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Hyundai EngineeringのGMへの独占インタビュー

独占インタビュー:

Dongwon Kim 氏 (韓国、Hyundai Engineering & Construction Co., Ltd. ゼネラルマネージャー) – Bentley Systems の および構造工学部門の2023Year in Infrastructure Going Digital Awards を受賞

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赤い背景に毎日のcadcamロゴ。
「構造エンジニアリング」のアイコングラフィック 複雑な構造物

カテゴリ: 構造エンジニアリング

この記事は、著者のGavin Schrockが執筆したもので、GoGeomaticsに掲載されたものです。
2023年11月29日

シンガポールで開催された Bentley Systems の2023 Year in Infrastructure and Going Digital Awards に参加したことは素晴らしい経験でした。 会議最終日の授賞式で、後に構造工学分野の受賞者として浮上した韓国のHyundai Engineering & Construction Co., Ltd.のゼネラルマネージャーであるDongwon Kim氏との会話は、特に洞察に富みました。

ディスカッションでは、Dongwon Kim氏が、STAAD APIを使用した土木および建築構造物の自動設計に関する革新的なプロジェクトに関する洞察を共有しました。 このプロジェクトは、Hyundai Engineering が構造エンジニアリングに AI テクノロジーを採用することでワークフローを強化した例です。

インタビューの全文はこちらからご覧いただけます。

Hyundai Engineering について教えてください。

Hyundai Engineeringは、豊富な経験と最先端の技術を活用し、建設とEPCのリーダーとしての地位を確立し、新しい時代への旅に乗り出しています。 私たちのコミットメントは、常に挑戦を受け入れることによって、人類の繁栄と国の発展に貢献することです。

1974年にHyundai Technology Development Co., Ltd.として設立されたHyundai Engineeringは、国際舞台で韓国を代表する著名なグローバルエンジニアリング企業に進化しました。長い歴史の中で、私たちは韓国および世界中のさまざまな分野でエンジニアリングソリューションを提供することに専念し、豊かで幸せな生活の質の向上に努めてきました。

Hyundai Engineeringでは、豊富な経験、優れた技術、有能な労働力を活用し、多様な手段を通じて顧客価値を創造することに重点を置いています。 卓越性への確固たるコミットメント、前向きな思考、イノベーションへの情熱、継続的な改善への揺るぎない献身により、私たちはグローバルなエンジニアリング企業として繁栄し、より明るい未来を積極的に形作ることを決意しています。

自動設計エンジニアリングによる電気システムのブループリントプラン
画像提供 — Hyundai Engineering & Construction Co., Ltd., South Korea

このAIアプリケーションをプロジェクトに組み込もうと思ったきっかけは何ですか? AI技術の活用はいつから進んでいるのでしょうか。

AIの導入は比較的最近のことで、約2年前に始まりました。 人工知能(AI)は、構造工学を含む世界の産業に大きな影響を与えています。 広範なデータセットを分析し、パターンを認識し、情報に基づいた意思決定を行う能力は、構造エンジニアがプラント構造の設計、解析、最適化にアプローチする方法に革命をもたらしています。

構造工学では、高度なアルゴリズムと機械学習技術を通じてAIを適用し、設計および解析プロセスのさまざまな側面を合理化および強化します。 これにより、当社のエンジニアは、複雑な構造システムを迅速かつ正確に分析し、設計を最適化し、インフラストラクチャの構造的完全性を評価するツールを手に入れることができます。

規模に関係なく、すべてのプロジェクトが時間的制約を受ける性質を考えると、土木および建築設計では、締め切りを守るという課題が常にあります。 業界はしばしば時間の制約に取り組んでおり、効率を高めるソリューションを模索することが不可欠です。 推奨されるアプローチとしての自動化には、時間、コスト、およびリソースの最適化の点で利点があります。 最近、AIは、特に大規模なプロジェクトに関連する課題に対処する上で、自動化の極めて重要な要素として浮上しています。

当社のAIベースのプログラムは貴重な資産として機能し、より多くの情報に基づいた意思決定を行い、プロジェクトのタイムラインと予算を最適化し、最終的にプロジェクト全体の成果を向上させることができます。

BIMを活用すると仮定して、これらのプロジェクトにAIを組み込むことのユニークな利点と明確な利点について詳しく説明していただけますか?

Hyundai Engineering は、プラントおよびビル事業プロジェクトに従事しており、唯一の建築事業プロジェクトで 6Dまで実装するBIMを積極的に開発しています。

この自動プログラム開発の一部である当社のプラントプロジェクトでは、STAAD、S3D、Teklaなどの3Dモデリングに基づく個別のソリューションを使用しています。そのため、今のところ、建築プロジェクトとは異なり、プラントプロジェクトではBIMを活用していません。 この開発の焦点は、BIMではなく、AIテクノロジーを活用してエンジニアリングプロセスを自動化することです。

しかし、開発プログラムでは、S3Dと呼ばれる3D CADの設計情報を統合し、STAADと自動的に連携します。

設計情報と解析情報が統合されているという意味では、BIMの考え方と共通点があるかもしれません。

設計プロセスを自動化するために開発されたAIアプリケーションについて、もう少し詳しく教えてください。 このアプリケーションは、Bentley SystemsのSTAAD用に特別に開発されたアドオンですか、それとも関連ソフトウェアですか?

Bentleyが開発したプログラムの主な目的は、BentleyのSTAAD構造解析モデルを迅速に作成することです。 幸いなことに、STAADはOpenSTAADと呼ばれる優れたAPIを提供しており、メンバーや入力荷重の生成などの難しいモデリングタスクを自動化できます。 この自動モデリングが完成すると、多数の設計結果をデータベースに蓄積し、AIの学習に活用することができます。 その結果、別段のモデリング作業を必要とせず、AIによって設計結果を予測したり、最適化された構造システムを推奨できるプログラムを作成することができました。

Hyundaiのエンジニアは、 1680 シナリオと 27 100万の予測モデルをどのようにナビゲートし、ニーズに最も適したモデルまたは特定のシナリオを選択しているのでしょうか?

幅、高さ、柱の数、屋根の種類などの変数を入力します。 エンジニアは、完全な構造モデルを自動的に生成できます。 この自動モデリングを用いることで、 1680 モデルを迅速に作成することができます。 これらの 1680 モデリング結果と変数の相関関係について機械学習をトレーニングすることで、 27 00万個の予測モデルを生成できます。

これにより、手動モデリングを必要とせずに、最適な構造システムと量の自動予測が可能になります。

データの活用方法は、大きく分けて3つあります。 まず、データ視覚化のための記述モデルを作成して、洞察を得ます。

次に、機械学習を使用して入力値と出力値の関係を学習し、特定の入力値の結果を予測するモデルを作成できるようにします。

最後に、第3段階では、最適な結果を得るために実行する必要がある入力値を決定することにより、ソリューションを提供します。 すでに第3段階から最適な構造システムを推奨するプログラムを開発しており、今後はエンジニアが最適な設計を実現できるよう、さらにブラッシュアップしていく予定です。

AIアプリケーションの開発にはどのようなスキルセットが必要ですか? このソリューションは社内で作成されましたか、また、その開発にはどのようなソフトウェアやコーディングの専門知識が不可欠ですか?

モデリングの目的で前述したように、高度な柔軟性を備えたSTAAD.Proを利用します。 社内では、モデリング作業を自動化するプログラムを開発しました。 Bentley Systemsは多数のAPIを提供していますが、APIのみですべての側面を自動化できるわけではありません。 一部のコンポーネントでは、追加のコーディングが必要です。 Bentleyにアドバイスを求めたところ、APIとコーディングによるタスクの最適化に関するガイダンスを受けました。

AIの精度を高めるためには、充実したデータベースが不可欠です。 自動化を採用して何千ものモデルを生成し、量や構造タイプなどの重要な設計結果を抽出しました。 この広範なデータベースにより、機械学習が容易になり、入力パラメータと設計結果を関連付けることができました。 その結果、モデリングを必要とせずに設計結果の予測が合理化され、AIテクノロジーの根本的な影響が示されました。

将来を見据えると、AIはエンジニアが構造構成や材料を最適化する可能性を秘めていると思います。 これには、環境要因を考慮し、国際規範を遵守し、安全基準を確実に遵守することが含まれ、最終的には堅牢で回復力のある構造の作成につながります。

このAIソリューションを他のプロジェクトに適用することは可能ですか?

確かに、このソリューションは、今後の多くのプロジェクトに適用できます。 共通点が多いプラントプロジェクトでは、ボイラーコストの迅速な計算、構造サイジング、および迅速な顧客情報の提出が重要です。 当社のAIプログラムは、これらの課題に効果的に対処し、プロジェクトの種類に関係なく、適切な入力を通じて迅速な設計結果計算を提供します。 これにより、迅速なプロジェクトの入札と成功が可能になります。

当社のAIプログラムの汎用性は、プロジェクトの違いに関係なく、構造と設計の根底にある原則が一貫していることからも明らかです。 その結果、このAIプログラムはさまざまなプロジェクトにシームレスに適用できると自信を持って断言できます。

デザインにおけるAIの役割は拡大し、効率性を優先するだけでなく、持続可能性も考慮した構造の構築に貢献するでしょう。 これには、構造設計プロセスに革新的な材料と建設技術を組み込むことが含まれます。

AIの活用について、構造エンジニアにどのようなアドバイスをしますか?

効率性は土木および建築プロジェクトの中心にあり、自動化は極めて重要な役割を果たします。 このプロセスは自動化から始まり、広範なデータの蓄積とその後のAI予測につながります。 構造工学分野の専門家の皆さんへのアドバイスは、AIの力を活用するには、まず自動化によって大量のデータセットを身に付ける必要があるということです。

AIの採用により、構造エンジニアは専門知識を深め、プロジェクトの成果を向上させ、より安全で持続可能な建築環境の構築に積極的に参加することができます。 構造工学の未来は、AIがインテリジェントで適応性があり、回復力のある構造によって定義される時代へとこの分野を導くため、大きな可能性を秘めています。 世界中のエンジニアは、AIをプロジェクトに統合する準備をし、Bentleyに支援を求め、今後数年間でAIアプリケーションが急増することを予測する必要があると思います。

洞察に富んだ議論をしてくれたDongwon Kim氏に感謝の意を表します。 彼またはDailyCADCAMについて質問がある場合は、以下にコメントを残すか、sachin@dailycadcam.com までメールでお問い合わせください。 私たちは、回答とさらなる情報を提供できることを嬉しく思います。

ありがとうございます。
Sachin Nalawade、DailyCADCAM編集者

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