- 製造業者は、2030 年までに 100% 自動化された組立ラインへと移行しています。
- 中国と米国は自動車工場へのロボットと人工知能の導入をリードしている。
- 極端な自動化により、車両の再設計が迫られ、産業雇用も変化するでしょう。
- 自動車業界の雇用への圧力が高まる中、欧州はこの変化を慎重に見守っている。
数十年にわたり、自動車工場は 人間とロボットの共有エコシステム機械は溶接、塗装、重量部品の移動を担い、オペレーターは細かい組み立て、調整、品質管理を担当していました。不変と思われていたこの分業体制は、今、重大な変化の局面を迎えています。
世界の産業は、 組立ラインで人間が直接介入することなく、完成した自動車を生産することができる。「ダークファクトリー」として知られるこのコンセプトは、内部で働くのが人工知能システムによって調整されるロボットであるため、実質的に照明、夜勤、休憩なしで機能できる施設を表しています。
古典的な自動化から暗い工場まで
組立ラインは長年にわたり高度に自動化されてきたが、大きなニュースは、 完全に自動化された組立ライン最も繊細な段階であっても、人間の介入はもはや必要ありません。ガートナー、ウォーバーグ・リサーチ、そしてアクセンチュアのようなコンサルティング会社のアナリストは、 2030年までに、商業生産を行っているオペレーターがいない自動車工場が少なくとも1つ存在する可能性がある。.
この新しいシナリオでは、メーカーにとってのメリットは明らかです。 中断が少なくなり、エラーが減り、生産サイクルが大幅に短縮されますアクセンチュアは、人工知能、先進ロボット工学、デジタルツイン技術を組み合わせることで、 モデルの開発および発売時間を最大 50% 短縮します。電気自動車やソフトウェア定義車両への移行の真っ只中にある重要な側面です。
未来の工場と現在の工場を区別するのは、ロボットの数だけでなく、自律性の度合いです。センサー、カメラ、そしてアルゴリズムによって、 機械がリアルタイムで意思決定を行う生産パラメータを調整し、ワークフローを再編成し、さらには障害発生時に工場全体を停止させることなくラインを再プログラムすることもできます。
専門家の見解では、 自動化は補助的なものではなくなり、チェーン内の手作業に完全に取って代わります。ロボットが社内物流から客室の最終組み立てまですべてを処理します。
中国と米国、無人植物の最初の候補
市場分析では、 中国は世界初の100％自動化自動車組立ラインの導入で最有力候補アメリカもその競争で僅差で追っている。このアジアの国は既に他の分野で複数の「ダークファクトリー」を運営しており、そこでは生産ラインは事実上暗闇の中で、最小限の人間による監視の下で稼働している。
BYD、Xiaomi、Xpengなどの中国メーカーは 完全自動化を軸に新工場を構想目標は、複雑な処理タスクに人工知能、産業用ロボット、ヒューマノイドロボットを集中的に使用することで、2030 年までに運用コストを 10 ～ 30% 削減することです。
一方、米国では、テスラの戦略は同じ方向を向いています。 大型の人体部品のメガキャスティング、独自のソフトウェアで調整された産業用ロボット 工場に組み込んで反復作業や肉体的に要求の厳しい作業を行えるように設計されたオプティマス ヒューマノイドの開発。
オートモーティブ・ニュースとオートモーティブ・ニュース・ヨーロッパが相談した専門家は、 2030年頃に最初の自動車ダークファクトリーが稼働すると予想するのは不合理ではない。 これら2つの市場のいずれかで。中国は導入のスピードと自動化に高度に適合した産業エコシステムを提供し、米国は巨額の技術投資と、極端な生産モデルを試す意欲のあるメーカーを擁しています。
両極を区別する要因は技術だけでなく、 労働条件と規制条件アジアでは労働組合の抵抗は限定的である傾向にあるが、欧米のブランドはロボットを中心とした労働力の再設計において、より複雑な規制枠組みや団体交渉協定に取り組まなければならない。
組立ライン上のヒューマノイドロボット
これまで自動車工場におけるロボット工学は、スポット溶接、塗装、部品ハンドリング、プレス加工といった非常に特殊な作業に特化した多関節アームやシステムに重点を置いてきました。新たな段階は、 工場内を移動し、工具を使用し、もともと人間向けに設計された組み立てステーションで作業できるヒューマノイドロボット.
ガートナーとウォーバーグ・リサーチの予測によると、 2020年代後半には、ヒューマノイドが最終組み立ての大部分を引き継ぐようになるかもしれない。人間の手先の器用さがまだ不可欠だった時代。Optimus（テスラ）、Iron、ET1（Xpeng）、Atlas（ヒュンダイグループ傘下のBoston Dynamics）といったモデルが、この技術革新の主役です。
韓国の場合、ヒュンダイは 2028年からジョージア州サバンナ（米国）の工場でアトラスロボットをテストする。年間最大50万台の車両を生産するように設計されたこの施設は、ヒューマノイドが安全に移動し、荷物を扱い、部品を順序付け、後の段階では部品の組み立てで協力できることを実証するテスト場となる。
アトラスは身長約2メートル、体重約90キロで、 最大50キロの荷物を持ち上げるGoogleのGeminiのような人工知能プラットフォームのおかげで、ロボットは実際の工場で作業する前にシミュレーションを通じて自らを訓練することができ、 学んだことを他の艦隊の隊員と共有する人間の手助けなしにバッテリーを交換することもできるため、産業環境での長時間勤務には重要です。
ヒュンダイは自動車メーカーとしての経験を活かして 2028年からこれらのヒューマノイドの生産を年間約30.000万台に拡大するこれにより、段階的に複数の工場に展開することが可能になります。この戦略では、まず社内物流と資材管理から始め、その後、反復的な組立作業を含む機能範囲を拡大していきます。
ロボットを念頭に置いた車の再設計
ダークファクトリーの登場は、車両自体が自動化のニーズに適応する必要があることを意味します。エンジニアにとって頭痛の種となっていた要素、例えば 配線ハーネスまたは完全な乗員室アセンブリ機械がより簡単に対応できるよう再設計されています。
アナリストは、2つの大きな変化の道筋を指摘している。 配線ハーネスをセクションに分割するか、ボディパネルに統合する一方、ロボットが車内にアクセスしやすくするために組み立て手順を変更し、客室に装備する前に「空のボディ」を完全に組み立てることを回避します。
オペレーターの人間工学を優先する代わりに、設計は ロボットアームの最適な軌道、ミリメートル単位の許容範囲、および手動調整なしで機械が処理できる固定具このようにして、歴史的にはあまり自動化されていなかったタスクが、ヒューマノイド ロボットや高度な操作システムによって管理可能になります。
この変革は組立段階にのみ影響するものではない。エンジニアリングプロセスもデジタルツインに依存しており、 工場全体と車両のライフサイクルをシミュレートします設計変更、新素材、サプライチェーンのバリエーションなどを物理的に実装する前にテストできます。
その直接的な結果は、 車は最初から機械で組み立てられるように設計されています。これは中期的には、車両の製造がよりシンプルになり、変動性も少なくなり、メーカーにとってプロセスの予測可能性がはるかに高まることを意味する。
欧州への影響と雇用への圧力
完全に暗闇の工場の最初の例は中国や米国で期待されているが、 ヨーロッパはこの動きを非常に注意深く追っています。旧大陸にはメルセデス・ベンツ、BMW、フォルクスワーゲン、ステランティスといった強力なメーカーがあり、すでに高度な自動化やヒューマノイドロボット操縦の実験を行っているが、彼らはより慎重にそれを行っている。
理由は技術だけではない。自動車業界は ドイツ、スペイン、フランス、イタリアなどの国の大企業工場モデルの根本的な変化は、数十万人の労働者に直接的な影響を与えます。ドイツの産業に関する最近の調査では、近年の労働力の大幅な減少が指摘されており、これは電気自動車と自動化の進展の両方に関連する傾向です。
労働組合や国際機関は警告している 何千もの伝統的な仕事が消滅するか、大きく変化する可能性がある国際労働機関は、日常的な手作業が減少する一方で、 AIシステムの監視、ロボットの保守、データの管理、デジタルプロセスの設計.
しかし、専門家は、 自動化は必ずしも大量失業につながるわけではない。労働力のかなりの部分を、高度なメンテナンス、プロセスエンジニアリング、スマートロジスティクス、データ駆動型品質検査、ロボットプログラミングといったサポート業務に再配置することが可能です。課題は、移行のスピードと、従業員の再訓練を可能にする研修システムの能力にあります。
スペインやドイツなど自動車産業に大きく依存している国では、 議論の焦点はもはやこれらの工場が来るかどうかではなく、社会への影響をどう管理するかである。産業再編、再訓練プログラム、そして新たな労働政策の設計は、将来の静かな工場が紛争の原因となるのを防ぐ鍵となるだろう。
すべてが、電気自動車やコネクテッドカーの増加など路上だけでなく、工場自体でも次の大きな自動車革命が起こることを示しています。 産業用ロボットとヒューマノイドの軍隊がアルゴリズム誘導車両を組み立てている、ほぼ完全に暗い工場…人間は監督、設計、保守の役割を担うようになる。この大きな変化は、うまく管理されれば、 より効率的で競争力のある工場そうでなければ、1世紀にわたって自動車産業に依存してきた地域にとって、深刻な経済的、社会的課題を突きつけることになる。