デジタルエンジニアリング

データドリブン、コネクテッド、自動化されたエンジニアリング

データソース、接続されたツールセット、シームレスなコラボレーションから新たな知見を発見します。最新のユースケースを採用し、データ標準を管理し、統一されたエクスペリエンスで分析システムを接続します。グローバルに分散したバリューチェーンにおけるデータとコンピューティングのパイプラインを自動化し、新製品のイノベーションを迅速に実現します。

コラボレーション

チームや組織間の共有リソースアクセスとコラボレーション

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データ管理

データエンリッチメント、ガバナンス、アナリティクスにより、研究開発のスピードと質を加速します。

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計算パイプライン

設定可能なジョブ実施とデータフローで研究開発プロセスを自動化

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デジタルエンジニアリングコラボレーション

コネクテッドシミュレーションコラボレーションと
データ共有

分散したチームとバリューチェーンパートナーを結び付けて、最新の製品の研究開発に協力します。コンピューティングおよびデータリソースへのアクセスとコンテキストを共有することで、組織全体でサイロ化された分析を統合します。製品モデルで直接コラボレーションすることで、複雑な学際的なプロジェクトにおけるデータ品質とプロセス効率を向上させます。

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データ管理

必要なときに必要なファイルをインコンテクストで保存
いつでもどこでも必要なときに

ジョブ別またはファイル属性別にデータを整理することで、クラウド上のワークロードとデータを統合し、生産性、コラボレーション、効率を向上させます。ファイルに簡単にタグ付け、フィルタリング、検索を行い、ワークスペースユーザー間のデータ共有や複数ジョブのワークフローを合理化します。ファイル、ジョブ、ディレクトリのポリシー駆動型の保持と削除により、ストレージコストとジョブの整合性を組織全体で管理します。データソースをシームレスに接続し、組織、プロジェクト、ユーザーレベルで安全かつ制御されたアクセスを実現します。

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計算パイプライン

エンドツーエンドのワークフローとパイプラインの自動化
パイプラインの自動化

イベント駆動型の自動化により、複雑な多段階ワークフローと計算パイプラインを高速化します。Rescaleのジョブ・ライフサイクル・オートメーションにより、研究開発ユーザは、並列実行とライセンス利用のためにジョブを最適化するきめ細かな制御を使用して、ワークフローをプログラムでオーケストレーションできます。双方向のファイルシステム統合により、入力ファイルと出力ファイルのアップロードとダウンロードが自動化され、Workflow Builderによりジョブの連鎖が可能になります。

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AIを活用した研究開発

最新のAI主導の研究開発
AIを活用した研究開発

最新のAI/ML機能を統合することで、研究開発の発見と新製品開発を加速します。新しいイノベーションをより早く市場に投入するために、より大きなデザインスペースと複雑化するデータとコンピューティング要件を探索します。RescaleのAIによるワークロード最適化と自動化された計算パイプラインを活用して、MLモデルを効率的にトレーニングおよび検証します。デジタル・ツイン、物理情報ニューラル・ネットワーク、生成設計の最新テクノロジでエンジニアを強化します。

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エコシステムの統合

オープンプラットフォームコネクテッド・イノベーション
コネクテッド・イノベーション

Rescaleはオープンで拡張性に優れているため、ワークフローを統一し、カスタム環境を構築し、研究開発用の何千ものツールをシームレスに統合することができます。製品ライフサイクル管理（PLM）を含む既存のプラットフォームを統合することで、デジタルスレッドアプローチを実現し、データウェアハウスやデータレイク、ネットワークファイルシステムなど、データがどこにあってもデータに接続できます。Rescale Compassサービスを利用することで、Rescale上で洞察システムを接続し、ワークフローを高速化することができます。

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カスタマースポットライト

Exponent、Rescale で HPC 機能を拡張し、計算工学の未来を推進

Exponent は、世界最大のイノベーターにさまざまなエンジニアリングおよび科学コンサルティングサービスを提供しています。 HPC を必要とするクライアント、プロジェクト、コンサルタントの数が増加する中、Exponent はプロジェクトの効率を高め、クライアントの成果を向上させるためのスケーラブルで使いやすいソリューションを提供する Rescale を選択しました。 Rescale Exponent を使用することで、次のことを達成できました。

エンジニアリングコンピューティングの解析速度が 10 倍高速化
増大するジョブの複雑さに対応するため、シミュレーションの忠実度が 10 倍に向上

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関連リソース

Automated Engineering Simulation Data Capture and Insights Summary

Use Case Overview In this demo of Rescale Metadata Management, learn how to streamline the simulation processes and accelerate time-to-insight with automated data management. Automatically extract key performance indicators from simulation output files, enrich jobs with relevant context in tags, custom fields, and comments and then review an organized summary of results in the Rescale…

AI 物理学のエンドツーエンドワークフローのデモ

AI 対応エンジニアリングワークフローの概要 Rescale の NVIDIA を活用した AI 物理学の詳細をご覧ください。ステップ 1 – 既存のシミュレーションデータを生成または使用します。バッチまたは大規模 DOE で複数の CFD シミュレーションを実行します。この場合は Siemens STAR-CCM+ を使用して、車両の後部翼の設計スタディを実施します。ステップ 2 – 物理情報に基づいたサロゲートモデルをトレーニングする…

カスタムフィールドのメタデータキャプチャの自動化

Rescale Metadata Management は、ワークスペースへのカスタムフィールドのテンプレート化と展開をサポートします。カスタムフィールドにより、シミュレーションデータガバナンスが可能になります。 Rescale は、シミュレーションの後処理ステップとして Python スクリプトを実行することにより、カスタムフィールドの入力の自動化をサポートします。自動化により、カスタムフィールドでエラーがなくなり、シミュレーション担当者の時間と労力が節約され、生産性が向上し、市場投入までの時間が短縮されます。

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Necessary

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クッキー	演奏時間	説明
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cookielawinfo-チェックボックス-その他	11か月間	このCookieは、GDPR CookieConsentプラグインによって設定されます。 Cookieは、「その他」カテゴリのCookieに対するユーザーの同意を保存するために使用されます。
cookielawinfo-チェックボックス-パフォーマンス	11か月間	このCookieは、GDPR CookieConsentプラグインによって設定されます。 Cookieは、「パフォーマンス」カテゴリのCookieに対するユーザーの同意を保存するために使用されます。
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機能的な

機能Cookieは、ソーシャルメディアプラットフォームでのWebサイトのコンテンツの共有、フィードバックの収集、その他のサードパーティの機能など、特定の機能の実行に役立ちます。

クッキー	演奏時間	説明
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クッキー	2年	LinkedInは、ブラウザIDを認識するために、LinkedInの共有ボタンと広告タグからこのCookieを設定します。
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LIDC	1日	LinkedInは、データセンターの選択を容易にするためにlidccookieを設定します。
プレイヤー	1年	Vimeo は、この Cookie を使用して、Vimeo から埋め込みビデオを再生するときにユーザーの設定を保存します。

性能

パフォーマンスCookieは、Webサイトの主要なパフォーマンスインデックスを理解および分析するために使用され、訪問者により良いユーザーエクスペリエンスを提供するのに役立ちます。

クッキー	演奏時間	説明
AWSALB	7日	AWSALBは、セッションをターゲットにマッピングするためにアマゾンウェブサービスによって設定されるアプリケーションロードバランサーCookieです。
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アナリティクス

分析Cookieは、訪問者がWebサイトとどのように対話するかを理解するために使用されます。これらのCookieは、訪問者数、直帰率、トラフィックソースなどのメトリックに関する情報を提供するのに役立ちます。

クッキー	演奏時間	説明
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_gat_UA-32985745-1	1 minute	ウェブサイトの所有者が訪問者の行動を追跡し、サイトのパフォーマンスを測定できるようにするために、GoogleAnalyticsとGoogleTagManagerによって設定された_gatcookieのバリエーション。名前のpattern要素には、関連するアカウントまたはWebサイトの一意のID番号が含まれています。
_gcl_au	3か月間	Google Tag Managerによって提供され、サービスを使用するWebサイトの広告効率を実験します。
_gid	1日	GoogleAnalyticsによってインストールされた_gidcookieは、訪問者がWebサイトをどのように使用しているかに関する情報を格納すると同時に、Webサイトのパフォーマンスの分析レポートを作成します。収集されるデータには、訪問者の数、ソース、匿名でアクセスするページなどがあります。
同意	2年	YouTubeは、埋め込まれたyoutube-videosを介してこのCookieを設定し、匿名の統計データを登録します。
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utm_content	過去	この Cookie は、セッションコンテンツの値を保存するために使用されます (存在する場合)。
utm_source	過去	この Cookie は、訪問者が最初にどこから Web サイトにアクセスしたかを記録するために使用されます。この情報は、Web サイト運営者がマーケティングの効率を知るために使用されます。
utm_term	過去	この Cookie は、訪問者が最初にどこから Web サイトにアクセスしたかを記録するために使用されます。この情報は、Web サイト運営者がマーケティングの効率を知るために使用されます。
vuid	2年	VimeoはこのCookieをインストールして、Webサイトにビデオを埋め込むための一意のIDを設定することにより、追跡情報を収集します。

広告

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IDE	1年24日	Google DoubleClick IDE Cookieは、ユーザーがWebサイトを使用して関連する広告を表示する方法に関する情報を、ユーザープロファイルに従って保存するために使用されます。
Personalization_id	2年	Twitter は、ソーシャルメディアの機能を統合および共有するためにこの Cookie を設定し、追跡とターゲティングのためにユーザーが Web サイトをどのように使用するかに関する情報も保存します。
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VISITOR_INFO1_LIVE	5月27日	ユーザーが新しいプレーヤーインターフェースを取得するか古いプレーヤーインターフェースを取得するかを決定する帯域幅を測定するためにYouTubeによって設定されるCookie。
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yt-リモート接続デバイス	決して	YouTubeは、埋め込まれたYouTubeビデオを使用して、ユーザーのビデオ設定を保存するためにこのCookieを設定します。
yt-リモートデバイスID	決して	YouTubeは、埋め込まれたYouTubeビデオを使用して、ユーザーのビデオ設定を保存するためにこのCookieを設定します。
yt.innertube :: nextId	決して	YouTubeによって設定されたこのCookieは、ユーザーが見たYouTubeの動画に関するデータを保存するための一意のIDを登録します。
yt.innertube ::リクエスト	決して	YouTubeによって設定されたこのCookieは、ユーザーが見たYouTubeの動画に関するデータを保存するための一意のIDを登録します。

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_chtbl	セッション	説明はありません。
_dtses	30 minutes	説明はありません。
_dtuid	10年	説明はありません。
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email	過去	説明はありません。
gclid	過去	全く説明しない
ハンドル ip	1月	説明はありません。
handle_landing_page	1月	説明はありません。
handle_original_ref	過去	説明はありません。
ハンドル参照	過去	説明はありません。
handle_url	1月	説明はありません。
li_gc	2年	全く説明しない
muc_ads	2年	全く説明しない
ユーザ名	過去	説明はありません。