自動車工学の複雑性と多様性を管理：PLEとデジタルツインの活用

自動車工学ほど複雑性への対応が求められたことはありません。年間数百万台の車両生産自体が困難な偉業です。自律走行を可能にする次世代インテリジェント機能・関数の導入により、この複雑性は指数関数的に増大しています。メーカーはこの複雑性を制御し、多様性を管理しながら、最高レベルの安全性と信頼性を維持しつつ、これらの革新を迅速かつ効率的に市場投入するという多くの課題に直面しています。

自律走行、先進安全システム、アダプティブクルーズコントロール、レーンキーピングアシストなど、革新は過熱しています。自律走行車には、レーダーベースセンサ、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、相互作用するソフトウェア、電気・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は能力の限界に挑戦させられています。エンジニアリングチームは、この増大する複雑性の管理という単調なタスクにますます多くの時間を費やすことになっています。

自動車製品ラインの設計・提供・進化のあり方を劇的に改善する、並外れた必要性と機会があります。個々の製品を個別に設計・生産・維持する従来の「製品中心」アプローチは、もはや実行可能ではありません。

一部のメーカーは、機能ベースの製品ラインエンジニアリング（PLE）へ移行しつつあります。これは、製品ライン全体、そしてエンジニアリングからオペレーションまでの全ライフサイクルにわたって、統一されたバリアント管理と複雑性管理アプローチを提供する新興分野です。

このアプローチが「機能ベース」と呼ばれるのは、車両エンジニアが要求と設計プロセスを機能から開始できるためです。機能ベースPLEでは、機能が部品を決定し、部品が機能を決定するのではありません。これにより、全社共通の言語が生まれます。

このアプローチは業界横断的に採用されていますが、最も最先端のPLE導入は自動車セクターで進んでいます。PLEを採用したメーカーは、効率、市場投入までの時間、製品ラインの拡張性、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性が劇的に増大する中、工場を出た後の車両維持・進化という追加の複雑性にも自動車メーカーは直面しています。デジタルツイン技術は、PLEに加えてこの課題に対処するもう一つの革新領域です。ガートナーはデジタルツインを2018年のトップ10戦略技術トレンドの一つに選出し、Forbesは「デジタルツイン技術の爆発的普及の瀬戸際にある」と指摘しています。

自動車分野では、デジタルツイン（物理製品のデジタル映像や仮想表現）を用いて、工場を出た各車両との接点を維持します。

デジタルツインは、機能ベースPLEプロセスの副産物として、特定車両に含まれる機能に基づいて自動生成されるデジタル表現です。車両が製造され工場を出る準備が整うと、デジタルツインも完成します。メーカーは、その車両に含まれる特定機能に基づき、現場での車両を効果的に監視、維持、進化させることができます。例えば、車両が整備されたり特定部品が交換されたりした際、その情報がデジタルツインに取り込まれ、ミラーイメージが維持されます。

デジタルツインにより、品質問題へのプロアクティブな対応が格段に容易になります。特定機能に欠陥が見つかった場合、その機能を含むすべての製品を迅速に特定し、全製品にわたって修正を展開できます。