テスラからフォックスコンのスーパーAI工場への「標準装備」とは

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英偉達の創始者でCEOの黄仁勲氏がこのほど、中国の台北に姿を現した。彼は鴻海会社の「科学技術の日」に製造業大手のフォックスコンの「人工知能工場」建設を支援すると発表した。
フォックスコンは世界最大の製造企業です。現在、フォックスコンは、英偉達の人工知能ソフトウェアとハードウェアの結合プラットフォームを借りて、スマート自動車の生産を行いたいと考えている。これまでテスラもデジタル設計や鋳造砂型3 D印刷技術を用いて生産性を向上させていることが明らかになってきた。
DassaultSystèmes（DassaultSystèmes）は、デジタルシミュレーションソフトウェアプラットフォーム3 DExperienceを所有する世界の主要な産業ソフトウェアメーカーの1つです。「私たちのデジタルアナログシミュレーションプラットフォームを利用して、福耀ガラスは52000種類以上のガラス材料の研究開発を加速させ、この仕事は私に非常に印象的でした。デジタル双晶技術を利用してガラス材料の革新的なエンジニアリング設計を賦与し、デジタル化の連続性が製造業における突破を確保する方法を検討しています」ダッソーシステムアジア太平洋地区執行副総裁の許善淞氏はこのほど、第一財経記者に語った。
「9日間で1機の飛行機を生産可能」
航空製造分野では、ボーイング、エアバスをはじめとする企業がAIスマート製造と3 D増材技術（3 Dプリント）を抱擁している。ボーイング社はすでに航空機の「デジタル双子」を構築し、航空機を製造する生産システムをシミュレーションしている。
ボーイングスーパーファクトリーは米ワシントン州エベレスト市にあり、高効率、高利益で知られており、9日に1機の航空機を生産できると試算する業界関係者がいる。
エアバス社は、拡張現実AR技術を使用して品質管理プロセスを完全に変更します。彼らのチームはレーザーレーダー（LIDAR）センサーを搭載したドローンを使って飛行検査を行い、ドローンはタブレットやAR眼鏡を使って情報を検査する人間検査員にデータを転送した。
電気自動車大手テスラもデジタルシミュレーション技術を用いて、テスラの生産コストの大幅な削減を支援する「スーパー鋳造」（gigacast）技術を検証している。検証が成功すれば、自動車製造分野におけるテスラのさらなる革新的な突破となるだろう。この革新により、従来の自動車のように数百の部品で構成する必要があるのではなく、電気自動車のほとんどの複雑な車体の底部を1つにダイカストすることができるようになります。
テスラが本当に電気自動車の車体の底部を鋳造することができれば、18 ~ 24カ月以内に最初から自動車を開発することができ、これは自動車の設計と製造方式をさらに覆すことになるだろう。現在の競合他社の多くは3 ~ 4年を必要としており、テスラのより低価格な電気自動車の発売を推進するのにも役立つだろう。
大型金属試験金型の場合、設計中の機械加工調整には1回で10万ドル、完全なやり直しが必要な場合は150万ドルかかる可能性があります。平均的に、大型金型の設計プロセス全体には約400万ドルがかかることが多い。
コストを最大限に削減するために、テスラは鋳造砂型3 D印刷技術を使用することを望んでいる。この砂型鋳造の設計検証過程のコストは現在最も低く、金型原型の3%にすぎない。これはテスラが必要に応じて何度も原型を調整できることを意味する。3 D印刷技術により、数時間で新しい金型原型を再印刷することができます。時間的に見ると、砂型鋳造を使用する設計検証期間は2 ~ 3ヶ月しかかかりませんが、金型原型は一般的に6ヶ月から1年かかります。
データを利益に変換する「アクセラレータ」
黄氏にとって、「人工知能工場」は新しい製造企業がデータを利益に転化する「加速器」になるだろう。製造工場はHGX、GH 200超級チップなどを含む雄大なGPUシステムを大規模に配置し、各種工業応用に動力を提供することができる。
紹介によると、これらの計算チップを通じて、製造工場に配備された大量のIoTセンサーから非構造化データを取得し、それを有用な「製品」に変換することができ、後者はコンピュータまたは自動車である可能性がある。
2年前、英偉達は「企業元宇宙」プラットフォームOmniverseを発表し、機械学習とセンサーデータを可視化するツールとして、製造企業はこのプラットフォームを通じて工場作業場や倉庫のデジタル双子を作成することができる。英偉達はすでにシーメンスと協力し、Omniverseプラットフォームを利用して「デジタル双子」を製造業の主流に導いている。
黄仁勲氏は、Omniverse概念の背後にある本当の価値はシミュレーションであり、シミュレーションは現実のシーンに基づいていると考えている。英偉達氏は、「エンド・ツー・エンドでロボット全体と自動化プロセスをシミュレーションすることで、フォックスコンに運用効率を高め、時間とコストを節約する方法を提供する」と述べた。
シーメンスは工業分野で「デジタル双子」の概念をいち早く提案した企業である。デジタル双晶化はシミュレーションシミュレーション技術と密接に関連している。シーメンスは毎日、OEMがシミュレーション技術を通じて何千もの新機種を開発するのを支援している。
昨年、シーメンスは英偉達と協力し、英偉達のOmniverseをシーメンスの製造工場に応用し、「デジタル双子」技術をよりクールにした。
シーメンス（中国）執行副総裁、シーメンス大中華区デジタル化工業グループの王海浜総経理は第一財経記者に、「シミュレーション技術はコンピュータ環境、ソフトウェア環境の中で、実世界と同じシーンを見ることができる。工業界はこの技術を通じてイノベーションサイクルを加速させ、製品、機械設備、生産ライン、工場をソフトウェア環境の中でシミュレーションできるようにしている」と話した。
例えば、工場現場のレイアウトが変化した場合、デジタル双晶システムを通じて労働者の移動経路の変化状況を推測し、生産安全性を判断することができ、同時に、システム中のセンサのデータに基づいて、仮想モデルを通じて機械故障の出所を正確に見つけることもできる。このデジタル双子技術により、異なる地域のチームが仮想的に連携して問題を解決することもできます。
中国自動車の海外進出に向けた「モデル工場」の建設
先日の業界向けデジタルイノベーションサミットで、許善淞氏は第一財経記者に対し、「ハイテク分野では、多くの企業がサーバー上の技術とアーキテクチャを再構築して計算能力を向上させており、迅速な計算能力が競争優位性をもたらす」と述べた。
生成型AIの波はソフトウェアメーカーにも新たな発展のきっかけをもたらしている。「私たちは生成式AI技術を製造ソリューションに組み込み、生産プロセス全体、システム配置をよりインテリジェントにしたい」と許善淞氏は第一財経記者に語った。「私たちはまたAI技術を通じてシミュレーションプラットフォームと運営側データを統合し、運営側のデータを十分に利用して後続の機械学習を行います。機械学習は私たちの生産システム全体の改善と最適化を助けることができるからです。生成式AI技術が重要なのは、会社全体の知的財産権（IP）にほぼ溶け込んでいるからです」
中国の新エネルギー自動車メーカーはソフトウェア技術を積極的に抱擁し、自動車の研究開発設計から生産までのサイクルを加速させている。ナタク自動車とダッソー・システムは今年8月、ダッソー・システム3 D体験プラットフォーム・ソリューションDELMIAPRISOを開発設計から製造まで包括的に導入することで提携したと発表した。
「データ駆動とモデルアルゴリズム駆動により、工場の運営効率を改善するために、データ、協同、効率向上に大きな投資をします」と、ナタク自動車の戴大力最高技術責任者はダッソーシステムサミットでメディアのインタビューに答えた。
ナコ自動車は2026年までに100万台の電気自動車を生産すると発表した。同社は浙江省嘉興桐郷に自動車生産ラインを持ち、生産能力を拡充している。
中国の新エネルギー車の出航計画がさらに頻繁になるにつれ、一部の国内メーカーのスマート生産工場もデジタルシミュレーションの技術で海外にコピーすることができるようになった。今年3月、ナタク自動車はタイに科学技術工場を設立した。
許善淞氏は第一財経記者に対し、「中国の自動車メーカーはまず現地でベンチマークプロジェクトを構築し、生産モジュールや生産システムに関連する最適な事例を作成し、それを仮想双子技術を通じて他国に複製し、モデルとして影響力を拡大することができる」と述べた。