この記事の要点: 中国の自動車メーカーSeres（セレス）の取締役兼副社長である康波（Kang Bo）氏は、同社にとってAIが生産と開発の未来に不可欠な存在になったと述べました。AIを単なる効率化ツールではなく、研究開発、生産、サプライチェーン、販売、サービスに至る全プロセスを再構築するエンジンと位置付け、全社的な適用を進めています。この取り組みは、製品の知能化だけでなく、工場の自動化や組織管理の変革にまで及んでいます。
ニュースのポイント
- 3000台以上のロボットを配備したスーパーファクトリーで主要工程の完全自動化を達成
- CATLなどのコアサプライヤーのラインを工場内に組み込む「工場内工場」で在庫ゼロを実現
- 人型ロボットを産業製造やサービス受付の現場に導入し、具現化されたAIの活用を推進
背景
Seresは、AIを事業継続に不可欠な技術と定義しています。製品面では、同社のブランド「AITO」のオーナーによる運転支援機能の利用が日常化しており、2026年6月30日時点で累計走行距離は83億キロメートルを突破しました。この膨大な走行データがアルゴリズムを継続的に改善し、ユーザー体験を向上させる好循環を生み出しています。このデータ駆動の思想を、製造や組織管理にも拡張しています。
何が起きたのか
製造現場である「スーパーファクトリー」では、3,000台以上のロボットが協調して稼働し、主要な生産プロセスの完全自動化を実現しています。さらに、車載電池大手CATLなどの主要サプライヤーの生産ラインを自社工場内に直接組み込む「工場内工場（factory within a factory）」モデルを採用しました。これにより、中間保管や輸送プロセスを排除し、在庫ゼロでの協調体制を構築しています。また、同社はCATLや政府系資金と共同で「Saidou Technology」を設立したほか、人型ロボットの産業導入も進めています。
製造業・生産管理への見方
Seresの事例は、製造業におけるAI導入が単一の生産ラインの改善にとどまらず、サプライチェーン全体の構造改革に直結することを示しています。特に、主要サプライヤーのラインを自社工場内に取り込む「工場内工場」モデルとAIによるデータ連携は、調達・物流コストの削減とリードタイム短縮の極めて高度な解決策です。また、経験に頼る意思決定から脱却し、部門横断的なデータプラットフォームとAI支援による意思決定プロセスを構築している点は、製造業DXの先進的なモデルケースと言えます。
現場で確認したいポイント
- 自社の主要サプライヤーとの間で、中間在庫や物流を削減できる物理的・システム的な連携余地はあるか
- 現場の意思決定において、個人の経験や勘に頼る部分をデータ駆動型プロセスへ移行できているか
- 現場の従業員が実務シナリオにおいてAIツールを使いこなし、価値を生み出すための教育体制があるか
確認しておきたい点
本記事に示された自動化や在庫ゼロの取り組みは、Seresの「スーパーファクトリー」における特定の成功事例であり、異なる生産規模や多品種少量生産の現場にそのまま適用できるかについては、自社の生産特性に合わせた慎重な検証が必要です。
出典情報
| 出典 | Gasgoo Auto News |
|---|---|
| 公開日時 | 2026-08-15T14:55:56 |
| 元記事 | Gasgoo Auto Newsで読む |
