CAE業務を自動化するには？対象工程と実現のステップ

CAE業務で自動化できる工程

CAE業務は複数の工程から構成されており、それぞれの工程で自動化の可能性があります。ここでは、自動化しやすい代表的な工程を紹介します。

解析モデルの作成

CAD形状から解析用のモデルを作成する工程は、自動化の効果が高い領域です。形状の簡略化やメッシュ生成といった作業は、ルールに基づいて処理できるため、スクリプトやマクロによる自動化が進んでいます。特に類似形状を扱う場合、一度構築した自動化フローを再利用することで、大幅な工数削減が期待できます。

解析条件の設定

境界条件や材料物性の設定も、自動化の対象となります。標準的な解析条件をテンプレート化しておけば、毎回手動で入力する手間を省けます。また、設計パラメータに応じて条件を自動的に変更する仕組みを構築することで、パラメータスタディの効率化にもつながります。

解析の実行

解析ジョブの投入や実行管理も自動化できる工程です。複数ケースの解析を連続実行するバッチ処理や、計算リソースの空き状況に応じたジョブスケジューリングなど、解析実行の自動化は計算環境の有効活用につながります。夜間や休日に自動実行させることで、限られた計算資源を効率的に使えます。

結果の後処理

解析結果からのデータ抽出やレポート作成は、定型作業が多いため自動化に適しています。応力の最大値抽出、変位のコンター図作成、規定フォーマットでのレポート出力といった作業を自動化することで、解析担当者は結果の評価や判断に集中できるようになります。

形状変更と再解析

設計変更に伴う再解析も、自動化の対象となる工程です。CADの形状パラメータを変更し、自動的にメッシュを再生成して解析を実行する一連のフローを構築できれば、設計検討のサイクルを大幅に短縮できます。最適化を目的とした多数の形状バリエーション検討においては、この自動化が特に有効です。

自動化によるメリット

CAE業務の自動化は、さまざまなメリットをもたらします。単なる工数削減にとどまらず、業務の質的な向上にも貢献します。

工数の削減

自動化による直接的なメリットは、作業時間の短縮です。手作業で行っていた繰り返し作業を自動化することで、解析担当者は本来注力すべき設計検討や結果評価に時間を使えるようになります。特に多数のケースを扱うパラメータスタディや感度解析では、自動化の効果が顕著に表れます。

属人化の解消

CAE業務は専門性が高く、特定の担当者に依存しがちです。自動化によって作業手順を明確化・標準化することで、属人化を解消できます。担当者が不在でも業務を継続できる体制を構築でき、ノウハウの共有や技術継承にも役立ちます。

品質の安定化

手作業にはヒューマンエラーがつきものです。自動化によって作業手順を固定することで、設定ミスや操作ミスを防止できます。毎回同じ手順で処理が行われるため、解析結果の再現性も向上します。品質管理の観点からも、自動化は有効な手段といえます。

検討範囲の拡大

自動化によって1ケースあたりの作業時間が短縮されれば、同じ期間でより多くのケースを検討できます。これまで時間的制約から断念していた詳細な感度解析や、より広範囲のパラメータ探索が可能になります。設計の最適化や品質向上につながる可能性が広がります。

自動化を進めるステップ

CAE業務の自動化は、段階的に進めることが重要です。いきなり全工程を自動化しようとするのではなく、効果の高い部分から着手し、徐々に範囲を広げていくアプローチが現実的です。

現状の業務フローを整理する

自動化を始める前に、まず現状のCAE業務フローを整理します。どの工程にどれくらいの時間がかかっているか、どの作業が繰り返し発生しているかを把握することで、自動化の優先順位を判断できます。ボトルネックとなっている工程や、ミスが発生しやすい工程を特定することも重要です。

自動化対象を選定する

業務フローの整理結果をもとに、自動化する工程を選定します。選定の際は、自動化の効果が高い工程、つまり繰り返し頻度が高く、作業手順が定型化できる工程を優先します。一方で、判断が必要な工程や例外処理が多い工程は、自動化の難易度が高いため、後回しにするのが賢明です。

小規模から試行する

最初から大規模な自動化を目指すのではなく、限定的な範囲で試行します。特定の製品や解析種別に絞って自動化フローを構築し、効果を検証します。試行を通じて課題を洗い出し、改善を重ねることで、より実用的な自動化フローに仕上げていきます。

段階的に範囲を拡大する

試行で得られた知見をもとに、自動化の範囲を段階的に拡大します。他の製品や解析種別への展開、前後工程との連携強化など、徐々に適用範囲を広げていきます。拡大の過程で新たな課題が見つかることも多いため、継続的な改善を心がけることが大切です。

運用体制を整備する

自動化フローを構築しただけでは不十分です。運用を継続するための体制整備も必要です。自動化フローの保守・改善を担う担当者を決め、マニュアルやドキュメントを整備します。また、トラブル発生時の対応手順も明確にしておくことで、安定した運用を実現できます。

自動化に適したツールの特徴

CAE業務の自動化を進めるには、適切なツールの選定が重要です。自動化に適したツールの特徴を理解し、自社の要件に合ったものを選びましょう。

スクリプト対応

多くのCAEソフトはスクリプト言語による操作に対応しています。Python、Java、独自スクリプトなど、対応言語はソフトによって異なりますが、スクリプトを活用することで複雑な処理の自動化が可能になります。スクリプト機能の充実度は、自動化の自由度に直結します。

API連携

外部システムとの連携を可能にするAPI（Application Programming Interface）を備えたツールは、自動化の幅が広がります。CADシステムやPDM（製品データ管理）システムとの連携、他の解析ツールとのデータ受け渡しなど、業務全体を通した自動化を実現しやすくなります。

テンプレート機能

解析条件や後処理手順をテンプレートとして保存・再利用できる機能は、自動化の基盤となります。テンプレートを活用することで、毎回の設定作業を省略でき、標準化も促進されます。テンプレートの管理・共有機能が充実しているツールは、組織的な自動化推進に適しています。

バッチ処理対応

複数ケースの連続実行や、GUIを介さない実行が可能なバッチ処理対応は、解析実行の自動化に欠かせません。ジョブスケジューラとの連携や、計算クラスタでの分散実行に対応しているかどうかも、大規模な自動化を見据える際の重要なポイントです。

形状パラメトリック機能

形状変更と再解析の自動化には、形状をパラメータで制御できる機能が有効です。CADとの連携でパラメトリックな形状変更を行い、自動的にメッシュ生成・解析実行まで進められる仕組みがあれば、設計探索の自動化が現実的になります。