需要は堅調ですが、タイヤ産業は試練の時を迎えています。タイヤ市場は今後2027年まで年率6%を超える成長が見込まれますが、タイヤ産業全体はパンデミックの影響によるサプライチェーンの問題を抱えています。
お客様も、私が最近お会いした多くのタイヤメーカの方々と同様に、終わりが見えない人手不足の問題に苦労されていることと思います。これまで数十年間頼りにしてきた作業の担い手が、記録的な数字で退職しています。また、賃上げやさまざまな報奨制度を拡充しているにもかかわらず、人手不足を解消する労働力を確保できていません。
その解決策は何でしょうか。労働力への依存を減らし、プロセスを継続的に最適化できる、新しいパラダイムを構築することが可能になりました。
展望: 自動化から自律化へ
タイヤ産業のすべての領域にわたって、従来の意味でのオートメーションから、人工知能(AI)と機械学習技術の進化によって実現する自律的なオペレーションへと、テクノロジの潮流が変わりつつあります。
根本的な違いは何でしょうか。オートメーションシステムは、人間が介在しなくてもタスクを実行できるようにプログラムされていますが、自律システムは、学習を補強する技術を活用して、タスクをより効果的に実行する方法を学習する能力が追加されています。
つまり、自律システムは認知能力を再現するように構築されます。この能力は、私たち人間が車の運転などの日常的な行動の中で、学習や判断をする際に当たり前のように使っている力です。
少し考えてみてください。車の運転中に、前方に一時停止の標識がある時はどうしますか? 標識が目に入ったら、ブレーキペダルを踏む最適な力を直感的に予測します。そして標識に近づく間、視覚と車速の変化を把握しながら、ペダルを踏む力を加減して、標識の前で確実に停止するように行動します。これを繰り返す度に、自身のパフォーマンスを無意識に評価し、状況把握を補強して、向上させた停止能力で次に備えます。
自律制御テクノロジでは、これと同じ学習補強能力をタイヤプラント全体のマシンに適用することができます。
クローズドループ最適化のパワー
自律システムではリアルタイムの検知、データおよびモデリング機能を使って予測を行ない、次に判断の最適化によりマシンの調整をリアルタイムに実行することで、高品質な製品を一貫して生産できるなど、求められる結果を実現します。クローズド･フィードバック･ループは、最適な成果の達成を推進します。
クローズドループ最適化は、タイヤプラントに画期的な効果をもたらす可能性があります。タイヤプラントでは、粘弾性材料の特性によって多くのアプリケーションで改善が難しいとされてきました。
今日、オペレータは原材料のばらつきや環境外乱に対応することを求められ、個々のスキルレベルの差によってスループットに大きな変動が生じています。実際に私が訪問した中には、設備を操作するオペレータが変わることで生産量が最大50%変動するというプラントもありました。
その理由は皆さんご存じでしょう。経験豊富なオペレータであれば、ほとんど直感的にマシンの状態を把握し、生産仕様を維持するためにパラメータの微調整を行なうことができます。経験の浅いオペレータではそのような高度な戦術を理解できません。
自律制御は、オペレータの熟練度の違いに関係なく一貫したパフォーマンスと品質の維持を支援します。それだけではありません。自律制御は、手動操作に依存するシステムでは不可能な継続的な改善レベルを実現することができます。
真のパフォーマンス向上を実現するために
自律制御はタイヤプラントのほぼすべてのアプリケーションに適用でき、改革を進める会社では大幅なパフォーマンスの向上を既に実現しています。
