トヨタ自動車株式会社、Keimei Fujita氏
トヨタでは、さまざまな国や地域のさまざまな顧客のニーズを満たすため、さまざまな製品やユニットを用意する必要があります。このため、開発プロセスでは膨大な回数のテストを実施し、データの解析にはさらに多くの時間が必要になることを意味します。さらに、他のテストやモデル開発のためにデータを再利用するには、正確な情報を収集する必要がありそのために余分な時間を費やすことになります。
各部門で共有して使用できる解析環境を作成するための標準ツールとして、DIAdemを導入しました。これにより関係部門は、必要な機能を迅速にカスタマイズして開発することができました。DataFinder Server Editionを導入することにより、チームは部門を問わず誰もが使用できるデータ管理システムを構築しました。
トヨタ自動車株式会社、Keimei Fujita氏
トヨタ自動車株式会社、Shinji Hattori氏
2016年、トヨタ自動車は開発から生産まですべてを統合し、新しいシステムに切り替えて、「より良い車を作る」という指令を出しました。この新しい指示の最も顕著な特徴は、製品に焦点を合わせたシステムを実装することでした。トヨタは、パワートレイン会社を含む7社で「より良い車を作る」を指令をスタートさせました。パワートレインの役割は、車が走る動力を生み出し、タイヤへの動力の流れを管理することです。エンジン/モーターが動力を生成すると、トランスミッションがその動力を切り替え、それをディファレンシャルが他の主要コンポーネントに分配します。
この新しい会社システムに沿って、チームはこのパワートレイン会社内に開発、生産技術、製造部門を設置しました。彼らは計画から生産までのプロセスを一貫して担当しましたが、その他にも、機能評価、コンプライアンス、信頼性評価など、さまざまな種類の必要なテストを実行する必要がありました。
機能評価では、エンジンごとにさまざまな物理量を計測し、改善が必要かどうかを判断します。コンプライアンスでは、各エンジンに求められる性能を引き出すテストを行い、制御方法の詳細について最適なソリューションを導き出します。信頼性評価では、設計の適合性とコンプライアンスを確認するためのテストを実施します。
テストの種類と回数を決定する主な要因の1つとして、世界中の国と地域の規制があります。たとえば、2010年に燃費に関する規制があったのは4か国だけでした。2015年にはその数は13に増え、2020年までに23になると予想されています。毎年新しい規制を課す国が増えており、規制値も年々厳しくなっています。その結果、製品の複雑化と高度化が進み、ハードウェア部品の数が増えるにつれてより高度な制御が必要とされます。トヨタでは、1種類のエンジンを開発するのに1,500以上のテストを実施しています。
トヨタは28の国/地域に53の製造事業体を持ち、2015年には日本の販売台数の5倍以上の車を海外で販売しました。トヨタは、グローバルビジネスを継続的に拡大するため、基本的な形状、排出ガス、性能、駆動システムなどについて、さまざまな国や地域のニーズを満たす必要があります。つまり、テストの総数は、1種類のエンジンに必要なテスト数にバリエーションの数を掛けた数だけ増やす必要がありました。
必要なテスト数が急増した結果、トヨタは1つの主要な (そして深刻な) 問題を発見しました。取得したデータの解析には多くの時間が必要で、作業時間に占める割合が非常に高くなっていたのです。この解析時間が増加したことで、新しいタスクに集中する時間が減少しました。このため、解析時間の短縮と最適化が非常に重要な課題となりました。
解析チームによる従来の解析タスクの手順は次のようなものでした。各テストルームから取得したテストデータを、ファイルサーバに送信して一時的に保存します。次にファイルサーバからコンピュータにデータをダウンロードし、データを並べ替えてグラフ化します。最後にチームは、このデータの管理を個別に実行し、さまざまな人々がさまざまなツールを使用して解析を行います。
ただし、チームが解析時間を短縮する努力をまったくしていなかったわけではありません。部門ではデータを並べ替えてグラフ化するための独自のツールを準備していましたが、水平展開されませんでした。つまり、解析を実行する他の部門では手動での解析が必要で、その結果、大量の工数が発生していたのです。
さらに、水平展開されなかった最大の要因が複数のツールがすでに使用されていることであったため、各部門による個別の効率向上の試みが時間と労力の無駄に終わっていました。これらのツールには、Microsoft Excel、MathWorks社のMATLAB®ソフトウェア、内部開発ツール (部門ごとに異なるもの) などがありました。このような状況で、他のツールへの移行は停滞しました。
テストデータ自体についても、トヨタは別の問題に直面していました。このデータを再利用できる方法で管理していなかったため、コンプライアンステストから得られた温度や圧力などのデータを機能評価に利用できなかったのです。また、信頼性解析を実施する場合、コンプライアンステストのデータを使用して、今後のテスト条件を決定する場合があります。あるいは、次期開発の準備として、コンプライアンステストのデータを使用してモデルベースの開発で使用するモデルを特定し、確度を保証する場合があります。この再利用を実現するには、チームはテストデータを検索可能な状態で保存する必要があります。
テストデータ再利用のための1つの条件は、各データと各セットが備えるべき仕様です。つまり、いつ、誰が、どのような目的でテストを実施したかなどの情報が含まれていない限り、トヨタとしてテストデータを再利用することはできません。例としてシリンダー圧力を取り上げます。テストデータには、モデル、排出量、シリンダー数、燃料などの詳細な仕様情報をまとめて保存する必要があります。
従来、トヨタはテストデータを個別に管理していたため、他部署の人がデータを再利用する場合には、聞き伝えで情報を探す必要がありました。その結果、意図したデータを見つけたとしても、仕様情報が明確でない場合は、問い合わせる必要があります。意図したデータを見つけることができなかった場合、最悪のシナリオでは、担当者はまったく別のテスト一式を実施しなければなりません。このようにチームは、時間の浪費、データの入手困難、または仕様情報が不明確なデータにより、データの再利用が非常に困難な状況を時々経験しました。
トヨタはこれらの問題の解決のため、DIAdemとDataFinder Server Edition (現在はSystemLink TDM DataFinderモジュールと改名) を導入しました。DIAdemソフトウェアツールの主な機能は、テストとシミュレーションから取得したデータを対象に、検索、解析、レポートの表示を行うことです。DataFinder Server Editionデータ管理システムは、サーバ側を主に担当します。DIAdem (My DataFinder) を使用している多数のクライアントからサーバに送られたデータを検索することができます。
図1に、トヨタが両製品を使用して構築したシステムを示します。トヨタは、コンプライアンステスト環境向けにこのシステムを構築しました。解析効率向上のための重要な目標の1つは、誰もが同じ環境でタスクを実行できるよう、標準の解析ツールを導入することでした。トヨタはこの目標に対して、DIAdemを選択しました。
さらに、データ管理には、仕様情報の追加機能と誰でもデータを検索できる機能の2つが必要でした。ファイルサーバへのデータの保存方法は従来と同じですが、新しいシステムではテストの完了時に自動的にフォルダが作成されます。テストデータはシステムによりそのフォルダに保存されます。チームはまた、ファイルサーバ内の各データに仕様情報を自動的に追加するメカニズムを構築しました。これに加えて、DataFinder Server Editionを使用して仕様情報データのインデックスを作成し、DIAdemをインストールしたクライアントのデータを検索できるようにしました。必要なデータを検索して取得した解析担当者は、DIAdemを使用してすぐに解析を行うことができます。NI製品を選択したことでトヨタは、将来の拡張性を考慮して、自動化および計測システム標準化協会のオープンデータサービス部門 (ASAM ODS) と連絡を取る機会を得ました。
Keimei Fujita氏は次のように述べています。「テストの数や種類が増えるにつれ、解析の必要性も高まり、高度にカスタマイズ可能な解析ツールが必要になります。その点でDIAdemが最も適切だと判断しました。他の製品ではDIAdemと同等の自由度を得るのは困難です。また、既存のファイルサーバを使用してデータを管理することもできたため、DataFinder Server Editionを導入する際の障害はほとんどありませんでした。」
前述のように、チームはNI製品を使用して従来の問題を解決するメカニズムを構築しましたが、それだけでは不十分でした。トヨタのシステム導入部門は、これまでさまざまなシステムを用意し、開発部門と共有してきましたが、開発サイトではこれらの新しいシステムを使用していませんでした。現場のエンジニアは、従来の方法を変更したくないのです。彼らは新しいツールの習得に負担を感じていたので、システムは普及しませんでした。
この理解のもと、トヨタでは新システムの普及を促進するための新たな取り組みを展開しました。トヨタは最初の取り組みを普及 (Penetration) と名付けました。この取り組みの目標は、開発サイトのニーズを特定することでした。開発部門の専門グループと緊密に連携し、現状の把握、課題の発見、対策の実施というサイクルを実践しました。
この取り組みで特定したニーズは、解析ツールの開発に反映されました。データを瞬時に探し出して整理し、通常の形式で出力できる機能が必要でした。ただし、特定の解析タスク専用の機能を用意する方法は利用していませんでした。この方法を使用した解析の種類が多すぎるため、サポートするのが困難でした。その代わりトヨタは、コンポーネントへの機能統合と呼ぶ方法を選択しました。
この方法を使用すれば、多くのコンポーネントベースの機能を事前に用意し、それらを組み合わせて必要な解析機能を提供できるのです。またこの方法では、解析担当者が実装する解析機能をすばやく作成することもできます。実際トヨタは、階層化した機能グループを用意しました。階層化した機能には、複数のドメインで使用する共通の機能、特定のドメイン (エンジンなど) で使用する特定の機能、および特定のタスクで使用する個々の機能が含まれます。各機能は、DIAdemで作成したトヨタ専用メニューで作成し、自由に組み合わせることができます。
トヨタはまた、普及への取り組みとして社内研修を実施しました。月に一度開催するグループ研修です。基本的なDIAdemの使用方法と実践的な使用方法の教育に加え、ケーススタディを導入することで、新しいシステムの普及を促進しました。
すべての要因を考慮した上記の取り組みにより、チームは問題のあった解析時間を短縮することに成功しました。「一例としてある部門では、解析に必要な工数を約50%削減できました。さらに、テストデータを再利用できるため、チームは不要なテストを行うことなくモデルベース開発の確度を向上することも可能になりました」と、藤田氏は述べています。また、さまざまな視点からの解析を短時間で行うことができるようになったため、解析結果を見ながら会議を開く機会が増え、議論がよりダイナミックなものとなりました。
前述のように、トヨタは数多くのテストを実施しています。これらすべてのテストに対する特定の対応策はありません。したがって、将来的には新システムの適用範囲を拡大したいと考えています。たとえば、データ収集用のCompactDAQハードウェアプラットフォームや、機能評価テスト用のLabVIEWシステム開発ソフトウェアの導入を計画しています。それによりテストサイトのチームは、CompactDAQを使用してさまざまな計測を実行し、データを収集することができます。典型的なデータを整理して解析し、LabVIEWで開発したプログラムを使用して仕様情報を自動的に追加することが可能になります。さらに、チームはそのように処理したデータをファイルサーバに保存し、DataFinder Server EditionとDIAdemを組み合わせれば、仕様が一致する例と類似した機能を提供することができます。
NIはさまざまなオープンでソフトウェア中心のプラットフォーム製品を提供しているため、トヨタはこの計画の進展に自信を持っています。トヨタでは、他社製品や技術との高度な接続性と相互運用性を備えたNI製品を使用することで、より広いドメインをカバーするソリューションを作成できるものと確信しています。
Keimei Fujita氏
トヨタ自動車株式会社
日本