【成功案例】HONDA 本田汽車利用Ansys GRANTA材料資料庫提高開發效率

汽車行業迎來更輕的車輛、混合動力和電動動力系統、更先進的駕駛輔助系統 (ADAS) 和更豪華的內飾轉型涉及全球工程工作流程的每個部分，包括：

• 新的製造方法
• 開發高效、輕量化的發動機和電機
• 減輕車身重量
• 降噪

設計元素跨越了汽車開發所涉及的每一個工程學科：材料。汽車製造商正在研究和開發新材料以使其品牌脫穎而出，並與供應商合作以確保做出最佳、最可持續的材料選擇，從而創建大量材料數據以進行追踪和管理。

在本田汽車的汽車事業部工作的伊藤剛十分在意材料的重要性，因此開始自己構建材料資訊管理系統。伊藤是該公司製造中心汽車開發監督部材料開發部動力裝置材料科的助理總工程師。伊藤隨後建議該公司授權材料資訊管理軟體 Ansys Granta MI 集中管理每個人擁有的材料資訊，並使用將收集到的資訊與統計方法相結合的材料資訊學，在材料領域創造新的價值。

相關資訊：Ansys Granta 材料選擇與研究 | 軟體簡介 - 艾索科技

 

1. 跨部門物資資訊管理系統的重要性

自加入本田集團的研發部門本田研發中心以來，伊藤就從材料的角度解決了開發問題，開發了發動機用鋁結零件。在他的工作中，他使用電腦輔助工程 (CAE) 開發了預測熱處理殘餘應力、評估高週疲勞強度和測試各種材料的方法。

隨著 Granta MI 的推出，本田汽車建立了功能齊全的材料資訊管理系統，使其材料資訊更加完善。輕量化的需求推動了發動機和車身採用更輕的材料，例如樹脂和鎂，並且已經研究了增材製造技術以開發具有非常規性能的新材料。在汽車行業常見的基於模型的開發中，模擬 (CAE) 用於數據分析和碰撞分析，這需要更先進的材料模型。

 

社會環境的變化也更加重視物資管理。在具有不同價值觀和國籍的人們一起工作的時代，公司分享信息和專有技術的方式直接轉化為利潤。在材料開發中，注意力也集中在數據的研究上，它不僅使用實驗、理論和模擬，還使用統計處理。
由於這些原因，對跨類別的資訊共享或與開發系統集成的需求有所增加。然而，在伊藤建立自己的數據庫時，該公司沒有全面的材料資訊管理系統。材料數據由各個部門或個人以無組織的方式收集。

“首先，集中管理分散的材料數據，以提高數據共享的效率，”伊藤在解釋從材料數據中挖掘價值的步驟時說。“然後，將其用於數據科學或數據工程，並最終利用材料資訊學開發材料，從而創造新價值。”

 

2. Ansys Granta MI 解決材料資料庫創建挑戰

汽車開發中使用的材料範圍很廣，因此伊藤將當前構建材料資訊管理系統時的數據問題分為以下幾大材料組：金屬、有機、功能和化學。所有組都包含各種材料，每種材料都有不同的製造工藝和不同的需求特徵，必須用特殊的技能來處理。因此，需要為每個具體的材料分配一個人力，達成對材料數據的無組織管理。必要的材料數據也因人而異，具體取決於設計、CAE 和材料等條件。

伊藤列舉了以下四個在物資資訊管理系統管理和運行中可能出現的問題：

• 輸入模板項目必須經常更改，以支持每天更新的材料數據和製造技術。
• 由於多人輸入導致的數據表達不一致，必須改正。
• 必須添加或修改公司大量材料數據所需的層次結構。
• 必須輸出數據，以便自由使用。

Ito 的團隊選擇了 Granta MI Enterprise 解決方案來解決這些問題。物料資訊管理系統自動將新增或修改的輸入項目更新到輸入模板，無需重新創建項目。所有具體的項目數據都可以輸出使用，也可以修改後放回系統，便於編輯大量數據或改變層次結構。

“我在輸入、顯示、搜尋、輸出、管理和成本方面將 Ansys Granta MI 與其他類似的資料庫軟體進行了比較，”Ito 說。“由於其巨大的比較優勢，包括自動創建記錄和包含在多個記錄中的重疊圖之間的連接的額外功能，我們選擇了 Granta MI。”

 

3. 材料分析縮短了開發時間

自推出 Granta MI 以來，伊藤在全公司推廣了材料資訊管理系統。首先，他將系統結構劃分為不同角色的用戶（例如設計師和設計專家）可以儲存其特定材料資訊的區域。然後，他為這些區域添加了訪問控制並將它們相互連接，以便所有使用者都可以處理材料資訊。為了更輕鬆地管理訪問權限，建立了一個中間團隊，使管理員能夠管理每個團隊的用戶對資料庫的訪問權限。通過使用 Granta MI 使材料模型可用於模擬目的，它提高了 CAE 工作效率並減少了通常由不同部門進行重覆的材料測試。模擬模型的材料屬性購買成本估計降低了 40%。

還有一些用戶友好的功能可用於防止輸入資料的人之間的誤解或表達不一致，例如在模板中顯示每個術語的描述以及添加從列表中選擇資料的功能。這提高了資料的數量和品質，同時簡化了數據資料輸入。

有組織的材料資訊管理系統使公司能夠利用材料資訊學發現可能達到新價值創造的案例。與傳統的試錯法材料開發不同，材料資訊學是一種有效的材料開發方法，它將材料數據與機器學習相結合。材料信息學中最重要的是數據的數量和品質。然而，資料收集、轉換和組織（數據清洗）通常需要很多時間，這是機器學習中的一個嚴重問題。

本田汽車回顧了在材料開發中使用材料資訊學設計配方的效果。一般來說，材料特性會根據不同的搭配而變化，因此必須創建和測試許多原型才能達到目標特性。因此，該公司將儲存在材料資訊管理系統中的材料的配方資訊、測試結果和屬性信息輸出並輸入機器學習。機器學習算法以機械方式計算未知配方的屬性，縮小候選配方以獲得目標屬性。

結果表明，由於所選材料性能的預測值和實際值之間只有很小的誤差，因此預測非常準確。與傳統的試錯開發相比，機器學習方法被證明可以將原型材料和測試的數量減少大約一半。

基於這些結果，本田汽車決定通過保護材料專家收集的大量材料數據、加強材料資訊管理系統和增加資料庫使用者數量來促進使用材料信息學的材料開發。該公司還計劃積極向設計人員和分析師發布數據，並將資料庫與開發環境集成，例如產品生命週期管理 (PLM)，以便將其用作開發平台。

“要在公司運行材料資訊管理系統，首先要選擇適合使用目的、工具覆蓋範圍和企業文化的材料數據庫工具，”伊藤說。“還需要設計一個資料庫結構，考慮到用戶的特點和角色，進行訪問控制，並進行各種促銷活動。關於材料開發的利用，將數據資料系統地儲存到材料資訊管理系統中大大減少了資料重設，從而產生了更多使用材料資訊學的機會。”

 

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• 了解更多：Ansys Granta 材料選擇與研究 | 軟體簡介

 

 

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本文轉載自Ansys Inc.