SRAM は AWS 上の Autodesk でサイクリングを変革し、コンポーネントを 20% 軽量化し、その強度を倍増

自転車部品メーカーの SRAM は、世界中のライダーに、より速く、より楽しく、より効率的なサイクリング体験を提供するというビジョンに基づいて設立されました。同社はこれまで、新しいテクノロジーを活用して、競争力とライダー体験をどちらも向上させてきました。SRAM は Autodesk と Amazon Web Services (AWS) と協力して、ジェネレーティブデザインの概念を採用しました。ジェネレーティブデザインは、クラウドコンピューティングの力を利用して、パフォーマンスを最適化しながら、設計にかかる時間と市場投入までの時間を短縮します。ジェネレーティブデザインとアディティブマニュファクチャリング (3D プリント) を組み合わせることで、SRAM はより少ない時間とリソースで、2 倍の強度を持ち 20% 軽量化した部品を製造できます。

あらゆるタイプの自転車用の革新的な自転車コンポーネントを製造する SRAM は、すべての人に最高のサイクリング体験を提供することに重点を置いています。「私たちの目標は、お客様、エンドユーザー、競合他社がこれまで不可能だと思っていた次世代の製品を作ることです」と、SRAM のインダストリアルデザイン担当グローバルディレクターである Dhiraj Madura 氏は述べています。

自転車をより速く、より安全にし、ライダーがもっと遠くまで行けるようにする先駆的な製品と機能を提供するために、SRAM は新素材、高度な製造技術、そして最近では AWS アドバンストテクノロジーパートナーである Autodesk の協力を得て、ジェネレーティブデザインのコンセプトを採用しています。

ジェネレーティブデザインは人工知能の一種で、クラウドと機械学習の力を活用しながら、設計から製造までのプロセス全体を加速させます。設計者やエンジニアは、性能や空間要件、材料、製造方法、コスト制約などのパラメータとともに、設計目標をジェネレーティブデザインソフトウェアに入力します。次に、ソフトウェアは考え得るすべてのソリューションの組み合わせを検討し、設計代替案を迅速に生成してテストし、各反復から何が機能し、何が機能しないかを学習します。

Autodesk はジェネレーティブデザインテクノロジーのリーダーです。その実績のある Fusion 360 プラットフォームは、コンピューター支援設計 (CAD)、コンピューター支援製造 (CAM)、コンピューター支援エンジニアリング (CAE)、プリント基板 (PCB) ソフトウェアを、AWS を利用したジェネレーティブデザインツールを含む 1 つのプラットフォームに統合します。

SRAM は当初、強度や性能を犠牲にすることなく重量を減らすことを目標に、ペダルと自転車をつなぐ重要な構造部品である自転車のクランクアームにジェネレーティブデザインを盛り込むことに注力しました。ジェネレーティブデザインが登場する前は、エンジニアやデザイナーは、製品要件をすべて満たすために、1 つの 3D CAD モデル上でピクセルをやり取りするという面倒なプロセスにかなりの時間を費やしていました。「今では、Autodesk のジェネレーティブデザインと AWS クラウドコンピューティングのおかげで、プロジェクトの初期段階ではるかに多くのコンセプトを生成できるようになりました。これにより、設計チームにはプロトタイピングと改良を通じて検証できるソリューションを複数持てるようになりました」と Madura 氏は言います。「厳しいスケジュールを考えると、これは従来の 3D モデリングでは不可能でした」。

プロジェクトは、既存のクランクアームを分析することから始まりました。SRAM のエンジニアリングチームは、有限要素解析 (FEA) と呼ばれる仮想シミュレーションを実行して、クランクアームに静的応力を加えました。チームは FEA を使用して、ライダーがペダルの上に立ってジャンプして着地する最大荷重時のペダルをシミュレートできました。Autodesk の業界戦略担当シニアマネージャーである Sean Manzanares 氏は、「AWS とのパートナーシップのメリットを初めて知ることができたのはこの時です」と述べています。「これらの FEA 調査は、コンピューティングコアが限られているデスクトップコンピューターでは数時間かかるのと比べて、数分で解決できました」。

この情報を入手したことで、チームはクランクアームのベースラインをしっかりと理解し、ジェネレーティブデザインプロセスを使用して設計を検討する準備が整いました。Fusion 360 に設計パラメータを入力することで、チームは AWS のスーパーコンピューティング能力を利用して、文字通り何百もの異なる設計バリエーションを作成することができました。「AWS を利用することで、20,000 近くの計算を解くことができました。ジェネレーティブデザイン研究はそれぞれ、クラウド内の最大 170 個のプロセッシングコアを使用しており、30 分以内に結果が出ました」と Manzanares 氏は言います。「他の方法では、設計者とエンジニアのチームがこれほど多くのイテレーションを思いつき、そこから最適な設計を選ぶことはできません」。

チームはそれぞれの設計バリエーションを評価し、さらに調査を進めるために最も有望なものを選択しました。これには、既存のクランクアームで最初に実行したのと同じ FEA 静的解析を実行して、新しい設計を仮想的に検証する必要がありました。次のステップは、検証済みの設計を加工することでした。最初に実際の加工をシミュレートしてプロセスでの潜在的な問題を回避し、次にバイクに取り付けてさらにテストできる部品を実際に製造しました。

これにより、重量と性能が最適化された部品が製造されはしましたが、SRAM の究極の目標は、3D プリンティングを使用して製造できるクランクアームを設計することで (このプロセスはアディティブマニュファクチャリングと呼ばれています)、イノベーションの限界を押し広げることでした。同じジェネレーティブデザインとテストプロセスを使用して、SRAM は元の部品の強度を 2 倍にし、20 パーセント軽量化できました。

「ジェネレーティブデザインは、ライダーのパフォーマンスパラメータを最適化できるだけでなく、開発時間を短縮して新しいアイデアを試したり、評価したり、捨てたり、プロトタイプ段階に持ち込んだりできるツールです」と、SRAM のシニアデザインエンジニアである Will King 氏は言います。「当社は革新的な企業です。コンポーネントで消費者にインスピレーションを与えることを目指す中で、当社は引き続きイノベーションを起こし、ライディング体験をより良いものにしたいと考えています。ジェネレーティブデザインは、当社がそのフィニッシュラインに早く到達するのに役立っています」。