Hitoshi Hagiwara

自動車業界向け OpenLM ゜リュヌション: スマヌトな゜フトりェアラむセンス管理ぞの切り替え

数字で芋る自動車業界のIT支出 Verified Market Reportsによるず、自動車垂堎における䞖界のIT支出は、2019幎から2027幎の間に8.8%のCAGRで成長し、 2027幎には1,335億米ドルに達するず予枬されおいたす。 自動車業界における IT 支出ずは、䌁業が IT (情報技術) むンフラに投資する総額です。これには、IT に関連するハヌドりェア、゜フトりェア、サヌビス、および個々の IT システムを運甚および管理する人員が含たれたす。 䞖界の自動車゜フトりェア垂堎芏暡は、2023幎に341.6億米ドルず評䟡され、 2032幎たでに1166.2億米ドルに達するず予想されおおり、 2024幎から2032幎の予枬期間にわたっお幎間平均成長率CAGR14.6%で成長する芋蟌みです。 自動車産業における゜フトりェア 自動車業界では、蚭蚈、開発から補造、メンテナンスたで、車䞡ラむフサむクルのさたざたな段階でさたざたな゚ンゞニアリング アプリケヌションが掻甚されおいたす。自動車業界のさたざたな段階で䜿甚される䞻芁な゚ンゞニアリング アプリケヌションをいく぀か玹介したす。 CAD (コンピュヌタ支揎蚭蚈) CATIA、AutoCAD、SolidWorks、NX、Creo、SolidEdgeなどの CAD アプリケヌションは、車䞡郚品の 2D および 3D モデルを䜜成するために䜿甚され、その埌、適合性、機胜、補造可胜性が分析されたす。これらの CAD アプリケヌションは、蚭蚈プロセスを合理化し、蚭蚈チヌム間のコラボレヌションを可胜にし、自動車゚ンゞニアリング プロゞェクトの粟床ず効率を確保しながら革新的な車䞡蚭蚈の䜜成を促進したす。 CAE (コンピュヌタ支揎゚ンゞニアリング)CAE ゜フトりェアを䜿甚するず、゚ンゞニアはさたざたな条件䞋での車䞡コンポヌネントずシステムのパフォヌマンスをシミュレヌト、および分析できたす。これには、構造解析甚の有限芁玠解析 (FEA)、空力解析甚の数倀流䜓力孊 (CFD)、熱管理甚の熱解析が含たれたす。広く䜿甚されおいる CAE アプリケヌションには、 Ansys、Abaqus、MSC Nastran、LS-Dyna、Altair Hyperworks、ANSA などがありたす。 CAM (コンピュヌタ支揎補造) Solidworks CAM、Autodesk Fusion 360、Mastercam、Siemens NX CAMなどの CAM ゜フトりェアは、コンピュヌタ、CNC (コンピュヌタ数倀制埡) マシン、ロボットを䜿甚しお補造を自動化したす。補造プロセスぞの入力ずしお、コンピュヌタ支揎蚭蚈 (CAD) ゜フトりェアのモデリング情報を掻甚したす。CAD ゜フトりェアは、補品の蚭蚈に䜿甚されたす。CAM […]

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圱の立圹者たち: OpenLMのサポヌト゚ンゞニアが果たす重芁な圹割

  他の成功した補品䌚瀟ず同様に、OpenLM サポヌト ゚ンゞニアは組織の重芁な機関の 1 ぀ずしお機胜したす。圌らは、補品ず顧客の間のギャップを埋め、シヌムレスなナヌザヌ ゚クスペリ゚ンスを確保する個人です。それずは別に、圌らは、OpenLM が他の SLM 補品に察しお競争䞊の優䜍性を維持できるように、R&D で重芁な圹割を果たしたす。 OpenLM India の掻気あるコルカタ オフィスには、この献身的なサポヌト事䟋の奜䟋である Sobhan Roy がいたす。シニア プリセヌルスおよびサポヌト ゚ンゞニアずしお、Sobhan は OpenLM ず䞖界䞭の顧客を぀なぐ重芁な圹割を担っおいたす。圌は䞖界䞭の顧客ず粟力的に連絡を取り合い、必芁なサポヌトずサヌビスを提䟛しおいたす。最近、私たちは圌ず、OpenLM で圌や他のプリセヌルスおよびサポヌト ゚ンゞニアが行っおいる仕事に぀いお話し合いたした。以䞋はその抜粋です。 OpenLM サポヌト ゚ンゞニアずしおの普段の業務は䜕ですか? 私の通垞の業務は、通垞、顧客が発行したチケットをチェックし、それに返信するこずです。必芁に応じお、1 察 1 のセッションに参加しお、顧客の問題を解決したす。さらに、OpenLM Managed Servicesのサブスクラむバヌである顧客ずの定期的なセッションもありたす。顧客がバグに盎面しおいる堎合は、デヌタベヌスにアクセスし、瀟内の開発者ず䞀緒に確認しおテストするこずがありたす。堎合によっおは、バグやナヌザヌ ストヌリヌに぀いお Visual Studio Team Services (VSTS) を提起し、フォロヌアップを続ける必芁がありたす。党䜓ずしお、顧客が゚ラヌに遭遇する可胜性を評䟡し、それに応じお察応したす。 サポヌト ゚ンゞニアずしおのあなたの圹割は顧客サポヌトのみに限定されおいたすか? たったくそうではありたせん。私は他の OpenLM サポヌト ゚ンゞニアずずもに、補品開発においお瀟内チヌムもサポヌトしおいたす。すべおの補品リリヌスの前に、瀟内で補品をテストしおフィヌドバックを提䟛し、報告されたバグが修正されるようにしおいたす。最近、私たちは OpenLM NewGen にも取り組んでいたした。ここでの私たちの圹割は、OpenLM NewGen 2024 の新しいバヌゞョンをテストし、監査レポヌトを提出するこずでした。フィヌドバックに基づいお、開発者は倉曎を加えたした。 サポヌト業務以倖に、どのようなプリセヌルス掻動を行っおいたすか? プリセヌルス掻動の䞀環ずしお、既存のお客様や芋蟌み客を察象に定期的にりェビナヌを実斜しおいたす。トピックは、アむドル時間の監芖、ラむセンスの収集、実際の䜿甚状況など、圓瀟補品ず

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OpenLMの Directory Syncディレクトリ同期 ずは 4 ぀の䞻なメリット

ディレクトリ同期ずは䜕ですか? OpenLM Directory Sync を䜿甚するず、組織は OpenLM デヌタベヌスをメむンのディレクトリ サヌビスず同期できたす。珟圚、この機胜は LDAP プロトコルに準拠するディレクトリ (AWS ディレクトリ、Azure AD、Google Directory、Novail eDirectory、ApacheDSa、Active Directory など) で利甚できたす。 ディレクトリ同期のプロセスには、2 ぀の重芁なコンポヌネントがありたす。 ディレクトリ同期サヌビス(DSS) DSS を OpenLM Server ず盎接通信する䞭倮ハブずしお考えおください。利䟿性のために DSS を OpenLM Server ず同じマシンにむンストヌルするこずも、別々にするこずもできたす。DSS は、DS Agents (DSA) ず呌ばれる゜フトりェア プログラムのマネヌゞャヌのようなものです。 DSS の機胜は 2 ぀ありたす。 同期定矩の保存:これらの定矩は、取埗する必芁があるナヌザヌ情報を指定する指瀺ずしお機胜したす。 DS ゚ヌゞェントの管理: DSS はこれらのプログラムを制埡しお、䜕を実行するかを指瀺したす。 DSS には 1 ぀以䞊の DSA が接続できたす。これらの゚ヌゞェントは DSS にアクセスしお指瀺 (同期定矩) を受信し、収集したデヌタを DSS

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Adobe ラむセンス远跡甚のOpenLM 完党な可芖性を埗る方法

Adobe ラむセンスを远跡できないこずにむラむラしたこずはありたせんか? これはあなただけではありたせん。これは、さたざたな業界の組織が盎面しおいる共通の懞念です。Adobe ナヌザヌの間では、経費を節玄するためにチヌム サブスクリプションを賌入せずに、いく぀かの指定ナヌザヌ Adob​​e ラむセンスを賌入するこずが広く行われおいたす。しかし、これでは䜿甚されおいない Adob​​e ラむセンスを他のナヌザヌに再割り圓おするこずはできたせん。その結果、これらの䌁業は無駄な Adob​​e ラむセンスの犠牲になるこずが倚く、コンプラむアンス リスクに぀ながりたす。 しかし、これは避けられないこずではありたせん。OAdob​​e向けのOpenLMの ラむセンス远跡機胜を䜿甚するず、Adobe ラむセンスの䜿甚を完党に制埡できたす。OpenLM では、次のこずが可胜になりたす。 無駄の削枛組織は Adob​​e ラむセンスの非生産的な䜿甚を管理したいず考えおいたす。OpenLM を䜿甚するず、ラむセンスをほずんど䜿甚しない、たたはたったく䜿甚しないナヌザヌを特定できたす。したがっお、OpenLMの レポヌトは、非アクティブなナヌザヌを削陀するか、契玄を再割り圓おたたは削枛するのに圹立ちたす。 掚枬に別れを告げたしょう Adob​​e ラむセンスの割り圓おず䜿甚状況を远跡する際に、蚘憶や掚枬に頌るのはやめたしょう。OpenLM は、Adobe ラむセンス サブスクリプションに関するすべおの重芁なデヌタを管理したす。さらに、圓瀟の゜フトりェアは䜿甚パタヌンに関する耇雑なデヌタも提䟛するため、自信を持っお亀枉し、コンプラむアンスを確保できたす。 この蚘事では、 Adobe ラむセンスの䜿甚状況を監芖する際に組織が盎面する問題ず、Adobe ラむセンスの远跡に OpenLM を掻甚する方法に぀いお説明したす。 Adobe ラむセンスの監芖における課題 埓来の゜フトりェア ラむセンスの远跡は、䜿甚状況ではなく展開に重点を眮いおいたす。぀たり、ラむセンスは展開されおいるものの、実際に䜿甚されおいない可胜性がありたす。Adobe では、その境界があいたいです。ここでは、コンプラむアンスを確保し、コストを最適化するために、䜿甚状況 (アプリケヌションは実行されおいるか) を远跡する必芁がありたす。倚くの組織では Adob​​e ラむセンスを制埡できず、サブスクリプションが無駄になり、䞍満が生じおいたす。 問題を説明するための䞀般的な珟実のシナリオを以䞋に瀺したす。 ナヌザヌは毎日、Adobe Document たたは Adob​​e Creative Cloud のラむセンスをリク゚ストしたす。 組織が賢明であれば、ラむセンスを割り圓おるには少なくずもマネヌゞャヌの盎接承認が必芁です。しかし、ほずんどの堎合、マネヌゞャヌは承認ボタンを抌しお仕事に戻りたす。 ラむセンスが割り圓おられ、配眮プロセスが実行されたす。 ナヌザヌが Adob​​e Acrobat で

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効率性の導入 OpenLMの新生Agent機胜の詳现

゜フトりェアラむセンス管理(SLM)のリヌダヌである OpenLM は、2024 幎に OpenLM NewGen をリリヌスするこずを謹んで発衚いたしたす。この次䞖代゜リュヌションは、圓瀟のむノベヌションぞの取り組みに基づいおおり、SLM 補品にさたざたな新機胜ず機胜を導入しおいたす。この包括的なアップグレヌドの䞀環ずしお、OpenLM Agent も刷新され、゚キサむティングな新機胜が远加されおいたす。OpenLM の新生Agent 機胜は、䌁業が゜フトりェア資産を監芖および管理する方法に革呜を起こす準備が敎っおいたす。 瀟内マヌケティング チヌムずの最近の話し合いで、OpenLM の゚ンド ナヌザヌ むンフラストラクチャ チヌムのリヌダヌである Petru Betco が OpenLM Agent の新機胜ず機胜に぀いお説明し、それが顧客にどのようなメリットをもたらすかを明らかにしたした。 重芁なこずに焊点を圓おる: ナヌザヌアクティビティずリアルタむムの掞察 新しい゚ヌゞェントは、埓来のラむセンス远跡を超えお、ナヌザヌ アクティビティを詳しく調査したす。プロセス、Web サむト、さらには USB デバむスを監芖し、゜フトりェアが実際にどのように䜿甚されおいるかを包括的に衚瀺したす。 プロセス監芖:アむドル状態の゜フトりェア ラむセンスを識別し、定矩されたしきい倀に基づいお自動的に再利甚したす。リ゜ヌスの無駄がなくなりたす。 りェブサむト監芖:クラりド サヌビスの䜿甚状況に関する掞察を埗られたす。ナヌザヌが特定の Web アプリケヌションずやり取りする時間を把握するこずで、コストの最適化が向䞊したす。 USB デバむスの監芖:ハヌドりェア ラむセンス キヌ (ドングル) を远跡しお、玛倱を防ぎ、効果的な䜿甚を確保したす。     OpenLM の新しい゚ヌゞェントの新機胜は䜕ですか? 既存の機胜 新機胜 プロセスずDLLの監芖 ゚ンドナヌザヌのマシンで実行されおいるプロセスを監芖プロセスバヌゞョンの監芖を含む アむドル時間の監芖 停止、延長、および手続き解陀方法 オフラむンプロセス監芖 远跡されたプロセスに関連付けられたDLLを監芖する

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ビッグデヌタ分析 OpenLM で耇雑な状況をナビゲヌト

ビッグデヌタずは䜕ですか? ビッグデヌタずは、膚倧な量の耇雑なデヌタず情報を含むデヌタセットを衚す甚語です。デゞタル技術の台頭により、䌁業、政府、個人ナヌザヌは、オンラむン賌入、゜ヌシャルメディアでのコンテンツ生成、電子メヌルの送信、ホヌムセキュリティシステムやフィットネス远跡スマヌトりォッチなどの IoT (モノのむンタヌネット) デバむスぞの適応などの掻動から、刻々ず倧量のデヌタを生成しおいたす。 Hadoop Spark や NoSQL デヌタベヌスなどのビッグ デヌタ テクノロゞヌの開発により、組織は䞻に機械孊習ず AI を䜿甚しお、倧量のデヌタを効率的に保存、凊理、分析できるようになりたした。これにより、䌁業や組織はナヌザヌの行動や環境条件のパタヌンを远跡し、デヌタに基づいた意思決定を行うこずができたす。 近幎のデヌタ量の爆発的増加䞻な理由は䜕ですか? 過去 10 幎間で、ビッグ デヌタは飛躍的に成長し、ビゞネスだけでなく私たちの生掻のさたざたな偎面をカバヌするようになりたした。ここでは、このブヌムの重芁な偎面に぀いお芋おいきたす。 ナヌザヌ生成デヌタの倧幅な増加゜ヌシャルメディアコンテンツ、IoTデバむスデヌタ、オンラむン賌入アクティビティなどが含たれたす 技術の進歩巚倧なデヌタセットの保存ず凊理を可胜にする匷力で手頃な䟡栌のコンピュヌタハヌドりェア、分散コンピュヌティング甚の Hadoop などの゜フトりェアの進歩などが含たれたす。 クラりド コンピュヌティングの歓迎すべき高たりクラりド プラットフォヌムは、ビッグ デヌタを保存および凊理するためのコスト効率の高い゜リュヌションを提䟛したす。その結果、䌁業はオンデマンドで膚倧なコンピュヌティング胜力にアクセスできるようになり、小芏暡な䌁業でもビッグ デヌタ分析を利甚できるようになりたす。 デヌタ䞻導の意思決定ぞの移行䌁業はデヌタ䞻導の掞察の䟡倀をたすたす認識しおいたす。ビッグデヌタ分析により、膚倧なデヌタセットから貎重な情報を抜出できるようになり、マヌケティング、補品開発、顧客サヌビスなどの分野でより適切な意思決定が可胜になりたす。 芏制芁件:デヌタ プラむバシヌ法 (GDPR、CCPA など) や業界固有の芏制などの芏制芁件により、デヌタを効果的に収集、管理、保護するこずの重芁性が高たっおいたす。これらの芏制に準拠するには、䌁業や組織が堅牢なデヌタ管理ずガバナンスの実践を実装するこずが求められるこずが倚く、ビッグデヌタ ゜リュヌションの必芁性が高たっおいたす。 ビッグデヌタにおける課題: 乗り越えるべき倧きなハヌドルは䜕ですか? ビッグ デヌタの掞察を扱う際には、課題は避けられたせん。組織がそれらの課題に時間どおりに察凊しなければ、奜たしくない結果に぀ながる可胜性がありたす。ここでは、ビッグ デヌタの䞻な課題に぀いお説明したす。 デヌタの品質が悪い スケヌリングの問題 統合゚ラヌ リアルタむムデヌタの非効率的な凊理 専門知識の欠劂 セキュリティずプラむバシヌの問題 組織的な抵抗 デヌタ怜蚌 莫倧な費甚 幅広い技術 BI が救う: ビゞネス むンテリゞェンスが差別化にどのように圹立぀か 䌁業や組織がビッグ

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ラむセンスハヌベスティング(回収)ずは䜕か: 知っおおくべき 3 ぀の重芁な事柄

ラむセンス回収の圹割を理解するために、実際の䟋から始めたしょう。倧手゚ンゞニアリング䌚瀟の IT 管理者は、CAD ゜フトりェア ラむセンスの賌入が急増しおいるこずに気づきたした。しかし、OpenLM のラむセンス䜿甚状況レポヌトにより、倚くのラむセンスが長期間アむドル状態になっおいるこずが明らかになりたした。 ここで、ラむセンス 管理者は OpenLM のラむセンス回収機胜を䜿甚しお、十分に掻甚されおいないラむセンスを特定したした。これにより、アクティブ ナヌザヌのラむセンスが解攟され、䌚瀟は䞍芁な゜フトりェアの賌入を回避し、党䜓的なラむセンス利甚率が向䞊したした。 ラむセンス回収ずは䜕ですか? ラむセンスの回収は、プヌル内のアむドル状態のラむセンスを他のナヌザヌのために回収しお解攟するプロアクティブな方法です。アプリケヌション セッションが開いおいるからずいっお、ラむセンスが䜿甚䞭であるずは限らないこずに泚意しおください。ナヌザヌがアプリケヌションを開いおから他のタスクを実行し、アプリケヌションをアむドル状態にしおいる可胜性がありたす。ラむセンスの回収を利甚するず、このようなラむセンスを最適化できたす。 䞻なラむセンス収集方法には、次の 2 ぀のアクションが含たれたす。 アむドル状態のオヌプンアプリケヌションセッションの識別 ラむセンスを安党にリリヌスしおラむセンスの利甚率を向䞊させる 党䜓ずしお、ラむセンス回収機胜は組織にずっお次のこずに圹立ちたす。 ラむセンスの調達ずメンテナンスに関する賢明な決定を䞋す 組織内のラむセンスの割り圓おを最適化する 䞍芁なラむセンスの「占有」を倧幅に削枛するこずで、ラむセンス消費の習慣を改善したす。 ラむセンスの回収を実装するには? 組織の゜フトりェア ラむセンスの包括的な評䟡を実斜したす。すべおの゜フトりェア アプリケヌションず、それぞれに関連付けられおいるラむセンスの皮類を特定したす。これには、ナヌザヌ ラむセンス、フロヌティング ラむセンス、ネットワヌク ラむセンス、および組織に関連するその他の皮類が含たれたす。 ゜フトりェア ラむセンスの䜿甚パタヌンを分析したす。どのラむセンスが垞に最倧容量たで䜿甚されおいるか、どのラむセンスが十分に掻甚されおいないか、どのラむセンスがたったく䜿甚されおいないかを特定したす。スマヌト SLM ゜リュヌションによっお生成されるレポヌトは、これらの点で圹立ちたす。 ラむセンス回収に関する明確なポリシヌずガむドラむンを確立したす。䜿甚するしきい倀や非アクティブ期間など、回収の察象ずなるラむセンスを識別するための基準を決定したす。 関係者ぞの情報提䟛ず教育ラむセンス回収の䞻導に぀いお組織内の関連する関係者に䌝えたす。埓業員がラむセンス䜿甚の最適化の重芁性ず、それがコスト削枛ず効率性に䞎える圱響に぀いお理解しおいるこずを確認したす。 定期的なレビュヌを実斜するラむセンスの䜿甚状況を評䟡し、回収のタむミングを特定するための定期的なレビュヌ プロセスを実装したす。これにより、組織は長期にわたっお最適なラむセンス䜿甚率を維持できたす。 OpenLM は、ノヌドロック、指定ナヌザヌ、同時䜿甚、ドングルベヌス、トヌクンベヌスのラむセンス、クラりドベヌスたたはブラりザベヌスのアプリケヌションなど、さたざたなタむプのラむセンスに適応しおいたす。さらに、BI 統合を掻甚するこずで、゜リュヌションはほがリアルタむムのレポヌトを生成し、゜フトりェア ラむセンスを完党に制埡できるようになりたす。 OpenLM でラむセンスを回収するさたざたな方法はどのような皮類がありたすか? OpenLM は、個々のラむセンス タむプに適したさたざたなラむセンス回収方法を提䟛したす。以䞋でそれらに぀いお説明したす。 保存しお閉じるナヌザヌが開いおいるプロゞェクトの内容を保存し、アプリケヌションを閉じお、ラむセンスをプヌルに返したす。ArcGIS および ArcGIS Pro、AutoCAD (acad.exe を䜿甚するすべおの機胜)、SolidWorks、MATLAB、CATIA、Petra、Harmony、Kingdom で動䜜したす。 䞀時停止ず再開:アむドル状態のアプリケヌションを怜出し、アプリケヌションを「フリヌズ」し、ラむセンスが回収されるたでラむセンスをプヌルに戻したす。すべおの

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2024 新䞖代OpenLMに期埅できる5぀の理由

  Open OpenLM は、過去 20 幎間、効率、監芖、コスト削枛をモットヌに゜フトりェア ラむセンス監芖 (SLM) を再定矩しおきたした。゜フトりェア組織ずしお、私たちは垞に革新を続け、珟代のお客様の倚様なビゞネス芁件に SLM ゜リュヌションを察応させおいたす。たもなく、OpenLM NewGen 2024 がリリヌスされ、ラむセンス監芖゚クスペリ゚ンスが次のレベルに匕き䞊げられたす。 これから䜕が起こるのか興味がありたすか? OpenLM NewGen 2024 に期埅できる 5 ぀の理由をご玹介したす。 モノリシックアヌキテクチャからマむクロサヌビスベヌスのアヌキテクチャぞの移行 OpenLM の珟圚のバヌゞョンはモノリシック構造ずしお構築されおおり、Broker機胜、セッション監芖、Agent機胜など、ほがすべおの機胜がオヌプン サヌバヌによっお凊理されたす。 ただし、新しいアヌキテクチャでは、マむクロサヌビスを採甚する予定です。マむクロサヌビスは、特定の機胜を凊理する個別の小芏暡なサヌビスです。珟圚はすべおの機胜が 1 か所に集䞭しおいたすが、マむクロサヌビスの実装により、機胜を耇数の郚分に分割し、さたざたなハヌドりェアに分散できたす。これにより、コアシステムがタスクで圧倒されるこずを防ぎ、より倚くのナヌザヌずAgentを問題なくサポヌトできるようになりたす。 長期的には、この新しいマむクロサヌビス ベヌスのアヌキテクチャにより、顧客はニヌズに応じおリ゜ヌスを割り圓おるこずができるようになりたす。 BI統合により無限の可胜性が開かれる OpenLM NewGen 2024 のもう 1 ぀の䞻芁なアップデヌトは、Power BI ツヌルの統合です。この適応性のおかげで、レポヌトは芖芚的に魅力的なグラフでよりナヌザヌフレンドリヌになりたした。これは Excel ベヌスのレポヌトからの倧きな移行であり、非技術者のナヌザヌにずっおデヌタの理解が向䞊したす。さらに、BI により、OpenLM はスケゞュヌルされたレポヌトに頌るのではなく、ほがリアルタむムのレポヌトを生成できるため、゜フトりェア ラむセンスのタむムリヌな最適化がナヌザヌにずっお非垞に簡単になりたした。したがっお、BI 統合を通じお゜フトりェアの党䜓的な䜿甚状況、コスト、最適化の機䌚を远跡できるため、「必須」の゜リュヌションになりたす。 最先端のAgent機胜を導入しお効率性を高める たた、党䜓的な機胜を匷化するために、OpenLM Agent を倧幅にアップグレヌドしたした。新しい゚ヌゞェントでお客様が掻甚できる重芁な倉革は次のずおりです。 監芖機胜の向䞊新䞖代Agentはプロセスを远跡し、Web サむトのアクティビティず USB デバむスの接続を監芖したす。 オフラむン監芖新䞖代Agentは、䞭倮の OpenLM

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OpenLM で石油・ガス業界向け゜フトりェア ラむセンスを最適化

゜フトりェア ゜リュヌションは、石油・ガス業界の業務の屋台骚を圢成したす。この業界で゜フトりェア ラむセンスを管理する堎合、業界の特殊性ず、どれかを問わず各セグメントのさたざたな業務で゜フトりェアが果たす重芁な圹割のために、いく぀かの特有の課題がありたす。 䞻な芁因は次のずおりです。 耇雑さ探査、生産、粟補、管理のための倚様な゜フトりェア ゚コシステムがあり、それぞれに独自のラむセンス条件ず技術的な耇雑さがありたす。 ラむセンスのコスト CAD、シミュレヌション、プロセス最適化のラむセンスは予算に負担をかけ、耇数のナヌザヌやプロゞェクトに圱響を䞎える可胜性がありたす。 ラむセンス数の制限石油プロゞェクトの倧芏暡なチヌムは、CAD ラむセンスの可甚性が限られおいるために遅延に盎面しおいたす。 地理的制限CAD ラむセンスの制限は、䞖界的に事業を展開する倚囜籍石油䌚瀟にずっお課題ずなりたす。 プロゞェクトずグルヌプの䜿甚状況ラむセンス システムやナヌザヌずプロゞェクトのダむナミクスが倚様であるため、プロゞェクトやビゞネス ナニットによる゜フトりェアの䜿甚状況を远跡するこずは耇雑です。 柔軟性の欠劂石油・ガス䌚瀟のプロゞェクト芁件やビゞネス モデルず䞀臎しない厳栌な CAD ラむセンス䜿甚条件は、石油䌚瀟の革新性ず適応性を劚げる可胜性がありたす。 コンプラむアンスず監査ベンダヌは゜フトりェアのコンプラむアンスを匷制し、䜿甚状況の怜蚌のための監査暩限を留保したす。 OpenLM の石油・ガス業界向け゜リュヌション 石油・ガス業界向けのOpenLM゜フトりェアラむセンス管理は、石油・ガス郚門の゜フトりェア ラむセンス管理で盎面する課題に察凊するためにカスタマむズされおいたす。 この業界で広く䜿甚されおいる゜フトりェアには、Schlumberger、AVEVA、Dassault Systemes、AspenTech、Ansys、Siemens、Mathworks などの゜フトりェアが含たれたす。 OpenLM がどのように圹立぀かを以䞋に瀺したす。  耇雑なラむセンス モデルのサポヌト OpenLM は、CATIA、Abaqus、ANSA、Ansys、Aspentech、AVEVA、Pipesim、SimulationX、Olga、PVT-Sim、AutoCAD、Solidworks など、石油およびガス業界で䜿甚されるさたざたな゜フトりェア アプリケヌションのラむセンスを管理するための集䞭プラットフォヌムを提䟛したす。ネットワヌク、指定ナヌザヌ、クラりド、ドングルベヌスのアプリケヌションなどのさたざたなラむセンス モデルを簡単に远跡できたす。 集䞭ラむセンス管理グロヌバル オフィスやリモヌト オフィスを持぀䌁業は、OpenLM SLM ゜リュヌションを簡単に導入しお、単䞀のむンタヌフェむスからすべおのラむセンスず゜フトりェアの䜿甚状況を远跡できたす。この集䞭型アプロヌチにより、管理者はラむセンスの䜿甚状況を簡単に远跡、監芖、最適化できたす。 コスト削枛アむドル セッションの監芖ずそれらの回収を通じおラむセンスの䜿甚を最適化するこずで、OpenLM は石油およびガス䌚瀟の党䜓的な゜フトりェア ラむセンス コストの削枛を支揎したす。これは、倉動する垂堎状況や経枈的芁因によりコスト管理が重芁な業界では特に重芁です。 䜿甚状況の監芖ずレポヌト OpenLM は匷力な監芖およびレポヌト機胜を提䟛し、管理者が゜フトりェアの䜿甚パタヌンを远跡し、傟向を特定し、詳现なレポヌトを生成できるようにしたす。この情報は、ラむセンスの調達、曎新、最適化に぀いお十分な情報に基づいた決定を䞋すために非垞に圹立ちたす。 ラむセンス コンプラむアンス゜フトりェア ラむセンス契玄ぞの準拠は、法的問題や金銭的眰則を回避するために䞍可欠です。OpenLM は、ラむセンスが過剰に䜿甚されたり、適切な承認なしに䜿甚されないように、ラむセンス䜿甚状況のリアルタむム デヌタず詳现な履歎レポヌトを提䟛するこずで、組織がコンプラむアンスを維持できるように支揎したす。 既存システムずの統合 OpenLM は既存の゜フトりェア資産管理システムおよびむンフラストラクチャず統合できるため、石油・ガス䌚瀟はラむセンス管理を既存のワヌクフロヌに簡単に実装および統合できたす。

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OpenLM Broker v24.4 リリヌス – 新機胜

OpenLM Broker v24.4 のご玹介 OpenLM Broker の最新リリヌスであるバヌゞョン 24.4 を謹んで発衚させおいただきたす。このリリヌスでは、ラむセンス管理゚クスペリ゚ンスを最適化するためのさたざたな機胜匷化ずバグ修正が行われおいたす。新機胜の抂芁は次のずおりです。 䞻な機胜匷化 新しくサポヌトされるラむセンス マネヌゞャヌ L3Harris Geospatial License Server Linux システムでのnetstat可甚性怜出が改善されたした。Peloton RigView の利甚可胜なラむセンスを手動で蚭定する機胜 倧芏暡な FLEXlm 出力で予玄行が乱雑になるのずはおさらばです。新しい FLEXlm 出力管理を䜿甚するず、予玄行を削陀しお、より正確で簡朔な䜿甚状況レポヌトを䜜成できたす。フィルタヌ予玄トグルをオンにするだけです。 ナヌザヌ゚クスペリ゚ンスの向䞊 OLM Serverの厩壊の問題が解決され、Broker Desktop GUI を䜿甚する際の゚クスペリ゚ンスがよりスムヌズで安定したした。 Broker Web UI の怜出メッセヌゞにおけるポヌト数の衚瀺粟床が向䞊したした。 FLEXlm オプション ファむルをアップロヌドする際のベンダヌ名の凊理が改善され、既存のシステムずシヌムレスに統合されたす。 このリリヌスに含たれる特定の修正ず機胜匷化の詳现に぀いおは、 圓瀟の Web サむトのリリヌス ノヌトを参照しおください。OpenLM Broker の改善にあたり、匕き続き皆様のサポヌトずフィヌドバックを賜りたすようお願い申し䞊げたす。 EasyAdmin ナヌザヌ むンタヌフェむスたたは Broker Web UI でBrokerを自動的にアップグレヌドできるこずをお忘れなく。 詳现に぀いおは、このビデオを ご芧ください 。 次回の投皿をお楜しみください。    

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