研究開発における測定データの評価と分析の重要性
分野・業界を問わず、迅速かつ効率的、持続可能な方法で測定データを評価することは大きな課題です。様々な試験が行われる革新指向の強い自動車、航空機、機械工学といった業界、そして研究開発の分野では特に重要と言えます。中でも自動車の開発では、今まさにこの測定データの評価と分析に関するこれまでにない手法が模索されています。
分野・業界を問わず、迅速かつ効率的、持続可能な方法で測定データを評価することは大きな課題です。様々な試験が行われる革新指向の強い自動車、航空機、機械工学といった業界、そして研究開発の分野では特に重要と言えます。中でも自動車の開発では、今まさにこの測定データの評価と分析に関するこれまでにない手法が模索されています。
センサ技術が発展すれば測定技術のより複雑な課題に対処できるようになり、測定データのデジタル化と測定チェーンの構成に関して新しい可能性が広がればその実装もより簡単かつ迅速になります。この過程で大量の有益な測定データが生成されていることに、開発期間の短縮化というプレッシャーが加わり、迅速かつ効率的で持続可能な評価と分析に対するニーズが高まっています。
様々なセンサ技術、チャネル、ネットワークを通して得られたデータを最大限有効に活用するといっても、どのように分析、評価を行えば、将来的な課題に対応できる革新技術を開発するために役立つ新しい知見を得ることができるでしょう。
効果的な後処理も、結果を様々な計算や分析、比較にすぐに利用できる形で保存できる、高性能の測定データ分析ソフトウェアを使用すれば可能です。
幅広い検索オプション、多様なデータ形式に対応した互換性で、データ解釈の可能性はより強化されます。明快な映像化技術やグラフィック表示も重要な要素です。これにより、トレンド、構造、異常値といった情報を迅速に特定できるため、ユーザは関係性を深く理解できます。
「データマイニング」はさらにその可能性を広げてくれます。これは、分析ソフトウェアをベースにし、アプリケーション固有のアルゴリズム、つまり人工知能(AI)を活用して根底にある相関性やパターンを明らかにする手法です。
測定データの評価は以下のような分野で使用されます。