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  3. 自動車製品設計ライフサイクル(PDLC)におけるジェネレーティブAIの活用:創造性と効率性の再定義

自動車製品設計ライフサイクル(PDLC)におけるジェネレーティブAIの活用:創造性と効率性の再定義

ラヴィンドラ・シン
ラヴィンドラ・シン

車両エンジニアリング部門責任者

アナプレディ・ヴィーラ・レディ
アナプレディ・ヴィーラ・レディ

データ&AI、モビリティ部門プラクティスヘッド

自動車
人工知能

公開日11 Mar 2025

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自動車製品の設計ライフサイクル

ジェネレーティブAI(Gen AI)の出現は、業界全体にわたって、製品の想像、開発、改良の方法を再構築している。SFの領域における未来的な概念であったAIは、今日、特に製品開発において大きな変革をもたらす実用的なツールへと進化している。市場投入までの時間を短縮し、既成概念にとらわれない発想を可能にし、創造性を高める。

AI世代を活用することで、世界の自動車企業は効率性、革新性、顧客体験において新たな基準を推進することができる。

しかし、その成功は、正確さ、熟慮された実装、AIと人間のエンジニアリングおよび技術的専門知識との強固なバランスにかかっている。

AIによる自動車業界のPDLCの変革

自動車の製品設計ライフサイクル(PDLC)には、高度なエンジニアリングやコンセプト設計から最終的な製品発売までの複数の段階が含まれる。従来、このプロセスは労働集約的で時間がかかり、リソースを大量に必要とします。

Gen AIは、スピード、イノベーション、オペレーショナル・エクセレンスの触媒として機能する。大規模なデータセットを処理し、複雑なシナリオをシミュレートし、実用的な洞察を提供するその能力は、このライフサイクルの各段階を改善するのに役立ちます。

高度なエンジニアリングとコンセプト開発

アイデア創出を加速し、見過ごされていたコンセプトの探求を可能にすることで、Gen AIは、技術的な正確性を確保するための設計検証計画(DVP)の最適化を支援します。これにより、OEMやTier-1サプライヤーは、計画段階からチャンスを発見することができます。

コンセプト設計と開発

AIを搭載した設計ツールは、CADシステムのようにワークフローを大幅に合理化し、タイムラインを短縮します。設計者は、構造的および機能的なプロンプトを入力することで、性能目標を満たすソリューションを生成できます。このアプローチにより、手作業による反復作業が最小限に抑えられ、イノベーションをより迅速かつ正確に消費者ニーズに合わせることができます。

コンピュータ支援エンジニアリング(CAE)と数値流体力学(CFD)の統合

CAEおよびCFDシミュレーションプログラムは、NVH(騒音、振動、ハーシュネス)や耐久性など、主要なパラメータにわたる性能予測に不可欠です。Gen AIを使用することで、メッシングと解析時間を70%以上短縮し、これらのプロセスを強化することができます。エンジニアは、潜在的な故障を特定する精度を向上させながら、計算リソースを節約することができます。

製造と組み立て

Gen AIの活用は設計段階だけにとどまらず、製造プロセスにも変化をもたらします。組立ラインでのエラー防止を確実にし、リアルタイムデータを活用して生産戦略を最適化します。これらの進歩により、組み立ての遅延が減少し、全体的な効率が向上します。

PDLCにおけるジェネレーティブAIによるビジネスインパクトの実現

ジェネレーティブAIは画期的な利点をもたらします。しかし、その効果的な使用には、ビジネス価値を最大化するための慎重な適用、監督、協力が必要です。この点で注目すべき懸念は、AIモデルが不正確な情報や誤解を招く情報を生成する「幻覚」効果である。

出力を検証する専門知識がなければ、このような問題は欠陥のある設計や戦略につながりかねない。したがって、重要な懸念事項への対処には以下のようなものがある:

  • 人間による検証の確保:熟練した専門家が、AI出力を検証しながら、製品設計が性能と市場の要求を満たしていることを確認する、
  • 消費者インサイトとの統合:AIの結果を実世界の調査と組み合わせることで、ユーザーのニーズをより深く理解することができる。
  • トレンドへの適応:トレンドへの適応:AIは過去のデータに依存しているが、チームはAIインサイトを進化する市場ダイナミクスに合わせるために機敏でなければならない。

これらの課題に取り組むことで、企業は落とし穴を回避しながら、AI世代の潜在能力を最大限に引き出すことができる。

自動車イノベーションの原動力としてのジェネレーティブAI

LTTSは、AIを人間の創造性のイネーブラーとして捉えています。当社のAIソリューションは、PDLCの各段階を強化し、性能、安全性、効率性における新たな基準を設定します。

LTTSのAIアプリケーション

AIアシスタント:構造化された設計支援により、コンセプト段階でのエラーを減らし、ワークフローの精度を向上させます。

設計におけるAI: CADとAIの統合により、革新的で最適化されたソリューションが少ない反復で生成されます。

CAE/CFDのAI:シミュレーションの高速化により、解析時間を70%短縮し、予測信頼性を向上。

製造におけるAI:リアルタイムの洞察により、組み立てを合理化し、プロジェクトのタイムラインを改善します。

この一貫したアプローチにより、LTTSはOEMやTier-1サプライヤーと提携し、1回限りの販売モデルから継続的な顧客エンゲージメントへの移行を支援します。LTTSのフリートデータ分析により、製造業者は業務上の成功を促進しながら、消費者のロイヤリティを構築することができます。

次のステップへ

ジェネレーティブAIは、製品設計とライフサイクル管理の未来を象徴するようになりました。ビジネス価値と驚異的なイノベーションを解き放つ準備が整った自動車業界のプロフェッショナルにとって、今がその時です。

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ラヴィンドラ・シン
ラヴィンドラ・シン

車両エンジニアリング部門責任者

ラヴィンドラ・シンは、自動車工学の専門家であり、 構想から生産まで 、自動車分野で20年以上の経験を持つ。 モビリティ分野におけるグローバルOEMやTier-1企業のソリューション 開発に豊富な経験を持ち 、現在はL&T Technology Servicesの車両エンジニアリング部門の責任者を務める。 PDLCにおけるAIのような技術ソリューションの新領域の開発を担当し、グローバルOEMやTier-1と協力して、成長を促進し、市場シェアの拡大に貢献する効率的なソリューションで製品を設計しています。ラヴィンドラは、 EV、ハイブリッド車、ICE車のボディ、シャシー、インテリア、エクステリアを含むフルビークルの設計・開発において、コンセプトから生産まで、複数の車両プログラムを提供し続けています。

アナプレディ・ヴィーラ・レディ
アナプレディ・ヴィーラ・レディ

データ&AI、モビリティ部門プラクティスヘッド

アナプレディ・ヴィーラ・レディは、データおよびAI戦略、アーキテクチャ設計図の開発、管理、コンサルティングにおいて20年以上の経験を持つデータおよびAIのリーダーであり、モビリティやハイテクを含む複数の業界にわたるグローバル企業のクライアントのソリューション構築に携わる。現在、L&Tテクノロジーサービスのモビリティセグメントにおけるデータ&AIプラクティスの責任者として、データ&GenAIアーキテクチャ、フレームワーク、戦略の開発と実行を担当し、スケーラブルでセキュアかつ効率的なソリューションを構築して成長を促進し、同社のグローバル市場シェアの拡大に貢献している。

LTTSのソリューションを紹介するため、複数のグローバルクライアントやハイパースケーラーにCOEを設置する上で重要な役割を果たすとともに、レベル2、3、4機能を含むAD/ADAS向けの最先端AI/MLモデルの設計・開発のため、コベントリー大学(英国)やIITハイデラバードとの学術提携を実現した。また、LTTSのデータアノテーションプラットフォームAnnotAIの開発をリードし、グローバルな自動車OEMやTier1のAD/ADASジャーニーに貢献しており、自動車、航空宇宙、鉄道の各領域で安全でスケーラブルなGenAIユースケースを生成するGenIQプラットフォームの開発をリードしています。

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