EVパワートレインのサブサブシステムの生産性とパフォーマンスを最適化する

自動車の電動化が進展していく中で、自動車の製造にいくつもの新たな課題が発生しています。

電気自動車のパワートレインやその他構成部品(バッテリーパック、モーター、パワーモジュールなど)は、高性能であると同時に、消費者が手ごろな価格で購入できるように製造コストを抑えなければなりません。

しかし、パワートレインのサブシステムの製造は非常に複雑で、なおかつ改良にコストがかかるため、このバランスを取ることは容易ではありません。

高品質の確保と、効率の向上、スクラップの削減のバランスを取るためには、ビッグデータ分析と機械学習を利用して、パワートレインを組み立てる前に問題を検出してその発生を防ぐことが重要です。

重要なデータを取得する

さまざまな製造プロセスや搬入材料から不具合の特徴を捉えることで、サブシステムの性能を向上させます。例えば、バッテリーセルの場合、セル内のセパレーターの機械的な破損や、電解質への金属粒子の混入といった外れ値や異常が検出されると、それらがタグ付けされて通知されるため、リアルタイムで問題を回避することが可能です。

スクラップ率を減らす

OptimalPlusは、製品階層のあらゆるアセンブリレベルのパラメトリックテストデータの収集、集約、相関分析を行い、スクラップ率に影響を与える可能性がある問題を検出、回避することによって、EVのサブシステムの品質と信頼性の向上に寄与します。

信頼できる唯一の情報源を作成する

チップ製造、ボードアセンブリ、ECU、システム、最終製品、RMAから取得したデータを分析し、信頼できる唯一の情報源を作成します。データを集約、分析するためのこの包括的なアプローチにより、サプライチェーン全体がこれまで以上に可視化され、製品ライフサイクルを全体的な視点で捉えることが可能となります。

重要なKPIを改善し、生産コストを最適化する

当社は、自動車製造に関する豊富な経験に基づいて、EVのサブシステムメーカー様が重要なKPIを改善できるよう支援します。例えば、問題回避率を最大50%まで高めて信頼性を向上させ、最大10%のNPI向上と最大2%のHVM向上により歩留まりを改善します。また、コストを削減し、生産速度を上げ、NPIやTTM、RCAを週単位から日単位に短縮することで、効率を最大25%向上させます。

その他のソリューションを見る

ADASカメラ:
プロセスを最適化し、
パフォーマンスを改善する

先進運転支援システムの生産性を絶えず向上させ、より優れた品質と信頼性を備えた部品の製造を可能にします。
詳しく見る