フォード、AIカメラで工場エラーを検知し高額リコールを防止

フォードの広大なディアボーン・トラック工場では、アメリカで最も売れている車種であるF-150ピックアップトラックが年間30万台以上も生産ラインから出荷されており、現代の自動車製造の複雑さは手強い課題を提示しています。各トラックは、複雑なトリムレベル、電気ハードウェア、ワイヤーハーネス、バッジ、フェンダー、シートのバリエーションで構成されています。機械の轟音と人間の作業員のグローブをはめた手の間で、品質保証チームの新しい、疲れを知らないメンバーが登場しました。それが人工知能です。

フォードは最近、工場での欠陥をリアルタイムで検出するために設計された2つの社内AIシステム、AiTrizとMAIVSを導入しました。2024年12月に導入され、開発者のベアトリス・ガルシア・コラードにちなんで名付けられたAiTrizは、機械学習とライブビデオストリーミングを活用して、ミリメートル単位のずれさえも識別します。2024年1月に先行してデビューしたMAIVSは、3Dプリントされたスタンドに取り付けられたスマートフォンで撮影された静止画像を使用して、すべての正しい部品が車両に適切にインストールされていることを検証します。これらのシステムは連携して機能し、作業員が問題を即座に特定できるようにすることで、高額な保証請求、大規模な手直し、または損害を伴うリコールへのエスカレーションを防ぎます。フォードは過去5年間で4度、自動車業界のリコール数でトップに立っており、この分野で大幅な改善を目指してきました。

フォードにとってのリスクは高く、リコールは数十億ドル規模の負担となっています。今年だけでも、8月上旬までに自動車メーカーは過去最高の94件のリコールに直面しており、主に2023年以前に製造された車両が影響を受けています。これは、単一の暦年において主要な自動車ブランドが発行した安全に関する通知の数としては過去最高であり、クライスラーが記録した21件などの競合他社を大幅に上回っています。このような通知は高額な費用を伴います。例えば、人気のBronco SportとEscape SUVモデル約70万台に影響する燃料漏れリコールは、5億7000万ドルの費用がかかると予測されています。

ディアボーン工場のエンジニアリングマネージャーであるパトリック・フライ氏によると、フォードのAIサポートシステムはすでに製造現場で大きな違いを生み出しています。彼は、この技術が「インステーションプロセス制御」を可能にすることで運用効率を大幅に向上させたと指摘しています。これは、問題が組み立てプロセスのずっと後ではなく、発生した正確な場所で捕捉され、対処されることを意味します。この速度は非常に重要です。以前は、多くの電気的な問題は最終検査まで、あるいはそれ以降まで表面化しないことが多く、車両のカーペットを剥がしたり、シートを取り外したりするなど、破壊的で費用のかかる修理が必要になることがよくありました。最新のフォード車が自動運転などの高度な機能のために、より多くのスクリーン、センサー、ハードウェアを統合するにつれて、わずかに緩んだ接続でも重大な誤作動を引き起こす可能性があります。人間の作業員にとって、工場内の騒音の中で保護手袋を着用しながら、しっかりと接続されたものと緩んだものを区別することは、ほとんど不可能です。

フォードの製造技術開発センターのビジョンエンジニアであるブランドン・トルスマ氏は、AIが提供するリアルタイムのフィードバックが、迅速な調整と手間のかかる修理との決定的な違いとなることが多いと強調しています。彼は、車両が組み立てラインを進むにつれて、部品へのアクセスがますます困難になると説明しています。AIシステムは現在、北米全体で広く展開されており、AiTrizは35ステーションで、MAIVSは約700ステーションで稼働しています。MAIVSは静止画像に依存していますが、AiTrizのライブビデオフィードは、作業員や他の部品が一時的にカメラの視界を遮るような状況でも、優れた精度と適応性を提供します。以前は、一部の故障したコネクタは最終検査時に基本的な電気導通テストに合格しても、実際の走行中に揺れて緩む可能性がありました。フォードは、AIカメラが、人間の目、たとえ経験豊富な工場作業員の目であっても見逃してしまう可能性のある、板金やカーペットの裏に隠された部品の微細な、ミリメートル単位の微妙な違いを捉えるのに長けていると信じています。

モーニングスターのデイビッド・ウィストン氏のような業界アナリストは、フォードのAIイニシアチブを慎重な楽観論をもって見ており、初期段階にあるにもかかわらず、その長期的な可能性を認めています。ウィストン氏は、効果的なAI導入が今後10年間でリコールを削減する可能性があると示唆し、製造、設計、エンジニアリングにおけるいかなる予防措置も理論的には保証およびリコール費用を削減するはずだと強調しています。フォードは、これらのビジョンツールは製造作業員を支援するものであり、置き換えるものではないと主張しています。車両モデルがより複雑になり、フォードの自動運転の野望をサポートするために高度なセンサー、コンピューターチップ、プロセッサーを統合するにつれて、AiTrizやMAIVSのようなAIシステムは、工場作業者にとって不可欠な味方となり、すべての車両が仕様に正確に製造されることを保証するでしょう。フォードは、これが品質管理戦略における変革的な変化の始まりにすぎないと示唆しています。