変革コンサルティング
サービス

昨今の自動車開発は、CASE対応に加えて、従来機能の高度化や新たな環境規制対応も重なり、上流設計工程は膨大化、複雑化の一途をたどっています。これらに対して開発手法のデジタルツール導入およびシミュレーション技術の活用により効率化を追求してきましたが、「複雑化する要求を適正に要件化する」「変更点についてトレードオフを網羅的にリスク評価する」といった高度な検討領域に対しては、依然ソリューションは存在せず、熟練エンジニアの暗黙知に依存している状況です。
SOLIZEは、20年以上にわたって熟練エンジニアおよび組織の暗黙知を形式知化・デジタル化し、徹底活用する独自の変革手法を250社以上のお客さまに提供してまいりました。「活用しきれていない大量の成果物や実験データに対するAI活用」と「暗黙知の形式知化手法」を掛け合わせることで、課題解決に最適な知識を抽出する、熟練エンジニアの高度な思考を再現する取り組みの成果がではじめています。

AIを活用した設計・レビューの高度化／品質向上

ニーズや技術の進化に伴い、機能横断的で複雑な仕様検討が増加する一方で、専門細分化・分業が進んだ結果、設計における品質担保のための熟練設計者、レビュー依存がより顕著になっています。
これに対し、熟練設計者の網羅的かつ過去の知見からの洞察を加味した懸念、リスク要素を設計者へフィードバックする仕組みを、暗黙知の形式知化および独自の自然言語処理技術を組み合わせることで再現・活用する研究開発を進めています。

※本件は、NEDO ( 国立研究開発法人 新エネルギー・産業技術総合開発機構 ) が2019年度に公募した「次世代人工知能・ロボットの中核となるインテグレート技術開発」の1つとして、当社が提案・採択され推進中の研究テーマです。

評価試験データ解析の最適化

車両に搭載されるECU（電子制御ユニット）が増え続ける中、相互を密に連携させ、より精緻に制御しながら性能を作りこみ安全性を確保する、評価試験の重要性がより高まっています。一方、各種評価データも膨大になっており、現在の熟練者依存での業務体制では、データ解析を十分に実施できずにトラブルの予兆を見逃し、開発終盤の手戻りに繋がるケースも発生しています。
このような状況に対し、AI技術を活用して分析プロセスを最適化することで、網羅的なパラメータ解析や、従来気付かなかった知見の獲得を実現することが可能となります。
分析効率を高め、本来注力すべき考察や対策の質とスピードを向上することで、開発上流での性能・品質の作りこみを高効率で実現します。

日野自動車株式会社
現場から紙をなくして、3Dでトラックを組み立てる

日野自動車様が開発・生産するトラックは、「キャブ」「シャシ」「架装」ごとに多様なバリエーションが存在し、それらの組み合わせでバリエーションは1 車種あたり約1,000 種類にのぼります。特に、バリエーションの影響を受ける車両配管設計においては、大型および中型トラックの同時フルモデルチェンジが予定される中、開発キャパシティが限界を超える見込みであり、対策が急務となっていました。

SOLIZEは日野自動車様からご相談を受け、開発の生産性向上に向けた業務変革活動を共同で実施しました。

本田技研工業株式会社
開発工数50%減へ、視界外装設計の熟練暗黙知×3Dデジタル変革

本田技研工業株式会社の四輪事業、上屋開発領域では、「個別機種の開発工数を50%削減し、次世代開発にリソースを投入する」を目標に変革活動を実施しています。一方、開発現場では、顕在化しつつあった従来の構造的非効率に加え、CASEなどの市場ニーズの高度化・多様化への対応が相まって、リソースが急速にひっ迫する中、変革活動の企画・実行が後手に回らざるを得ない状況となっていました。

SOLIZEは徹底的に現場に伴走し、変革に向けた課題構造を見極め、対策を実施しました。