デジタルツイン導入成功事例集

自動車開発におけるデジタルツイン活用：設計・シミュレーション効率化と性能最適化の成功事例

Tags: デジタルツイン, 自動車産業, 製品開発, シミュレーション, 製造業DX

はじめに

本記事では、「デジタルツイン導入成功事例集」として、複雑化が進む自動車開発分野におけるデジタルツインの活用事例に焦点を当てます。自動車産業は、電動化、自動運転、コネクテッド化といった技術革新の波に直面しており、製品開発の複雑性は飛躍的に増大しています。このような状況下で、開発期間の短縮、コスト削減、そして品質・性能の向上を同時に実現する手段として、デジタルツインが注目されています。

今回ご紹介する事例は、ある大手自動車メーカーが、車両開発プロセス全体にデジタルツインを導入することで、設計から評価に至るまでの各工程を効率化し、最終的な製品性能を大きく向上させた取り組みです。この事例は、特に製品ライフサイクル全体でのデジタルツインの可能性を示唆しており、多くのテクノロジーコンサルタントにとって、クライアントへの提案活動における有益な示唆を提供できると考えられます。

導入前の課題

この自動車メーカーは、デジタルツイン導入以前、複数の深刻な課題に直面していました。

第一に、従来の開発プロセスでは、設計、シミュレーション（CAE）、物理プロトタイプによる実証テストが断絶しており、各工程間でのデータ連携やフィードバックループが非効率でした。設計変更が発生するたびに、多大な時間とコストをかけて物理プロトタイプを作り直し、再テストを行う必要がありました。

第二に、車両全体の性能は、多数の複雑なサブシステム（パワートレイン、シャシー、ボディ、電子制御システムなど）の相互作用によって決定されます。しかし、各サブシステムは個別に開発・評価されることが多く、システム間の干渉や最適化不足による性能低下が発生しやすい状況でした。統合的な性能評価は物理プロトタイプが完成した後に行われることが多く、問題が見つかった際の手戻りが開発期間長期化の大きな要因となっていました。

第三に、膨大なシミュレーションデータや物理テストデータが部門ごとにサイロ化しており、開発チーム全体でリアルタイムに共有・活用することが困難でした。これにより、過去の知見やデータに基づいた効率的な意思決定が妨げられていました。

デジタルツインソリューションの概要

これらの課題を解決するため、この自動車メーカーは「車両統合デジタルツインプラットフォーム」を構築しました。このプラットフォームは、車両の設計データ（CAD）、様々な物理現象を再現するシミュレーションモデル（CAE）、そして実測データ（センサーデータ、テスト結果）を統合し、仮想空間上に実車両と全く同じ振る舞いをするデジタルツインを構築するものです。

導入されたソリューションの主な特徴は以下の通りです。

このソリューションが選ばれた理由は、開発プロセスの初期段階から車両全体の複雑な挙動を仮想空間で詳細に把握し、様々な設計変更やチューニングの効果を迅速に評価できる点にありました。物理プロトタイプに依存する従来のプロセスから脱却し、仮想空間での試行錯誤を増やすことで、開発スピードと柔軟性を劇的に向上させることを目指しました。

導入プロセスと実施内容

デジタルツインプラットフォームの導入は段階的に進められました。まず、特定の車両プラットフォームを対象にパイロットプロジェクトを開始しました。

  1. データ基盤の構築と標準化: 散在していたCAD、CAE、テストデータなどのフォーマットや管理方法を標準化し、全社的なデータ統合基盤を構築しました。これは最も労力を要したステップの一つです。
  2. コアサブシステムツインの開発: パワートレインやシャシーなど、性能への影響が大きい主要サブシステムのデジタルツインモデル開発に注力しました。既存のCAEモデルをベースとしつつ、実測データを用いたモデル精度の向上に取り組みました。
  3. システム統合機能の実装: 開発したサブシステムツインを連携させ、車両全体の仮想シミュレーションを実行できる環境を構築しました。異なるベンダーのシミュレーションツールやデータ形式を連携させるためのインターフェース開発に工夫が必要でした。
  4. 開発ワークフローへの組み込み: 設計者、シミュレーションエンジニア、テストエンジニアが日常的にデジタルツインプラットフォームを活用できるよう、既存のワークフローをデジタルツイン中心のプロセスに再設計しました。仮想評価の結果を設計変更に迅速に反映させる仕組みを構築しました。
  5. 継続的な改善: パイロットプロジェクトでの成果を評価し、適用範囲を他のサブシステムや新たな車両プラットフォームへと拡大していきました。また、デジタルツインの精度向上や機能追加（例: 自動運転シナリオシミュレーション機能）を継続的に行いました。

導入プロセスで直面した困難としては、長年の部門ごとの壁を越えたデータ共有と連携、そしてデジタルツインを使いこなすためのエンジニアのスキルアップが挙げられます。これに対しては、部門横断の専門チームを組成し、データ共有ポリシーを策定するとともに、デジタルツイン活用のための社内トレーニングプログラムを体系的に実施することで克服を目指しました。

導入による成果

車両統合デジタルツインプラットフォームの導入により、この自動車メーカーは目覚ましい成果を達成しました。

最も顕著な成果は、車両開発期間の約20%短縮です。物理プロトタイプによる実証テストの回数を大幅に削減し、仮想空間での評価と最適化を前倒しで行えるようになったことが主な要因です。これにより、開発コストも削減されました。

また、車両全体の性能目標達成率が向上しました。開発の早い段階でサブシステム間の相互作用を詳細にシミュレーションできるようになったことで、潜在的な問題を早期に発見し、手戻りなく最適な設計を選択できるようになりました。特に、燃費性能、走行性能、安全性能といった複合的な性能要求に対する最適化が効率的に行えるようになりました。

さらに、物理プロトタイプの製作台数を約30%削減することに成功しました。高精度なデジタルツインが物理テストの一部を代替できるようになったためです。これはコスト削減だけでなく、環境負荷の低減にも繋がっています。

定性的成果としては、意思決定の迅速化と部門間連携の強化が挙げられます。共通のデジタルツイン上で最新の開発状況や評価結果を共有できるようになったことで、関係者間での認識齟齬が減り、迅速かつデータに基づいた意思決定が可能となりました。

成功要因とポイント

このデジタルツイン導入事例が成功に至った背景には、いくつかの重要な要因があります。

事例からの示唆と展望

この自動車開発におけるデジタルツイン活用事例は、製品開発の複雑性が高い産業において、デジタルツインが開発サイクル短縮と性能向上に極めて有効な手段であることを明確に示しています。この事例から得られる示唆は、自動車産業に留まらず、航空宇宙、重工業、エレクトロニクスといった分野にも応用可能です。

重要な教訓としては、デジタルツイン導入は単なるITシステムの導入ではなく、ビジネスプロセスと組織文化の変革を伴うプロジェクトであるという点です。技術的な側面に加えて、データ戦略、組織設計、人材育成といった非技術的な側面への配慮が不可欠です。

今後の展望としては、デジタルツインとAI/機械学習のさらなる連携が挙げられます。例えば、デジタルツイン上で得られた膨大なシミュレーションデータや実測データをAIで分析し、設計パラメータの自動最適化や予兆診断を行うことで、開発プロセスの一層の自律化や、車両のライフサイクル全体（設計、製造、運用、保守、廃棄）を通じた価値最大化が期待されます。将来的には、個々の車両ごとに運用データに基づいたデジタルツインを構築し、パーソナライズされた保守サービスや機能アップデートを提供することも可能になるでしょう。

まとめ

本記事では、ある大手自動車メーカーによるデジタルツイン導入成功事例をご紹介しました。導入前の課題であった非効率な開発プロセス、サブシステム間の連携不足、データサイロ化に対し、「車両統合デジタルツインプラットフォーム」を構築することで、開発期間の短縮、性能目標達成率の向上、物理プロトタイプ削減という具体的な成果を達成しました。

この成功の背景には、経営層のリーダーシップ、部門間の連携、段階的な導入、データガバナンス、人材育成といった要因がありました。この事例は、複雑な製品開発におけるデジタルツインの有効性を示すとともに、技術導入だけでなく、組織・プロセス変革の重要性を改めて示唆しています。テクノロジーコンサルタントの皆様にとって、この事例がデジタルツインを活用したクライアントへの価値提供のヒントとなれば幸いです。