電気自動車革命に備える製造業への提言

AIを活用したソフトウェア開発会社Drishtiの創業者プラサド・アケラ氏が、メーカーが電気自動車移行にどう備えるべきかを探ります。

ソフトウェア会社Drishtiは、離散製造業向けにAIを活用したビデオ分析を提供し、手作業組立オペレーションをデジタル化します。創業者プラサド・アケラ氏が電気自動車市場の未来を探ります。

壁に書かれた文字は明確です：電気自動車（EV）が、内燃機関車（ICE）からほとんどのセグメントを奪取するでしょう。

まだ小さな基盤ではありますが、成長は印象的です：前年比約60%増で、世界販売台数が620万台から1,000万台超へ。今日の燃料価格は、まさに火に油を注ぐ格好です（冗談抜きで！）当然ながら、ほとんどの自動車メーカーは、成長するセグメントでのシェア獲得と、すでに製品を持つ企業では需要対応の両面で競争しています。その過程で、新しいBOM（部品表）とBOP（工程表）に対応しなければなりません。

ICEパワートレインがモーター、バッテリー、サーボ、コンピュータチップに置き換わっています。ドライブトレインのBOMは劇的にシンプルになり、2,000部品超から約20部品へ。第二に、バッテリー効率とインフラ変更（充電ステーション等）への需要増大に対応する必要があります。第三に、機関車モーター製造のような数十年の専門知識を持つセグメントから、深い製品・製造スキルを移植し、スケールさせる必要があります。その結果、業界を我々が知る形から変えるテクトニックシフトが起きています。壁の文字への答えはクリスタルクリアです：自動車メーカーは、テクノロジー、製造、トレーニング、持続可能性の観点から、自らを再装備（リツール）する必要があります。

自動車メーカーは生産ラインをアップデートすべき

新しい組立部分がアウトソーシングされるかどうかに関わらず、プロセスは現在のICE完成品ラインとは大きく異なります。パワートレイン全体が置き換わるため、組立ラインのほぼすべての部分で再トレーニングと新設備が必要です。新しい組立ラインの構築とスケーリングには、避けられないプロセス課題への反復対応と、需要を満たすための新規労働者の迅速な立ち上げという固有の問題が伴います。

これを実現するには、自動車メーカーは目標達成のために極端な飛躍を遂げる必要があります。これは、製造側でも同様に大胆な変化を必要とし、いや、要求するとさえ言えます。メーカーは、仕事を遂行するために使用しているツールのアップデートも検討する機会とすべきです。

新技術でアソシエートを支援し、新たなEV需要に対応

自動車製造ラインでは自動化が至る所にありますが、組立のかなりの部分は依然として手作業に依存しています。自動化がまだ十分でなく、コストが高く、再プログラミングが困難で高価であるのに対し、人間はより適応力が高く、プロセスへの再トレーニングが最良の自動化よりもはるかに効率的です。訓練された作業者こそが、ビジネスで最も価値あるリソースなのです。

しかし、人間には課題があります。優秀なラインアソシエートの発掘、採用、トレーニング、定着です。プラント作業者の年間離職率30%、いずれの日も10%が欠勤する中、新入社員のトレーニングとベテランメンバーのクロストレーニングにより、チームが新たな不確実な需要に適応しスケールできるようにすることが喫緊の課題です。

AIを活用したビジョンシステムのようなツールは、作業者をより速く立ち上げ、これまで以上に生産的にする上で違いを生みます。しばしば欠陥率を同時に削減しながら！トレーニングを超えて、AIテクノロジーで作業者をエンパワーすることは、根本原因分析や生産ライン問題解決への協働推進において時間を節約できます。

新しいスマートツールで時間とエネルギー（文字通りも比喩的にも）を節約する潜在力は巨大であり、メーカーは今が変革の時だと認識する必要があります。

前述の通り、市場需要の不確実性が中心課題です。人員でスケールすることは、機械を追加するよりもはるかに持続可能です。AIを活用したツールとデータを与えることで、すべてのアソシエートが最高のエンジニアリングと問題解決スキルを発揮でき、彼らとOEM雇用主に、これからの荒波を乗り切るスーパーパワーを与えます。

署名：プラサド・アケラ、Drishti創業者兼会長