PLE、デジタル ツインによる自動車エンジニアリングの複雑さ、多様性の緩和

自動車工学はこれほどまでに複雑な問題に対処しなければなりませんでした。年間何百万台もの車両を生産するのは大変な作業です。この複雑さは、自動運転を実現するための次世代のインテリジェント機能の導入に伴い、指数関数的に増大しています。製造業者は、最高レベルの安全性と信頼性を提供しながら、この複雑さを緩和し、バリエーションを管理し、これらのイノベーションを迅速かつ効率的に市場に投入するという無数の課題に直面しています。

自動運転や高度な安全システムから、アダプティブ クルーズ コントロールやレーンキープ アシストまで、イノベーションは勢いを増しています。自律走行車には、レーダーベースのセンサー、3D マッピング、画像認識、車車間通信、人工知能などを実現するために、相互に作用するソフトウェア、電気部品、機械部品の複雑なネットワークが必要です。自動車メーカーとサプライヤーは、能力の限界に追い込まれています。エンジニアリング チームは、この増大する複雑さを管理するという平凡なタスクにますます夢中になっています。

自動車製品ラインの設計、提供、進化の方法を劇的に改善する必要性と機会が非常に多くあります。従来の「製品中心」のアプローチ (製品ライン内の個々の製品が個別に設計、製造、保守される) は、もはや実行可能ではありません。

一部のメーカーは現在、機能ベースの製品ライン エンジニアリング (PLE) に移行しています。これは、製品ライン全体、およびエンジニアリングと運用のライフサイクル全体にわたって、統一されたバリアントと複雑さの管理アプローチを提供する新しい分野です。

このアプローチは、車両エンジニアが最初に機能を検討することによって要件と設計プロセスを開始できるため、「機能ベース」と呼ばれます。機能ベースの PLE では、部品が機能を決定するのではなく、機能が部品を決定します。これにより、企業全体に共通の言語が提供されます。

このアプローチは業界全体で採用されていますが、最先端の PLE の展開は自動車部門で行われています。 PLE を採用するメーカーは、効率、市場投入までの時間、製品ラインのスケーラビリティ、および製品品質において桁違いの改善を報告しています。

エンジニアリングと製造の複雑さの劇的な増加に加えて、自動車メーカーは現在、工場出荷後の車両の保守と進化の複雑さが増しているという課題に直面しています。デジタル ツイン テクノロジーは、PLE に加えて、この問題に対処するためのイノベーションのもう 1 つの分野です。 Gartner はデジタル ツインを 2018 年の戦略的テクノロジー トレンドのトップ 10 の 1 つとして特定し、Forbes の記事は次のように述べています。

自動車業界では、デジタル ツイン (物理的な製品のデジタル画像または仮想表現) を使用して、各車両が現場に出るときに各車両との接続を維持します。

デジタル ツインは、特定の車両に含まれる機能に基づいてデジタル表現を自動的に生成する機能ベースの PLE プロセスの副産物です。車両が製造され、工場出荷の準備が整うと、デジタル ツインも完成します。メーカーは、車両に含まれる特定の機能に基づいて、現場で車両を効果的に監視、維持、および進化させることができます。たとえば、車両の整備や特定の部品の交換が行われると、その情報がデジタル ツインに組み込まれ、ミラー イメージが維持されます。

デジタル ツインを使用すると、企業は特定の機能に欠陥が含まれていることが判明した製品をすばやく特定し、その機能を含むすべての製品で修正できるため、品質の問題を積極的に処理することがはるかに簡単になります。