LaserBATMANプロジェクトを推進する欧州コンソーシアムは、セルtoパック・バッテリーモデル全体の深層ニューラルネットワーク代理モデルを活用したカスタムシミュレーションアプリを構築し、電動トラック用パックのレーザー溶接とバスバーレイアウトを最適化した。基礎となる事実は平凡だが、構造的シグナルはそうではない。

真の物語は、シミュレーションが後段の検証ステップから設計ループの最前線へ移行していることだ。何十年もの間、マルチフィジックスツールは一握りの博士号専門家のもとにあり、彼らは一晩かけてジョブを実行していた。その物理を縮約モデルとポイント&クリックアプリでラップすることは、経済性を逆転させる:縮約代理モデルは、完全なシミュレーションが何時間もかけて答えることを数秒で答えるため、エンジニアは1つを検証する代わりに数百の構成をスイープできる。これにより設計サイクルが圧縮され、さらに重要なことに、競争優位性の所在が変わる。苦労して獲得したIPは、もはやセル化学だけでなく、その周辺の製造物理、つまり溶接パラメータ、熱経路、そしてパックの寿命と歩留まりを静かに決定する接合プロセスである。この設計空間を最速で探索できる者が、より長寿命で安価なパックを最初に出荷する。

すべての資本集約型ハードウェアセクターにとって、より微妙な教訓がある。商用EVのボトルネックは、決してセルのエネルギー密度単独ではなかった。それは、ラボで性能を発揮するセルと、高速道路の使用サイクルに耐えるパックとの間のギャップだった。シミュレーションアプリは、そのギャップを調整可能でデータ駆動型の変数に変え、これはまさにソフトウェアが得意とする種類の問題である。

日本メーカーにとって、これは機会であると同時に警告でもある。日本のものづくり文化は物理的洗練において世界トップクラスだが、歴史的には試作と暗黙知的な現場専門知識に依拠し、フロントローディング型のデジタルエンジニアリングには傾斜してこなかった。Isuzu、Hino、Mitsubishi Fusoなどの商用トラックプレーヤーは同じ長期寿命の計算に直面しており、PanasonicやGS Yuasaなどのバッテリーサプライヤーは、まさにこれらのモデルが最適化を目指す製造品質で競争している。溶接と劣化のノウハウを代理モデルにエンコードする企業は、退職するエンジニアの直感を永続的で再利用可能な資産に変換する。

SIerやエンジニアリングコンサルタント会社にとっての機会は、Resolventが行ったようにシミュレーションを製品化し、単発のレポートではなくドメイン特化型アプリを提供することだ。これは、複雑なバックエンドシステムを使いやすいフロントエンドでラップすることに既に秀でている日本のインテグレーション企業にとって、自然なバリューチェーン上位への移動である。制約は人材だ:DNN代理モデルとその背後のデータパイプラインの構築には、従来のCAEよりもML工学に近いスキルが要求される。これを繰り返し可能な専門家判断を自動化するRPAのエンジニアリング版として捉え、今この能力に投資する企業が、後に他社が借りることになる設計ツールレイヤーを所有することになる。