この記事の要点: 伊藤忠テクノソリューションズ（CTC）は、大同特殊鋼に材料の製造・加工工程のシミュレーションを高速化するAI技術「サロゲートモデル」を提供しました。大同特殊鋼が導入しているクラウド型材料開発プラットフォーム「ICMD®」と組み合わせることで、材料候補の探索から製造条件の検証までを効率化。従来は数日から1週間程度かかっていたシミュレーションを1分以内に短縮し、試作回数の削減に貢献しています。
発表内容のポイント
- AI技術「サロゲートモデル」により、シミュレーション時間を1分以内に大幅短縮
- クラウド型材料開発プラットフォーム「ICMD®」と連携し、検証プロセスを効率化
- 大同特殊鋼の渋川工場における大型鍛造機の研究開発で活用され、開発期間を短縮
発表の背景
航空宇宙や半導体などの先端分野向け高機能材料の開発では、材料の成分や加工時の温度、圧下量といった製造条件を変えながら、膨大な試作と評価を繰り返す必要があります。大同特殊鋼は「ICMD®」を用いて試作前の検証を行ってきましたが、開発スピードをさらに向上させるため、材料候補の探索と製造条件の高速な検証を両立できる環境を求めていました。
何が発表されたのか
今回提供された「サロゲートモデル」は、過去のシミュレーション結果をAIに学習させ、製造条件の違いによる材料の状態変化を短時間で予測する技術です。計算負荷の高いシミュレーションを繰り返すことなく結果を得られるため、より多くの加工条件を短期間で比較・検証できるようになりました。大同特殊鋼の渋川工場で導入が進む大型鍛造機の研究開発において、品質向上や迅速な製品開発に寄与しています。
製造業・生産管理への見方
製造業の材料開発やプロセス設計において、試作回数の削減と開発期間の短縮は競争力を左右する重要な課題です。本件のように、物理シミュレーションにAI（サロゲートモデル）を組み合わせるアプローチは、計算コストを劇的に下げ、現場のエンジニアがより多くの製造条件を試行錯誤することを可能にします。特に鍛造などの大型設備を伴う製造工程において、実機試作前の検証精度と速度を向上させるDX手法として参考になります。
現場で確認したいポイント
- 自社の材料開発や加工プロセスにおいて、シミュレーションの計算負荷がボトルネックになっていないか
- 過去のシミュレーションデータや実機データが、AI学習用として整理・蓄積されているか
- 材料設計から製造条件の検証までを一貫してデジタル上で評価できる環境が整っているか
確認しておきたい点
本システムは大同特殊鋼の渋川工場における大型鍛造機の研究開発に導入された事例であり、他の製造プロセスや異なる材料開発において同様の短縮効果を得るためには、それぞれの工程に応じたデータの学習やモデルの構築が必要になると推測されます。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 伊藤忠テクノソリューションズ株式会社 |
| 発表日時 | 2026-09-28 11:47:20 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
