso は 鉱業・鉱物加工・アグリゲート業界向けに プロセス設計から運転・保守までを最適化する 高度なデジタル技術と機器を提供します。 【機能】 ■HSC Chemistry では熱力学計算とフローシートシミュレーションを一体化し、研究開発段階で迅速に最適プロセスを検討できます。 ■Bruno シミュレーションは、砕石・選別回路の設計を可視化し、装置選定と能力予測を簡単に行えます。 ■OCS‑4Dは鉄鉱石ペレタイジングをモデル予測制御で自動化し、燃料使用量と品質変動を抑えます。 ■Optimus はペレタイザ全体の温度・通風・供給バランスをリアルタイムで最適化します。 ■OCT プラットフォームは粉砕・浮選・浸出など多様な工程を対象に、プラント全体の APC(高度プロセス制御)を構築できます ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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Eigenvector

ケモメトリクス&多変量解析ツール『Eigenvector Research ソフトウェア』

当社で取り扱う、『Eigenvector』をご紹介します。 Eigenvector Research のソフトウェアは、 スペクトルやプロセスデータなど複雑な多変量データを 直感的な GUI と 300 以上の高度なケモメトリクス/機械学習手法で解析し、 研究から製造現場までシームレスにモデル開発・展開を可能にする 統合ソリューションです。 【機能】 ■PCA・MPCA・UMAP など探索解析 — パターン抽出やクラスタ可視化がワンクリックで可能 ■PLS・PCR・XGBoost など回帰モデリング — 定量予測モデルを高精度に構築 ■SIMCA・PLS-DA・SVM-DA など分類分析 — 良否判定やクラス識別に対応 ■300 + の前処理アルゴリズム — 散乱補正・ベースライン除去・平滑化などを自由に組み合わせ ■ハイパースペクトル画像解析 (MIA_Toolbox/Solo+MIA) — ピクセルごとの化学情報を抽出・可視化 ※詳しくは関連リンクをご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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伝熱流体解析ソフトウェア WindPerfectDX

風を見たことがありますか? 【建築・土木業界向け】伝熱流体解析ソフトウェア WindPerfectDX

●WindPerfectDX2012 Edition2 リリース! 建築・土木分野の問題を簡単なものから複雑・大規模なものまで、気流や温度を簡単な操作で解くことのできるソフトとして生まれ変わりました。 ―――――― ◆特長 1. 風環境・外部気流シミュレーション 2. ヒートアイランドシミュレーション 3. 自然換気シミュレーション 4. 風荷重シミュレーション(リリース予定) 5. その他シミュレーション(雨しまい・雪じまい問題、クールビットの性能検証、その他熱流体に関する問題) ―――――― <簡素なインターフェース・3D CADデータ読み込み機能・多彩な結果可視機能> ・使いやすいインターフェイスと内蔵された各種データ、卓越した3Dグラフィックスを実現する可視化性能で、解析の初心者からCFDのヘビーユーザまで幅広くご利用可能 ・CADデータの取り込みやCFDパーツ(部品)機能などの搭載により、BIMにおけるシミュレーション運用を強力にサポート ・風害ランク評価,輻射計算,PMV評価,結露判定,ヒートアイランド,パラメータ評価,風量熱量収支チェックなど数々の解析に便利な機能を搭載

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交通量配分システム「APS-NET」

道路・橋梁の新設・改良・駐車場設置影響に向けた、交通流変化・交差点影響を事前予測する為の配分シミュレーションプログラム。

本システムは道路・橋梁の新設・改良・駐車場設置影響に向けた、交通流変化・交差点影響を事前予測する為の配分シミュレーションプログラムです。 交通量配分では、計算機能はもとより、大量な入出力データに対する、入力処理・チェックの容易性、計算結果の集計や後処理が重要になります。 今後の交通計画を考えて行く上で APS-NET は、交通計画業務における根拠付けのお手伝いたします。

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製造工程の情報を一元管理!『Power-PMS生産管理システム』

資材・原料の仕入・在庫・品質管理を行うことで、業務の効率化やコスト削減を実現

『Power-PMS生産管理システム』は、ワークフロー管理、生産予測・計画管理、 生産実績、在庫管理を一元管理するパッケージです。 販売管理や仕入管理など様々なシステムと連携が可能で、お客様のニーズに合わせた 柔軟なカスタマイズができます。 【導入のメリット】 ■原料の調達から商品の生産まで細かく管理することで、ロット毎のトレーサビリティを確保 ■製造現場からリアルタイムに情報収集し、生産状況などの見える化を実現 ■生産予測・計画を行うことにより在庫切れを失くし、販売チャンスを逃さない ■資材・原料の仕入・在庫・品質管理を行うことにより業務の効率化やコスト削減を実現 ■新商品・新規得意先の複雑な申請に特化したワークフローでスムーズな決済を実現 【特長】 ■ワークフロー管理、在庫管理などを一元管理するパッケージ ■販売管理や仕入管理など様々なシステムと連携が可能 ■お客様のニーズに合わせた柔軟なカスタマイズができる ■FBIクラウドセンター上の堅牢性の高いPowerSystemsにて稼働 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

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AIサイクルタイム KK-240027-A

AIと共に進む、坑内作業の新たなステージへ

1,AIカメラによるリアルタイム重機判別  ▻当社独自のAI画像処理技術でリアルタイムに判別することが可能  ▻重機を個別に学習することによって判別が可能 2,サイクルタイムの自動収取  ▻AIが判断した作業サイクルに、サイクルNoや支保工種などのサイクル管理データを   自動的に収集し表示  ▻サイクル毎の集計データをCSV出力することが可能  ▻重機の稼働管理が可能 3,様々な坑内作業との連動  ▻AIが判定した作業サイクルタイムに基づいて、坑内作業と連動  ▻掘削作業を認識して自動的にA計測を実施 【特長・効果】 1,施工サイクルの改善  ▻工種ごとの所要時間を自動的に収集できるため日々分析することが可能 2,生産性の向上  ▻作業工程の無駄な待ち時間を特定し改善策の検討をすることが可能  ▻A計測やマーキングシステムと連携することで自動制御が可能 3,正確な予測と計画  ▻過去のサイクルタイムデータをもとに、将来のプロジェクトの予測や   計画を立てることが可能 ※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

  • 分析・予測システム

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【事例紹介】コーティング材料メーカー様MIでの機械学習事例

『Pipeline Pilot』を利用した機械学習の活用事例を紹介します【事例紹介】

今回は、特性値を予測することで最適な実験条件の傾向を掴むことを目的としました。 <背景> 従来から現代にかけて、どの分野に関わらずより良い特性値をもつ材料を開発することは重要な業務であり、かつ重要な課題でもあります。 また、材料の特性値は様々な要因によって左右されてしまうため材料開発の効率化も求められています。 例えば、材料開発時に使用された素材や反応時間、そして温度、ヒステリシスのような要因によっても左右されるかもしれません。 この条件全てに対して実験計画法を導入し、実際に実験、測定をしたうえで最適な条件を発見することは理想ですが、 それはコスト面や時間的観点から現実的ではありません。 そこで、 いくつかの実験条件(例えば、説明変数X1、X2、X3、X4、、、)とそれぞれの特性値(例えば、目的変数Y1、Y2)を記した少量のデータセットを使用して機械学習を実施いたしました。 今回の事例では、機械学習モデルの作成、予測精度の改善まで実現する事が「簡単に機械学習を行うこと」できました。 ※詳しくはお問い合わせください。

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