製造業におけるデジタル化の最新段階、すなわち「スマート製造」は自動車産業を変革した。人工知能(AI)、機械学習、自動化の活用拡大により、自動車メーカーはこれまで以上に、運用上の困難を克服し、メンテナンス上の問題を発生前に解決できるようになった。自動車メーカーが活用している主な側面と技術は以下の通りである:
- デジタルツインデジタルツイン(別名:サロゲートモデル)とは、実世界の製品を反映するために用いられる仮想的な表現である。このデジタル上の対応物は、実製品の性能をシミュレートする。1 自動車のデジタルツインは、そのソフトウェア、機械的構造、動作を含む自動車全体で構成される。2 デジタルツインの活用により、自動車メーカーは生産プロセスを再現し、潜在的な問題や故障を特定できます。例としては:
- 製品テスト。デジタルツインにより、自動車メーカーは様々な設計を試行し、製品性能を最適化できます。自動車タイヤのデジタルツインを用いることで、メーカーは様々な気象条件下におけるタイヤ性能を仮想的にシミュレートできます。
- 予知保全。予知保全は自動車部品の故障時期を予測し、事前に修理を行う。デジタルツインにより自動車メーカーは潜在的な問題を特定し、問題発生前にメンテナンスを計画できる。
- パフォーマンス監視。デジタルツインは、複製する車両に関するデータを絶えず収集・分析する。例えばテスラは、全車両のデジタルツインを作成している。これらの仮想複製体は、車両が意図した通りに動作しているか判断するために使用される。テスラはこの情報を活用し、車両性能を更新している。4
2021年時点で、北米はデジタルツイン市場の約38%を占めた。世界のデジタルツイン市場規模は2030年までに1,558億3,000万米ドルに達すると予測され、今後7年間の年平均成長率(CAGR)は37.5%となる見込みである。6電気自動車(EV)技術の発展がデジタルツイン技術の採用を促進するため、自動車・輸送分野が最も高い成長率を示すと予想される。7
- モノのインターネット(IoT):自動車向けモノのインターネット(IoT)は、インターネット接続を介してデータを交換するデバイスのシステムである。これにより、自動車デバイスはインターネットに接続された他の車両と情報を共有できる。IoTを搭載して製造された車両は性能データを収集し、クラウドと共有する。メーカーはこのデータを処理し、潜在的なリスクと今後の対応策を評価できる。IoTによりメーカーはメンテナンスシステムの更新情報を消費者に伝達できるため、車両が故障する前に問題を解決することが可能となる。
- サプライチェーンにおけるAI:AIは 、原材料から車両製造、顧客への納品に至るまでのプロセスを大幅に容易にした。長年にわたり、自動車業界における最大の課題の一つは、単一の小さなミスが製造プロセス全体に影響を与えるリスクであった。例えば、サプライヤーの1階層で問題が発生すると、車両製造プロセス全体が停止する可能性がある。8AIを活用したサプライチェーンは、製造プロセスにおける予期せぬ問題に適応し対応できる。 AIベースのアプローチは、予測誤差を30~50%削減する可能性を秘めている。9製造業者が手作業のエラーリスクを自己改善型システムに置き換えるにつれ、「スマートファクトリー」はますます普及している。複数の著名な自動車製造企業が、サプライチェーン管理の意思決定を自律的に行える完全自動化AIシステムの開発に取り組んでいる。10
- 機械学習:機械学習とAIシステムの活用は、自動車産業における精密製造のための強力なツールである。機械学習システムは、製造業者による異常検出と設計改善を支援する。自動車産業において、魅力的なデザインは売上を30%以上増加させ得る¹¹。機械学習は人気の美的魅力を予測し、魅力的で革新的なデザインを生成できる。
- AIを活用した顧客体験:自動車メーカーは近年、顧客体験の向上に人工知能を活用している。AIは顧客に仮想販売アシスタントを提供できる。AIは過去の購入履歴や顧客とのやり取りから学習し、各顧客のニーズに基づいた個別対応の洞察を提供する。製造業におけるAI導入の増加により、企業は過去のやり取りから得たデータを活用して市場予測を行うことが可能となっている。12
自動車産業が拡大を続ける中、メーカーはAI、機械学習、自動化の活用が業界で増加していることを認識すべきである。サプライチェーンから顧客サービスに至る製造ライフサイクル全体で「スマート」製造が普及している。競争力を維持しようとするメーカーは、この分野で急速に進展するデジタル化とAIの活用動向を常に把握しておく必要がある。
本記事への貢献に対し、フォリー法律事務所ダラス事務所のサマーアソシエイトであるマッサ・アルムフティ氏に特に感謝いたします。
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1NAM, 製造業におけるデジタルツインの9つの重要考慮事項, for-digital-twins-in manufacturing-15841/?stream=business-operations (最終アクセス日: 2023年7月17日).
2シーメンス,車両設計からマルチフィジカルシミュレーションへ,https://www.siemens.com/global/en/markets/automotive-manufacturing/digital-twin-product.html(最終アクセス日: 2023年7月16日).
3スヴェン・ダルマニ, 「デジタルツインが製造業に現実世界の優位性をもたらす方法」,https://www.ey.com/en_us/advanced-manufacturing/how-digital-twins-give-automotive-companies-a-real-world-advantage, (2020年2月24日).
4ジェス・クアーズ=ブランケンシップ、「テスラとアップルでデジタルツインを試運転する」 https://www.industryweek.com/technology-and-iiot/article/21130033/how-digital-twins-are-raising-the-stakes-on-product-development, (2020年4月29日)
5Straits Research、デジタルツイン市場規模は2031年までに1857億8000万米ドルに達し、CAGR38.8%で成長すると予測:Straits Research、https://www.globenewswire.com/en/news-release/2023/01/30/2597777/0/en/Digital-Twin-Market-Size-is-projected-to-reach-USD-185-78-Billion-by-2031-growing-at-a-CAGR-of-38-8-Straits-Research.html, (2023年1月30日).
6ブルームバーグ、デジタルツイン市場は2030年までに1558億3000万ドル規模に成長:Grand View Research, Inc. https://www.bloomberg.com/press-releases/2023-02-15/digital-twin-market-to-be-worth-155-83-billion-by-2030-grand-view-research-inc, (2023年2月15日).
7同上
8Jorge Amar, 「データ不足環境におけるAI駆動型業務予測」, https://www.mckinsey.com/capabilities/operations/our-insights/ai-driven-operations-forecasting-in-data-light-environments, (最終アクセス日: 2023年7月16日).
9マシュー・ブルーニグ、「よりスマートな工場でよりスマートな自動車を製造する:AIが自動車ビジネスを変える方法」、 https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/building-smarter-cars(最終アクセス日:2023年7月16日)。
10同上
11バーナップ、アレックス、ハウザー、ジョン・R、ティモシェンコ、アルテム、「プロダクト・エステティック・デザイン:機械学習による拡張」(2022年11月1日)。 MITスローン研究論文 No. 5814-19、SSRNにて入手可能:https://ssrn.com/abstract=4253967 または http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.4253967
12ダニー・アスナニ, 4 顧客体験ソリューションが製造業を再構築する,https://www.forbes.com/sites/forbesbusinessdevelopmentcouncil/2023/03/06/4-customer-experience-solutions-reshaping-manufacturing/?sh=65994f8378c3, (2023年3月6日).