EVブームに向けた製造生産の適応

AIを活用したソフトウェア開発会社Drishtiの創設者であるPrasadAkellaが、メーカーが電気自動車の移行に備える方法を探ります

ソフトウェア会社のDrishtiは、AIを活用したビデオ分析をディスクリートメーカーに提供し、手動の組み立て作業をデジタル化します。創設者のPrasadAkellaは、電気自動車市場の未来を探ります。

書き込みは壁にあります：電気自動車（EV）は、内燃機関を動力源とする自動車（ICE）からほとんどのセグメントを引き継ぎます。

小規模ではありますが、その成長は目覚ましいものです。前年比60％増の620万台から1,000万台以上の世界販売 。今日の燃料価格は単に火に燃料を追加しているだけです（しゃれを意図しています！）当然のことながら、ほとんどの自動車メーカーは成長セグメントのシェアを獲得し、すでに製品を持っている人にとっては需要に追いつくために競争しています。そうすることで、彼らは新しいBoM（部品表）とBoP（部品表）を処理する必要があります。

ICEパワートレインは、モーター、バッテリー、サーボ、コンピューターチップに置き換えられています。ドライブトレインのBoMは劇的に簡素化され、2000以上の部品から約20になります。 。第二に、バッテリー効率とインフラストラクチャの変更（充電ステーションなど）に対する需要の高まりに対応する必要があります。第三に、製品と製造に関する深いスキルを、数十年の専門知識を持つ機関車モーター製造のようなセグメントから輸送し、スケーリングする必要があります。最終的な結果は、市場の構造的変化であり、私たちが知っているように業界を変えます。壁に書かれていることに対する答えは非常に明確です。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、自らを改造する必要があります。

自動車メーカーはラインを更新する必要があります

集合体の新しい部分が外部委託されているかどうかにかかわらず、プロセスは現在のICE完成品ラインとは大幅に異なります。パワートレイン全体を交換すると、組み立てラインのほぼすべての部分で、作業を完了するために再トレーニングと新しい機器が必要になります。新しい組立ラインの作成とスケーリングには、需要を満たすために新しい労働力をスピードアップしながら、避けられないプロセスの問題を繰り返すという固有の問題が伴います。

これをすべて実現するには、自動車メーカーは目標を達成するために極端な飛躍を遂げる必要があります。これには、製造側でも同様に大胆な変更が必要であり、要求はありません。製造業者は、この機会を利用して、作業を完了するために使用しているツールの更新も検討する必要があります。

新しいテクノロジーを使用して従業員をサポートし、新しいEV需要に対応します

自動化はすべての自動車製造ラインに遍在していますが、アセンブリの大部分は依然として手動アセンブリに依存しています。自動化はまだ行われておらず、非常にコストがかかり、再プログラミングが困難で費用がかかり、人々はより順応性があるため、最高の自動化よりもはるかに効率的にプロセスを再トレーニングできます。したがって、訓練を受けた労働者は、ビジネスにおいて最も価値のあるリソースです。

しかし、人々の課題は、優秀なラインアソシエイトを見つけ、採用し、トレーニングし、維持することです。工場労働者は毎年30％で動いており、特定の日に10％が表示されないため、重要な必要性は、チームが新しい不確実な要求に適応して拡張できるように、新入社員をトレーニングし、経験豊富なチームメンバーをクロストレーニングすることです。

AIを活用したビジョンシステムなどのツールは、これまで以上にスピードと生産性を向上させる上で違いを生む可能性があります。多くの場合、同時に欠陥率を減らします！トレーニングだけでなく、AIテクノロジーを使用して労働者に力を与えることで、根本原因の分析や、生産ラインの問題を解決するためのコラボレーションの推進など、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を（文字通りおよび比喩的に）節約できる可能性は非常に大きく、メーカーは変更の時期が今であることを確認する必要があります。

先に述べたように、市場の需要の不確実性が中心的な問題です。人とのスケーリングは、別のマシンセット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提供することで、すべての従業員が最高のエンジニアリングスキルと問題解決スキルを前面に押し出し、彼らとOEM雇用者に不安定な海域をナビゲートするための超大国を提供します。

Prasad Akellaによって書かれた署名記事 、 Drishtiの創設者兼会長 。