製造業を変革: ジェネレーティブ デザインのメリットと活用事例

ジェネレーティブ デザインは、無数のデザインをプロジェクトの基準に照らし合わせて迅速に評価し、最適とはいえないデザインを破棄し、最適なデザインを浮き彫りにするテクノロジーであり、デザインのプロセスを加速できる。

これは入力された技術要件を理解し、そのパラメーターに従って最適なアイデアを提案する機械学習テクノロジーだ。システムはジェネレーティブ デザインのアルゴリズムに質量、強度、柔軟性、その他の性能指標に関する制約を適用し、そうした基準を満たすイテレーションを多数生成できる。

ジェネレーティブ デザインは特に設計や製造において、アイデアの生成や方向転換を、より迅速かつ優れたコスト効率で実施するのに役立つ。これは業界における、製造の自動化の新たな手法でもある。

製造業の世界には、鋳造や射出成形、旋盤、CNC装置などの製造方式と、そのための設備が深く浸透している。現在のツールや製品のデザインの方向性は、ある程度は、これらの物理的な制約が決めているとも言える。

ジェネレーティブ デザインはメーカーに、製品や部品のデザインを検討する新たなツールを提供するものだ。またアディティブ マニュファクチャリングや多軸加工、射出成形など他の技術と組み合わせることで、これまでにない可能性と能力を解き放つことができる。

アディティブ マニュファクチャリングでは、試験材を使用して迅速に製品を試作し、実際の生産環境へ移行する前にデザインを仕上げることができる。

射出成形や鋳造においては、最終的な生産部品や構造物の金属や合金の選択の際、質量と強度のバランスを見出すことが最も重要だ。

ジェネレーティブ デザインは有機的かつ骨格のような形状で知られているが、それは単なる外面的なものではない。その自然からインスピレーションを得た形状には、必要となる材料を大幅に削減しつつ物体の強度を保持するための、巧みなデザイン戦略が示されている。金属のような鋳造材料を工業規模で製造する場合には、そのコスト削減は相当なものになる。

アディティブ技術や従来の製造方法と組み合わせることで、ジェネレーティブ デザインは従来は不可能だった、より大きく複雑な物体を提案できる。

従来の製造では複数の部品を組み合わせることが多く、それにより強度が損なわれる場合があった。構造を最適化したジェネレーティブ デザインでは必要な材料も少なくなり、性能強化を実現する代替材料の分析もできる。

ジェネレーティブ デザインは費用対効果に優れているだけでなく、それが設計や製造にもたらす明白な、もしくは意外な恩恵が作業の効率化に役立つ。ジェネレーティブ デザインが実現できるメリットには、以下のような項目を挙げることができる:

コスト削減

金属やプラスチックの簡単な部品で考えてみよう。ジェネレーティブ デザインであれば、その構造的完全性と強度を維持しつつ、より少ない材料でCNC製造や鋳造を行えるよう設計できる。

「時は金なり」の世界においては、ジェネレーティブ デザインとアディティブ マニュファクチャリングで最良のデザインをより速く試作できることが、より一層のコスト削減となる。

さらに現在使用されている、よりインテリジェントかつ高速で、よりレスポンシブな新世代の製造ロボットと組み合わせることで、ジェネレーティブ デザインは製造段階でもコスト削減の可能性が持てる。ジェネレーティブ デザインは、とりわけロボットエンドエフェクター (フライスカッターやペイントガンなど周辺環境と相互作用するロボットアーム先端の装置) の最適化に早くから影響を及ぼしてきた。

パフォーマンス強化

また、単なる余剰部分の除去ではなく、既存材料の新たな形状への並べ替えや組み替え、あるいは全く異なる材料の使用により、本質的な形状やサイズを保持しつつ性能を向上させることもできる。

イノベーション – より良く、より速く

ジェネレーティブ デザインは、人間のデザイナーを置き換えるのでなく、彼らを支援する。腕の立つ実習生のようにデザインを新たな方向へと導き、プロジェクト全体を新たな手法へ到達させる。

部品の統合

ジェネレーティブ デザインを使用すれば、複数のコンポーネントを単体の部品へと統合でき、組立コストの削減、効率の向上、サプライチェーンの簡素化が可能となる。

環境への貢献

ジェネレーティブ デザインをアディティブ マニュファクチャリングと組み合わせることで製造時の廃棄物を減らし、製造装置の作業負荷を減らすことでエネルギー効率を向上させ、より少ない (あるいは、より持続可能な) 材料を使用しながら、より優れた性能を発揮する製品を生み出すことができる。サステナブル製造は、ジェネレーティブ デザイン技術のDNAに組み込まれたもので、グリーン製造やサーキュラー エコノミーといったコンセプトの推進力となっている。

ジェネレーティブ デザインはさまざまな製造分野に変革をもたらしつつあり、パイロットプログラムとして導入する企業や、場合によってはそれを軸にビジネスモデル全体を再構築する企業もある。

トヨタのシートフレーム軽量化

自動車業界には、相反するデザイン上の課題によるパーフェクトストームが生まれている。自動車は、強靭でありながら軽く、堅牢ながら衝撃吸収性に優れ、環境を汚染する物質を燃料としながらも持続可能でなければならない。

非常に複雑で、可動部品が無数にある自動車は、ジェネレーティブ デザインの恩恵を受けるユニークな機会となる。

シートフレームには成人を支える強度が要求されるため、そのデザインの大幅な変更は、想像が難しいかもしれない。だが、電子制御やヒーターなどの機能が追加された新しいシートは、より大型で、より重く、より複雑なものとなっている。

日本のトヨタはジェネレーティブ デザインを採用し、車内空間を確保するためシートフレームの薄型化を試みた。その結果は非常に有望なもので、同社が他のコンポーネントを見直すロードマップともなった。

ロボティクス2.0

先進的なロボット工学プロジェクトの第2弾であるRoboyは、世界で最も期待されている未来技術のひとつであるロボットヘルパーの被験者として開発されたヒューマノイドロボットだ。

Roboy 2.0は、話したり、握手したり、音楽を流したり、自転車に乗ったりすることができる。2019年には、ミュンヘンの屋台でアイスクリームを売ったこともある。

ヒューマノイドロボットの構築において、設計者は通常、人間の動きを補助する組織 (腱、関節、筋肉など) を取り入れ、それをモーター、サーボ、アクチュエーター、バッテリー、ケーブルを使用して再現する。Roboyでは、これらのコンポーネントの一部がジェネレーティブ デザインで作成され、要素を組み合わせ、必要となる材料を減らすことで、機敏性を維持しながら全体の重量を減らすことが可能となった。

家具デザインにおける美学と技術

フランスの革新的な工業/建築デザイナーであるフィリップ・スタルクは、オートデスクとイタリアの住宅家具メーカー、カルテルとのコラボレーションにより、AIとジェネレーティブ デザインを駆使した印象的な「A.I」チェアを製作した。

スタルクが審美上の特徴を大まかに説明し、ソフトウェアの専門家がカルテルの要件を満たす、射出成形の製造工程の制約を設定。その後、ジェネレーティブ デザインのアルゴリズムが一連のデザインを実行し、スタルクとチームが彼のビジョンに近づくよう、その結果の微調整を行った。

スポーツでの大怪我を防ぐ

オーストリアのスポーツ安全機器メーカーEdera Safetyのエンジニアとデザイナーは、脊椎損傷を防ぐべく、ジェネレーティブ デザインを採用した特殊な装具を製作した。この装具は、ハイペースでハイインパクトなスポーツ環境で、身体に合わせて動く。

その開発プロセスは複雑だった。人体の動きには不確定要素があまりにも多く、また動作領域は非常に複雑で、時には相反することもあるからだ。どれほどの力、回転、乱れがあるのかは、テストモデルの実地テストを経るまで知ることが不可能だった。

装具のプロトタイプから動作とパラメーターを取得し、それをジェネレーティブ デザインアルゴリズムにフィードバックすることで、Edera Safetyは完璧な製品に到達することができた。

伝説のオートバイをさらに向上

オートバイ愛好家には、少数派ながらアイコニックな世界ブランドのモデルに実験的な手法で手を入れ、その性能を向上させる人々が存在する。だが彼らが必要とするものはカスタマイズ度が極めて高いことが多く、マーケットが非常に小さい。そのためグローバル展開し、変更の難しい組立ラインによる生産プロセスを採用しているブランドが、そのすべてに対応することはとても不可能だ。

オートバイ向けカスタムパーツのメーカーであるカナダのMJK Performanceは、ハーレーダビッドソンのアフターマーケット改造に特化し、少数ながら忠実な顧客層にサービスを提供している。

性能向上のための交換部品の作成はMJKチームの予想以上に大変だったが、その困難もジェネレーティブ デザインを導入するまでのことだ。

要件をシステムに入力してさまざまなオプションが提供された後は、ハーレーダビッドソンならではの美学に沿うようデジタルモデルを微調整するのに30分もかからなかった。

ジェネレーティブ デザインの普及と成功が拡大しているのは、足並みを揃えたアプローチのおかげだ。

機械学習の研究とトレーニング手法は、ソフトウェアを進化させている。アーリーアダプターは実世界での応用により結果を検証しているが、それにより産業分野向けIoT (IIoT)などのシステムから貴重なデータが生成され、データが再び研究へとフィードバックされて、この技術の力をさらに拡大している。

これは、自動化が製造スタッフを置き換えるのでなく、新たな分野やスキルを新たな職種へと促進していることを示す一例だ。

このテクノロジーは、ジェネレーティブ デザインを向上させるだけでなくインダストリー4.0を加速させる。インダストリー 4.0では、デザイナーやエンジニアはこれまで以上にソフトウェアと関わるようになる。

またこれは、材料科学も発展させる。たとえば、流体力学は計算によるモデル化が難しい。だが複数の研究所が流体の挙動をより良好にシミュレートできるジェネレーティブ デザイン アルゴリズムにデータをフィードし、エンジニアやデザイナーが、液体や気体の環境で機能する、より優れた部品を生み出せるよう支援を行なってる。

ジェネレーティブ デザインの重要な影響には、製造を地球に優しいものにしている点もある。自動車、航空宇宙、スポーツ用品の各業界に関する研究では、ジェネレーティブ デザインによって材料の質量が最大で半分に削減されていると判明している。

またジェネレーティブ デザインは、職人など小規模メーカーの参入障壁を緩和し、イノベーションを奨励することで、業界全体の製造知識と技術を高め、製造手法を向上させている。

本記事は、2019年9月に掲載した原稿をアップデートしたものです。協力: ローザ・チュウ、ダン・マイルズ