🇰🇷 한국어 🇺🇸 English 🇯🇵 日本語 🇪🇸 Español 🇨🇳 简体中文
企業ニュース

現代自動車、顧客の使用環境を100倍に加速して品質を検証

現代自動車グループ(HYUNDAI)のMSV耐久試験チームは、実際の道路環境よりもはるかに過酷な条件下で車両の性能と品質を検証し、ブランドの信頼性を構築している。

現代自動車、顧客の使用環境を100倍に加速して品質を検証
白いシャツを着た男性が話している様子。(写真=現代自動車グループ(HYUNDAI)YouTube動画キャプチャ)

現代自動車グループのMSV耐久試験チームは、ポットホールやベルギー路面を用いた加速評価モデルにより、顧客の実際の使用条件に対し約100倍まで損傷を加速して再現し、車両の性能と品質を検証している。ペ・サンフン研究員は、インド市場の主力車両の耐久性能開発において、損傷メカニズムの定量的予測や商品性の維持力を検証している。

新車が顧客に届けられる前に、車両が数年間にわたって路上で経験することになる過酷な環境をあらかじめ経験し、耐え抜くプロセスがある。現代自動車 MSV耐久試験チームは、実際の道路環境よりもはるかに過酷な条件で車両の性能と品質を検証し、ブランドの信頼性を構築している。

現代自動車グループ(HYUNDAI)が公開した職務紹介動画によると、MSV耐久試験チームは新型MSV車種の耐久性能を最適化し、市場競争力を確保する役割を担っている。特にペ・サンフン研究員は、近年競争が激化しているインド市場の主力車両の耐久性能開発を担当しており、商品性の確保と収益性の改善に集中していると明らかにした。最近では業務効率を高めるため、生成AIを実務に導入する試みも並行して行っているという。

単なる寿命を超え「損傷メカニズム」の定量的予測が核心

一般的に「耐久」といえば、車両がどれくらい長く耐えられるかを思い浮かべやすいが、エンジニアが扱う耐久品質の定義はより具体的なものだ。ペ・サンフン研究員は、耐久品質を3つの指標の総合体として定義した。第一に、部品ごとの疲労、摩耗、腐食、劣化など、異なる損傷メカニズムを究明し、多様な環境や荷重条件下で何サイクル、あるいは何年耐えられるかを定量的に予測することである。

第二に、時間が経過してもRnH(Ride and Handling)やMbH(Motion and Braking Handling)といった核心的な商品性がどれほど維持されるかを検証する段階がある。最後は、これらすべての評価の前提となる「実際の顧客使用環境の精密な模倣」だ。つまり、単なる寿命を超えて、損傷メカニズムの定量的予測、商品性の維持力、評価の信頼性という3つの軸を総合的に検証することが、この職務の本質である。

ポットホール・ベルギー路面を活用し、顧客環境を100倍に加速再現

耐久試験の核心技術の一つは、実際の道路環境を圧縮的に再現する「加速評価モデル」だ。動画では、ポットホールやベルギー路面のような過酷な路面条件を組み合わせ、実際のフィールドで数年間にわたって発生する損傷を、短い走行距離の中で実現する方式が説明されている。シャシーや車体など、車両の基本骨格を構成する部品に加わる損傷を、顧客の実際の使用条件に対し約100倍まで加速して再現することが可能だ。

このような加速評価モデルの精緻さは、開発効率に直結する。問題を発見する時期が開発の初期段階であるほど、設計変更に投入される費用と時間を幾何級数的に削減できるためだ。したがって、実際の顧客条件をどれだけ正確に反映できるかが、品質とコストという両立すべき課題を解決する鍵となる。

データ分析能力を備えたエンジニアへの成長を目指す

耐久評価エンジニアには、広範な知識領域を網羅する専門性と、問題を最後まで突き詰める執念が求められる。自動車のシステム全体を評価する必要があるため、エンジニアリング的な判断を下せる確固たる専門性が不可欠であり、解決困難な問題に直面した際に根本原因を分析し、関連部門とコミュニケーションを取りながら解決策を見つけ出す積極性が重要となる。

ペ・サンフン研究員は「耐久評価は目立ちにくい領域かもしれないが、顧客が車に乗る瞬間から数年後まで、安心して乗れる信頼を作る仕事だ」と自負を語った。同氏は、今後の自動車産業がAIや仮想検証技術の発展により急速に変化すると展望しており、データ分析能力を養い、フィールドと耐久評価プロセスを精緻に結びつけるエンジニアへと成長したいという抱負を述べた。

出典:元の動画(YouTube)

#現代自動車グループ #HYUNDAI #MSV耐久試験チーム #ペ・サンフン #耐久性能 #品質検証 #インド市場
ハ
ハン・ギョンス
トレンド経済新聞 · 記者

トレンド経済新聞で経済を中心に取材し、企業ニュース・金融の記事も執筆しています。

この記者の他の記事 ›
著作権者 ⓒ トレンド経済新聞 無断転載・再配布、AI学習・活用禁止

0コメント

現在コメントの投稿は無効になっています。

最初のコメントを書いてみましょう。