車両の腐食に寄与する重要な環境因子を多数の中から効率的に抽出し実験を効率化

概要

車両開発においては、部品の腐食を抑制するため、様々な環境を考慮した実験が行われています。しかしながら、世界中の地域差や気候差により、統一的な腐食要因の定義は困難です。
また、様々な環境条件を網羅しようとすると、試験条件も実験データも膨大となり、かつ交互作用分まで含めるとほぼ試験不可能となるため、結局は経験で重要と思われる限られた条件での試験になってしまい、より効率的かつ合理的な手法が求められています。

課題と解決策

課題

自動車の車両開発における部品腐食に関わる試験条件の洗い出しは、地域差や気候差等考慮すべき変数が多くあります。また条件設計も複雑で、膨大な数にのぼる実験数をこなす事も難しく、得られる結果の解析も困難でした。

解決策

１．基礎調査

現場経験のある技術者が、直接現場の状況をお聞きし、予備的なデータ解析などを行いながら、最適な解析方針を調査しました。

２．マッピング解析

BIGDAT@Analysisを活用して様々な環境データを含む大規模データの多変量分析を行いました。初期分析において、ノイズデータの判別と除去を簡便かつヌケモレなく実行し、重要パラメータを抽出しました。また、多地域のデータを効率的に分析できる環境も構築しました。