自動車メーカー向けMBDシミュレーションAI基盤

従来の開発では、実物を作らないと評価ができず、不具合のたびに大きな手戻りが発生していた。 ソフトウェア実装時には膨大な仕様書を読み解く必要があり、読み違いによる不具合も起きやすかった。さらに、実機では物理的にテストできない評価項目も存在していた。

MBD（モデルベース開発）とCAEを前提に、MATLAB / Simulinkの制御モデルとシミュレーションをAzure上で大規模に実行できる基盤を構築。 Kubernetes（AKS）で解析ジョブを並列実行し、仕様策定段階で作成した制御モデルの動作確認、パラメータ探索、結果の自動集計までをつなげた。 仕様書の段階でモデルを動かして検証し、モデルからのコード自動生成や、実機では再現しづらい評価シチュエーションのシミュレートにも対応した。

仕様策定の段階で制御モデルの動作を確認できるようになり、モデリング段階で大部分の不具合を発見・修正。ソフトウェア実装後の手戻りを最小限に抑え、評価シチュエーションを広げて信頼性を高められる基盤を整備した。