自動車産業における製造動向と技術

自動車業界は、新興技術を採用して製造プロセスに革命を起こし、次世代の電気自動車の設計と製造という課題に取り組んでいます。
数年前、自動車メーカーはデジタル企業として自らを改革し始めましたが、パンデミックによる事業のトラウマから抜け出そうとしている今、デジタル化の道のりを完了させる必要性はこれまで以上に緊急になっています。テクノロジー中心の競合他社がデジタルツイン対応の生産システムを採用・実装し、電気自動車（EV）、コネクテッドカーサービス、そして最終的には自動運転車で進歩を遂げるにつれ、自動車メーカーには選択の余地がなくなります。自動車メーカーは、社内でのソフトウェア開発について難しい決断を下すでしょう。中には、独自の車両固有のオペレーティングシステムとコンピュータープロセッサの構築を開始したり、チップメーカーと提携して次世代のオペレーティングシステムとチップ（将来の自動運転車のボードシステム）を開発したりする企業もあります。
人工知能が生産業務をどのように変えているのか 自動車の組み立てエリアと生産ラインでは、さまざまな方法で人工知能 (AI) アプリケーションが使用されています。これには、新世代のインテリジェント ロボット、人間とロボットの相互作用、高度な品質保証方法などが含まれます。
AI は自動車の設計で広く使用されていますが、自動車メーカーは現在、製造プロセスでも AI と機械学習 (ML) を使用しています。組立ラインでのロボット工学は目新しいことではなく、何十年も使用されてきました。ただし、これらはケージに入れられたロボットで、厳密に定義された空間で稼働し、安全上の理由から誰も立ち入ることができません。人工知能を使用すると、インテリジェントな協働ロボットが、共有の組立環境で人間と一緒に作業することができます。協働ロボットは、人工知能を使用して、人間の作業員が何をしているかを検出して感知し、人間の同僚に危害を加えないように動きを調整します。人工知能アルゴリズムを搭載した塗装ロボットと溶接ロボットは、事前にプログラムされたプログラムに従う以上のことができます。AI により、材料や部品の欠陥や異常を識別し、それに応じてプロセスを調整したり、品質保証アラートを発行したりできます。
AI は、生産ライン、機械、設備のモデル化とシミュレーション、および生産プロセス全体のスループットの向上にも使用されています。人工知能により、生産シミュレーションは、事前に決定されたプロセス シナリオの 1 回限りのシミュレーションを超えて、変化する条件、材料、および機械の状態に合わせてシミュレーションを適応および変更できる動的シミュレーションが可能になります。これらのシミュレーションにより、生産プロセスをリアルタイムで調整できます。
生産部品向け積層造形の台頭 生産部品の製造に 3D プリントを使用することは、現在では自動車生産の確立された部分であり、積層造形 (AM) を使用した生産では航空宇宙および防衛産業に次いでこの業界が第 2 位となっています。今日生産されるほとんどの車両には、全体的な組み立ての中に AM で製造されたさまざまな部品が組み込まれています。これには、エンジン部品、ギア、トランスミッション、ブレーキ部品、ヘッドライト、ボディキット、バンパー、燃料タンク、グリル、フェンダーからフレーム構造まで、さまざまな自動車部品が含まれます。一部の自動車メーカーは、小型電気自動車の車体全体を 3D プリントしています。
急成長を遂げている電気自動車市場では、重量の軽減において積層造形が特に重要になります。積層造形は、従来の内燃機関 (ICE) 車の燃費向上に常に理想的でしたが、軽量化によって充電間隔が長くなるため、この懸念はこれまで以上に重要になっています。また、バッテリーの重量自体がEVの欠点であり、中型EVではバッテリーによって1,000ポンド以上の重量が追加される可能性があります。自動車部品は積層造形専用に設計できるため、軽量化と重量対強度比の大幅な向上が実現します。現在では、金属を使用する代わりに、積層造形によってあらゆる種類の車両のほぼすべての部品を軽量化できます。
デジタル ツインは生産システムを最適化します。自動車生産でデジタル ツインを使用することで、生産ライン、コンベア システム、ロボット作業セルを物理的に構築したり、自動化や制御を導入したりする前に、完全な仮想環境で製造プロセス全体を計画することができます。デジタル ツインはリアルタイム性を備えているため、システムを実行しながらシミュレートできます。これにより、メーカーはシステムを監視し、調整用のモデルを作成し、システムに変更を加えることができます。
デジタル ツインを実装すると、生産プロセスのあらゆる段階を最適化できます。システムの機能コンポーネント全体でセンサー データをキャプチャすると、必要なフィードバックが提供され、予測分析と処方分析が可能になり、予定外のダウンタイムが最小限に抑えられます。さらに、自動車生産ラインの仮想コミッショニングは、制御機能と自動化機能の動作を検証し、システムのベースライン動作を提供することで、デジタル ツイン プロセスと連携します。
自動車業界は、モビリティの推進力を完全に変え、まったく新しい製品に移行しなければならないという課題に直面し、新しい時代を迎えているとされています。二酸化炭素排出量を削減し、地球温暖化の問題を緩和する明確な必要性から、内燃機関車から電気自動車への切り替えは必須です。自動車業界は、次世代の電気自動車の設計と製造という課題に取り組んでおり、新興の人工知能や付加製造技術を採用し、デジタルツインを実装することでこれらの課題に取り組んでいます。他の業界も自動車業界に倣い、テクノロジーと科学を活用して、21世紀に向けて自らの業界を推進することができます。