製造現場では、「試作/検証のやり直しによるコストロス」「ライン立ち上げの遅延による量産開始の遅れ」など、従来のプロセスでは避けられない“見えない損失”が大きな課題となっている。これらの課題を解決する手段として注目されているのがAIシミュレーションだ。
仮想空間で再現することで「コストとリスクの抑制」「3Dイメージの共有による意思決定の迅速化」「データに基づく予測精度の向上」などの成果が期待できる。このような環境を構築する上で欠かせないのがAIサーバだ。中でも、製品化する前に目標の要件に合わせてパーツの構成を最適化できるBTO(Build To Order)サーバは、有力な選択肢の1つとなる。
本資料では、検証プロセスを支援し、プラン/設計/パーツの擦り合わせを繰り返して最適な仕様のBTOサーバを提案するサービスを紹介している。サーバやPCでは、CPUやメモリなど主要部品の価格高騰や入手性の悪化が問題となりがちだが、同サービスでは、これに対応するため部品の在庫運用を行い、「価格の柔軟性の確保」「短納期に対応した仕様構成での提案」を可能にしている。本資料で詳細を確認してほしい。