自動車部品メーカーでのAI活用術

自動車部品メーカーに、そもそもAIは必要なのか

AIを入れる値打ちがある業務かどうかは、二つの見方で絞れます。一つは、同じ種類の判断が月にどれだけ繰り返されているか。もう一つは、その判断を外したときに何が起きるかです。

繰り返しが多く、外したときの影響も大きい業務ほど、人の頭からいったん出して仕組みにする意味があります。たまにしか起きず、間違えても社内で直せる業務なら、その都度考えたほうが早く済みます。

この二つを自動車部品メーカーの仕事に当てはめます。完成車メーカーから届く技術的な問い合わせへの一次回答 は、量産中の車種の数だけ繰り返し発生し、回答を誤れば図面の解釈が食い違ったまま工程が進みます。引き合いへの見積回答や、ラインで毎日取っている工程検査の記録の読み方も、同じ性質の業務です。

向かないものもあります。完成車メーカーの購買担当との価格の折衝 は、次期車種の受注や他の部品との兼ね合いまで含めて落としどころが決まるため、社内に基準として残る形になっていません。ライン脇での現物の良否判定も同じで、音や手触りで違和感を拾う部分が言葉になっていないからです。

どちらに振り分けるかは、業務ごとに答えが変わります。自動車部品メーカーのAI活用を考えるなら、自社の仕事を部門の役割ごとに割り直し、どの役割が基準の決まった判断でできているかを一つずつ確かめることになります。次の章では、その割り方から示します。

受注活動から客先品質対応まで、負荷が大きいのはどの工程か

自動車部品メーカーの仕事は、一本の線では流れません。量産中の車種への供給と、次期車種の受注活動が、別の部門で同時に進んでいます。役割ごとに並べると、基準の決まった判断と、その場で決めている判断が分かれて見えます。

生産準備 に、いちばん重い負荷が寄ります。量産開始の日は完成車メーカーの車両ラインの立ち上げに合わせて決まっていて、こちら側の都合では動きません。

そこにいる人の時間を奪っているのは、設備を据えて試作を回すことだけではありません。工程能力が要求を満たしている証明、検査の手順書、調達先から集めた保証の記録を、客先に指定された様式へ組み直す作業です。中身が同じでも、提出先の車種が替われば帳票の形が替わります。

書類の下書きが先に出来ている状態なら、生産技術の担当者は現物の立ち上げに時間を寄せられます。量産開始の直前に書類だけが積み上がる 詰まり方が減り、量産に入ってからの工程検査も、管理値のそろった状態で回り始めます。

価格交渉を極小としたのは、年次の値引き要請にどこで折り合うかが、次期車種の受注や他の部品との兼ね合いで毎回変わり、社内に基準として残る形になっていないためです。

自動車部品メーカーで最初に取り組むべきAI活用、3つ

手をつける順番は、同じ判断が繰り返される回数と、外したときの影響の大きさで決まります。第1章の二つの見方を当てると、見積回答、不具合品の原因調べ、工程検査の記録の読み方が先頭に並びます。

完成車メーカーへの見積回答を、下書きから始める

完成車メーカーからの引き合いは、要求仕様書と図面がメールに添付されて送られてきます。これが案件の保管場所に収まった時点が起点です。

AIは、同じ車種系列で過去にまとめた提案書と見積書、部品ごとの原価の組み立て方、加工費と型費の設定をもとに、届いた仕様から構成と価格の根拠を組み立てます。自社の既存工程で応えられない要求は、別の欄に分けて並べます。

提案書と見積書は案件のフォルダに文書として保存され、引き合いの一覧表にも提出予定日つきの行が増えます。いまは過去の案件を思い出しながら一から起こしていますが、根拠のそろった下書きを直す ところから入れます。

原価の当てはめと、応えられない項目の扱いは、技術営業の担当者が点検します。提出する価格と条件を決めるのは、営業の責任者です。

返却された不良品を、過去の同じ症状と照らす

いま起きているのは、客先から返ってきた現物を前に、似た不具合の報告書を一件ずつ探し直す作業です。

きっかけは、受付の入力フォームに品番と症状が登録された時点です。AIは、過去の不具合報告書、その品番の工程検査の記録と製造ロットの履歴、図面で定めた公差、調達先から出ている保証の記録を照らし、同じ症状が過去にあったか、そのときの原因がどこだったかを並べます。

整理した内容は原因分析資料の下書きとして保存され、品質保証と生産技術の担当者に業務チャットで知らせが届きます。探す時間が、見比べる時間に置き換わります 。

過去の事例の当てはめが妥当かは、品質保証の担当者が確かめます。原因をどう断定し、客先にどう報告するかは、品質の責任者が引き取る判断です。

工程能力の落ち込みを、日々の検査値から先に拾う

ラインの検査装置は、品番ごとの測定値を毎日書き出しています。その記録が指定の保管場所にそろった翌朝、処理が動き出します。

AIは、品番ごとの規格値と社内で定めた管理の幅、金型や刃具を交換した記録、材料ロットを切り替えた時点を突き合わせ、規格の中に収まっていても中心値が片側へ寄っている品番を抜き出します。海外拠点の分も同じ形で扱います。

抜き出した結果は、完成車メーカーへ毎月提出している品質報告の下書きに反映され、そのまま工程監査で示す記録にもなります。規格を外れてから客先に報告していた順番 が、寄りの段階でこちらから知らせる順番に替わります。

寄りの原因が測定器側か工程側かの切り分けは、検査の担当者が見ます。工程条件を変えるかどうかは、生産技術の責任者が決めます。

業務に組み込むまでの4ステップ

例にするのは「返却された不良品を、過去の同じ症状と照らす」です。新しいシステムを作る話ではなく、いまある記録と品質の帳票の間に通り道を作る作業です。

1. 使う情報がどこにあるかを決める

使うのは、すでに社内にあるものだけです。

• 過去の不具合報告書と、そのときの是正の記録
• 品番ごとの工程検査の記録と、製造ロットの履歴
• 図面で定めた公差と、調達先から出ている保証の記録

これらは品質保証の書庫と生産技術のフォルダに分かれています。新しく作るものはなく、参照先をひとつにそろえる だけです。

2. 何をきっかけに動かすかを決める

人が思い出して開く形では続きません。この業務なら、入力フォームに品番と症状が登録された時点が自然です。

現物が届くまで待つ形にすると、その間ずっと止まります。先に記録側を整理しておけば、現物が来た時点で見比べられます。

3. 判断の基準を設定しておく

いちばん重いのがここです。ベテランが現物を見た瞬間に決めていることを、外に出して文章にします。たとえば次のようなものです。

• 外観の欠けか寸法の外れかで、最初に開く記録を替える
• 過去に是正を入れた工程は、原因の候補に先に残す
• 自社の工程に思い当たりがないときは、支給部品と客先の組付け条件も候補に残す

骨は折れますが、一度まとめれば車種が替わっても使えます 。

4. 結果の戻り先と、確認する人を決める

画面に出して終わりにはしません。原因分析資料の下書きとして保存し、品質保証と生産技術の担当者に業務チャットで知らせが届く形にします。

目を通すのは、客先へ一次報告を出す前の一回です。当てはめを品質保証の担当者が確かめ、原因の断定と報告は品質の責任者が引き取ります。

先に知っておきたい、つまずきやすい3か所

• 同じ不具合報告でも、提出先の完成車メーカーごとに帳票の様式と期限が違います 。一つの形で作った下書きをそのまま出すと、差し戻されて作り直しになります。客先ごとに雛形を分けて設定し、どの様式で出すかを品番から引けるようにしておきます。
• 工程監査で問われるのは、結論よりも、その結論に至った記録です。下書きをそのまま報告に使うと、どの検査記録とどの過去事例を見て決めたのかが残りません。参照した記録の所在を下書きに書き出す 形にしておきます。
• ライン脇の外観判定は、いまも手書きの記録票に残ります。装置から出る測定値と手書きの判定が別々に置かれているため、片方だけで流れが動くと見落とします。手書き側は転記する項目を絞り、両方がそろった品番だけを対象にします。

自動車部品メーカーのAI活用は、どこから考えればいいか

この記事で引いた線は、判断の根拠が社内の記録として残る業務と、相手の事情や現物の感触で決まる業務の間にあります。見積回答も、不良品の原因調べも、工程検査の読み方も、過去の記録が答えを持っている側 の業務です。

三つとも一度に始める必要はありません。人がいちばん詰まっている一つ から入れば十分です。そのとき新しく買い足すものはなく、過去の不具合報告書も工程検査の記録も、すでに社内のどこかに残っています。