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vMDM

測定データのプロフェッショナルな管理

vMDM(Vector Measurement Data Management)は、開発、テストベンチ、および車両試験から得られる大量の測定データを効率的に管理することを可能にします。このソリューションは、測定データを一元的に保存し、ロールベースのアクセス権限、テナント分離、および暗号化されたデータ転送によってデータを保護するとともに、分散したチーム間のコラボレーションをサポートします。CPU負荷の高い解析、分類、およびレポート作成は、エンジニアのワークステーションに負荷をかけることなく、サーバー上で実行されます。

ハイライト

  • 一元的なデータ保存:テストベンチ、テスト、耐久試験から得られた測定データを一元的に保存し、特定のプロジェクトで利用できるようにします。
  • 対象を絞ったデータアクセス:構造化されたインデックスと柔軟な検索・フィルターオプションにより、関連する測定データを迅速に特定します。
  • 解析処理のオフロード:ワークステーションに負荷をかけることなく、サーバー上で計算負荷の高い解析、データマイニング、およびレポート作成を実行します。
  • 拡張性の高い運用:役割およびプロジェクトに基づくアクセス権限を備えたマルチユーザーソリューションであり、増え続ける計測データを処理できるよう設計されています。
  • シームレスなツール連携:CANapeやvSignalyzerから直接作業を行い、PowerShell SDKやpyMDMを介して自動化されたワークフローを実装できます。

利用可能なバージョン

vMDM pro SaaS

ローカルへのインストールやメンテナンスの手間を必要としない、Software As A Service形式のデータ管理および解析

vMDM fun SaaS

ベクター GLロガーからの測定データの管理および変換

vMDM basic SaaS

ベクター GL Loggerからの生測定データのデータ管理

vMDM pro Enterprise

同社のデータセンターにデプロイされたオンプレミス型ソリューション

機能

  • CANape、vMeasure、ベクターロガー、およびローカルドライブやネットワークドライブからのデータインポート
  • ロールベースの読み取り・書き込み権限による、クラウド上での測定データおよび関連ファイルの安全な保存と管理
  • メタデータ、解析結果、および他システムからのデータに基づいた、測定データの自動インデックス作成
  • プロジェクトや組織単位などに応じて、測定データをコレクションごとに整理
  • インポート時の自由に設定可能な前処理、およびクラウド上での測定データの変換
  • CANapeまたはvSignalyzerを使用した、クラウドに保存された測定データのインタラクティブな解析
  • vMDMにおける自動データ解析(データマイニング)およびプロジェクト固有のレポート生成
  • 統計レポートの作成および可視化
  • PowerShell SDK、pyMDM Pythonライブラリ、およびクライアントアプリケーションの使用によるデータのインポートおよびエクスポートの自動化

バージョン5.0の主な機能

新しいWeb UI:

  • Webからの迅速なアクセス:新しいWeb UIから、測定結果やレポートに直接アクセスできます。
  • メタデータの明確な分析:メタデータを迅速に可視化・確認できます。
  • カスタムダッシュボード:幅広いユースケースに対応したダッシュボードを簡単に作成できます。

最新のPython環境:

  • Python 3.14に対応した解析やスクリプトを実装します。

新しいMobile UI

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さまざまなユースケースや役割に合わせて、複数のダッシュボードを作成してください。
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「測定検索」ビューでは、測定データを簡単にフィルターで絞り込むことができます。

製品の関連情報

vMDM pro SaaSvMDM pro Enterprise(推奨ハードウェア構成)vMDM pro Enterprise(シングルVM)vMDM pro Enterprise(最小構成)
vMDM pro SaaS のサブスクリプションライセンスアプリケーションレイヤーとデータレイヤー用に、それぞれ個別の仮想マシンまたは物理サーバーを用意します。この構成は、将来の容量およびパフォーマンスの拡張を容易にするため、推奨されます。アプリケーションレイヤーとデータレイヤーを単一の共通仮想マシンまたは物理サーバーで運用します。
CANape/vSignalyzer バージョン 21 以降がインストールされたクライアントコンピューター、およびインターネット接続ノード 1(アプリケーションレイヤー) Windows Server 2019 または 2022、16 コア CPU、32 GB RAM、システムパーティションに 50 GB の空き容量、データパーティションに 500 GB の空き容量、測定データ用に十分な空き容量のあるネットワーク共有ノード 2 (データレイヤー) Ubuntu Linux または Windows Server 2019/2022、8 コア CPU、32 GB RAM、システムパーティションに 10 GB の空き容量、データパーティションに 50 GB の空き容量Windows Server 2019 または 2022、16 コア CPU、64 GB RAM、システムパーティションに 50 GB の空き容量、データパーティションに 500 GB の空き容量、測定データ用に十分な空き容量のあるネットワーク共有Windows Server 2019 または 2022:8コア CPU、16 GB RAM、システムパーティションに10 GBの空き容量、データパーティションに200 GBの空き容量、測定データ用に十分な空き容量のあるネットワーク共有 重要:テスト環境でのみご利用ください。本番環境での使用は推奨されません

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