革命的なCADデータ準備にご挨拶を

Data Prepは、3D InterOpのためのSpatialの最新アドオン製品で、Spatialのジオメトリの専門知識を活用して、インポートしたCADデータを下流のワークフロー用に準備します。

Data Prepは3D InterOpを拡張し、開発者が3Dインポート時にアプリケーション内のCAD、BIM、プラント、デジタルコンテンツから最適な3Dデータを自動生成することを容易にします。

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CADデータの簡素化、最適化、修復

3D InterOp用のSpatialの強力なアドオンであるData Prepで、設計とエンジニアリングのワークフローを変革しましょう。

データが後の開発段階で適切に機能する前に、インポートされたCADモデルデータは、多くの場合、簡略化、最適化、修復される必要があります。Data Prepは、これらの重要な機能を提供します。

様々な業界からの要望と、業界リーダーを顧客ベースとする推進力により、私たちはよく知られ愛されている3D InterOpを進化させ、自動データ準備を提供します。これにより、多様な業界セグメントでデータを再利用するための、他に類を見ない純粋に実績のあるソリューションを提供します。

データ作成は、簡素化、最適化、修復という3つの重要なCAD準備ニーズに対応します。例えば、小さな穴やフィレットの除去、小さなボディのフィルタリング、平坦な部品からのアセンブリ構造の生成などがあります。

DataPrepは、3Dデータ最適化のゲームチェンジャーです。

データ・プレパレーションを選ぶ理由

アプリケーションのための最高品質

CADモデルの簡素化、最適化、修復に対するData Prepのアプローチには、モデルから小さなボディをフィルタリングしたり、小さな穴やフィレットを削除したり、ボディが重複している部品からアセンブリ構造を生成したりすることが含まれます。エンドユーザーは、手動で編集することなく、これらの操作を行うことができます。

ワークフローの簡素化と自動化

入力ソースから開始するData Prepの事前構築オプションは、ワークフローを簡単かつ迅速に拡張し、データの再利用を容易にします。可視化、シミュレーション、製造、原価計算のワークフローは、特にData Prepの機能の恩恵を受けます。

柔軟で高性能

CADデータを準備することは、製造、シミュレーション、ロボット工学、AEC、そして産業全般のアプリケーションにとって重要なステップです。データプレパレーションによるモデルの作成は、自動化やAIに必要な定性的なものからシンプルなものまで対応できます。

ゲームチェンジャー
CADデータ作成

ジオメトリーの最適化

エンドユーザーの時間を可能な限り効率的かつ効果的に活用できます。Data Prepには修復、スティッチング、フィーチャー認識、再メッシングなどのプロセスがあり、アプリケーションのニーズに合わせて微調整やカスタマイズが可能です。エンドユーザーのモデルを必要に応じてシンプルにも複雑にもできます。

インスタンシング

インスタンス化により、モデルサイズとシステムリソースへの要求を大幅に削減。Data Prepは、同一ファイル内の同一形状を自動的に識別し、重複要素を一度だけ作成し、複数回インスタンス化します。このプロセスにより、不要な形状データの複製がなくなり、時間とリソースをエンドユーザーのワークフローに戻すことができます。

隠された情報を取り除く

Data Prepで隠れた情報を除去し、モデルの効率を向上。最終的なモデルに必要のない3Dデータや要素を自動的に検出して削除します。この機能により、ファイル・サイズとシステム・リソースの需要が削減され、エンドユーザーのワークフローが単純なミスや以前の反復から残ったアーティファクトによって負担を受けることなく、よりクリーンで効率的なモデルを作成できます。

修理

Data Prepの修復機能により、モデルの完全性と品質を保証します。ジオメトリを自動的にスティッチしてソリッドエンティティを生成し、不整合やエラーを修正し、ジオメトリ全体の品質を向上させます。これらの修復プロセスにより、モデルの堅牢性と信頼性を確保し、ワークフローの後工程で問題が発生するリスクを低減し、様々なアプリケーションに必要な規格や仕様を満たすことができます。

場所、特性、サイズ、サブアセンブリーによるフィルタリング

3D CADデータのインポート時に、除外または削除したい形状フィーチャのタイプ、位置、サイズ、サブアセンブリを指定することで、エンドユーザが設計をカスタマイズできるようになります。穴、フィレット、面取りなど、エンドユーザーはフィーチャーを選択的にフィルタリングできるようになり、不要な複雑さを排除して、下流のワークフロー向けにモデルを最適化できます。

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