Mercedes-Benz、Omniverseで工場計画をデジタル化

どの企業の事例か

ドイツの高級自動車メーカー、メルセデス・ベンツの事例です。同社は電気自動車（EV）へのシフトや市場の多様なニーズに対応するため、複雑化する製造プロセス全体の効率化と柔軟性の向上を目指しています。その実現に向け、AIとデジタルツイン技術を組み合わせた「デジタルファースト」のアプローチを生産拠点に導入しています。

解決したかった課題

自動車業界では、新型モデル、特にEVの導入に伴い、生産ラインの大幅な変更が必要となります。この変更作業は時間とコストがかかるだけでなく、既存の生産を止めなければならないリスクも伴います。 メルセデス・ベンツは、物理的な試作やライン変更を最小限に抑え、サプライチェーンの混乱など不測の事態にも迅速に対応できる、より俊敏で効率的な生産体制の構築を課題としていました。

AIをどう使ったか

Mercedes-BenzはNVIDIA Omniverseを使い、工場の建物、設備、組立エリアをデジタルツインとして再現します。実工場を止めずに、機械の位置、通路、供給経路、組立工程を仮想空間で計画・確認できます。

確認できる構成と効果

Mercedes-BenzはOmniverseで建物、設備、組立エリアを再現し、配置、通路、供給経路、工程を仮想空間で確認します。公開資料にない自動的な生産計画変更は含めません。

• ▸Kecskemétでは組立ホール全体をデジタル化しました。
• ▸同社はサプライヤーとの調整工程を半減し、組立ホールの建設・改修速度を2倍にできると説明しています。
• ▸部品供給データでAIが生産計画を自動変更するという未確認の説明は削除します。

導入効果と見るべきポイント

• ▸Kecskemétでは組立ホール全体をデジタル化しました。
• ▸サプライヤーとの調整工程を半減したと説明されています。
• ▸組立ラインの転換ではなく、組立ホールの建設または改修の速度を2倍にしたという説明です。
• ▸仮想検証により、実工場へ影響を与える前に配置や工程の問題を確認できます。

日本企業が参考にできること

まず一つの設備配置や工程を対象に、現実の変更前に仮想空間で確認する方法が参考になります。需要予測やAI品質検査は、この公式事例とは別の用途です。

関連する公式発表

参考リンク