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世界のEV/バッテリーメーカーで採用！バッテリー性能予測ソリューションなどをご紹介
当資料では、世界のEV/バッテリーメーカーで採用される、 当社のシミュレーション/AI技術掲載しております。 1つのソルバー、1つのモデルで熱・振動・疲労・応力解析を はじめとする「EV/バッテリーの設計開発」をご紹介。 また、湿式混錬のシミュレーションなどの「全固体電池/リチウムイオン 電池に対応する製造シミュレーション」についても掲載しております。 【掲載内容】 ■EV/バッテリーの設計開発 ■全固体電池/リチウムイオン電池に対応する製造シミュレーション ■バッテリー性能予測ソリューション ■バッテリーの熱マネージメント ■バッテリー寿命予測モデル構築とリアルタイムモニタリング ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
実空間を忠実に再現した3D点群フィールドを構築！ロボットルート検証の精度を向上
物流・製造分野におけるロボット導入に向けた シミュレーションフィールド作成に「4DKanKan Meta」を 活用した事例をご紹介します。 2D図面や古いBIMでは実際の障害物や高低差/傾斜、 設備の張り出し等が正確に反映されず、シミュレーションと 現場が乖離しやすいという課題がありました。 4DKanKan Metaで取得した点群をベースに現況を再現した フィールドを作成し、現場に近いシミュレーションが可能に。 設備更新後の再撮影も簡単で、更新箇所のみの再撮影で対応できます。 【事例概要】 ■背景：自動搬送ロボット、点検ロボットの導入増加に伴い事前のルート検証や安全確認が必須 ■課題 ・ロボットルート検討の前提データが不十分 ・シミュレーション結果への不信感 ■解決 ・実空間を忠実に再現した3D点群フィールドを構築 ・更新のしやすさを確保 ・撮影は自分で、OBJ作成のみ依頼等柔軟な対応 ※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。
