自動車製造を変革する6つの主要自動化トレンド

プロセス自動化は、自動車の製造方法に大きな影響を与えてきました。ヘンリー・フォードのシンプルなコンベアベルト生産ラインから、現代のAIとロボティクスの進歩まで。

さらに、EV（電気自動車）と自動運転車の登場により、プロセス自動化の新たな応用が期待できます。また、現代EVの複雑さは、進化を必要とする新たな自動化技術を要求します。その結果、製造と自動化は常に変化し続けています。

高度な3Dプリント技術

3Dプリント技術についてはご存知でしょう。スタートレックのような話ですが、自宅の機械で実物を作れます。もちろん、用途は単品に限られ、技術は初期段階です。

しかし、改善は常に進んでいます。さらに、アイテム印刷時にさまざまなモデル、レジン、材料を使用でき、それぞれ特定のタスクに適しています。

しかし、3Dプリントが優れているのはシンプルな部品の精度です。例えば、モデルカー用の高品質トラックホイールを購入する代わりに印刷できます。

明らかに、モデル用リムが印刷できるなら、量産車両用も可能では？ 現在、メーカーと消費者の両方が車の部品を印刷しています。

しかし、現時点では安全検査を必要としない限定アイテムの交換にとどまります。例えば、カップホルダー、ダイヤル、ノブなど。

また、コストが大量生産にはまだ高すぎます。しかし、専門家は10年以内に3Dプリント技術が十分に改善すると予測しています。

これは機械エンジンから可動部品のないEVへのシフトに伴い、より有用になるでしょう。

「コボット」が自動車製造を変える

フォルクスワーゲン工場だけでも、各工場に自動車製造用の2,200台のロボットがあります。ロボットは塗装、溶接、危険物ハンドリング、精密組立など、あらゆる作業を行い、車両製造に不可欠な役割を果たしています。

残念ながら、彼らは仕事があまりにも得意すぎて、過去50年間で多くの熟練労働者を置き換えてきました。あなたもその一人かもしれません。

しかし、ロボットの反乱を恐れる必要はありません。彼らは熟練した人間を置き換えるのではなく、支援するより良い方法で使用されるようになっています。

「コボット」として知られる、ロボティクス技術と機械学習の進歩により、機械に製造支援を教えることができます。プログラミングではなく、必要なタスクを見せれば、彼らはそれを学習します。

これにより、彼らはより安全で一緒に働きやすくなります。例えば、従来ロボットは油圧パワーのため柵で囲まれ、立ち入り禁止とされてきました。

一方、コボットはあなたと同じスペースで働くように設計されています。現時点でのコボットの一般的な用途は、あなたがより差し迫った問題に取り組んでいる間、反復作業を行うことです。

人工知能の進化

スマートフォンから家庭用暖房システム、オンラインでのあらゆる行動まで、人工知能（AI）はあらゆるところにあります。『ターミネーター』のようなディストピア的なロボット反乱ではなく、AIはあなたを支援するためにあります。

例えば、トリッキーな駐車を支援するAI搭載車をお持ちかもしれません。要するに、現代AIでできないことはほぼなく、常に進化しています。

例えば、人間より効率的に車両を運転する完全自動運転車の実現目前にあります。多くの業界と同様、AIは製造業の自動化を推進しています。

AIの最も実用的な用途の一つは、サプライチェーンの効率化です。人間の不適切なサプライチェーン管理により、AIが多くの業界に適用されています。

AIは複雑な計算に基づき、不足を予測し、製造プロトコルを変更できます。しかし、AIはプラント操作を超えて拡張可能です。ショップフロアでも支援できます。

外骨格は、作業者に利益をもたらし安全性を最大化するAIの例です。重量物運搬を支援するよう設計されていますが、AIセンサーが技術を調整し怪我を防ぎます。

EVと統合製造手法

私たちが知る自動車の進化は驚異的なスピードで起きています。電気自動車産業は、自動車製造業界そのものとプロセス自動化を急速に変えています。

EVドライブトレインには可動部品がないため、時代遅れのロボット組立は不要になります。したがって、新たにより高度な機械が必要か、古い機械を転用する必要があります。

しかし、新たに統合された製造手法と自動化プロセスが、EV需要の拡大に伴い標準化しつつあります。

電気自動車の技術はエンジンよりコンピュータに近く、以下のような高度な機能を備えています：

• IoT（モノのインターネット）への接続
• 水素燃料電池
• アダプティブ照明

これらすべての機能には、厳格な検査をパスするために精密かつ安全に製造された部品が必要です。機械視覚などの自動化の進歩は、X線や赤外線デジタルビデオ信号などさまざまな検査方法を用いて、肉眼では見えない部品欠陥を発見します。

これにより、生産時間は短縮され、精度は向上します。

データドリブンな自動車製造

データは、ホームブロガーから多国籍企業まで、現代ビジネスの中心にあります。分析ツールにより、あらゆるデータを取得でき、手元のデータに基づいて意思決定できます。

もちろん、データ自体は活用法を知らなければ無意味ですが、専門家の目があれば、データは世界で最も強力なものの一つになります。

現代コンピュータは大量データを非常に短時間で処理できます。さらに、プロセス自動化は製品アウトプットのためのデータ入力から恩恵を受けます。

データは多くのソースから得られ、接続性に基づいて製造プラントは多様な方法で反応できます。

例えば、顧客が新しいフォードをトリムとエクストラでカスタマイズしたいとします。フォードの販売システムがあなたのカスタム部品工場に接続されているとします。

その場合、販売チームやAIチャットボットが入力したデータが、顧客要求部品を製造するあなたの自動処理プラントに送信されます。

あなたの自動システムは、データ入力から人間の介入なしで作動し、接続された機械から別の機械へデータが送信されるだけです。

自律走行車両の革命

プロセス自動化は車両製造において革命を起こしています。かつては製造プラント内だけに限定されていた自動化が、まもなく世界へ拡張されます。

完全自律走行車両のブレークスルー目前にあります。生産開始までそう長くはかからないでしょう。技術が完成するのは時間の問題です。

うまくいけば、2030年までには安全性問題が解決され、完全自律走行車を持つことになるでしょう。それでも、自動化は特定メーカー向けにカスタマイズされる必要があります。

硬直的なプログラミングではなく、車両用自律システムには、相互接続された車載ネットワーク上のAIと機械学習によって決定される適応プロセスが含まれます。

さらに、センサーが自動的に他の道路車両に情報を伝達し、衝突を回避します。本質的に、自動化システムは車同士が会話できるよう適応されます。

技術が完成し標準化されれば、AIとMLのような先進技術を持つプロセス自動化企業への需要が大幅に増加するでしょう。

プロセス自動化の革命

自動車業界はプロセス自動化と密接に関わり、近年まで比較的変化がありませんでした。

しかし、特定技術の進歩がプロセス自動化に革命をもたらしています。

それらには3Dプリント、AIと機械学習、自己学習型「コボット」が含まれます。

しかし、最大の課題はプラントを超えて自動化を自動運転車へ適応させることです。それでも、両業界が永遠に変わるまでそう長くはかからないでしょう。