設計データリリース時の精度を向上させるポイントとして，最後に挙げられるのが，部品が組み立てられる作業の様子を，すべて3次元データで事前に検証するという取り組み。コンピュータ上に擬似的に構築した生産ラインにおいて，クルマが完成するまでのすべての作業を検証＊6。これにより，ロボットの配置や動作，作業者の作業性などをバーチャルの段階で最適化し，実際のライン構築時の手戻りを大幅に削減した。

＊6 生産ラインを検証するための各種ツールには，米Delmia 社のものを利用し ている。

　これまでも日産では，ロボット・シミュレータなどを利用してきた。しかし，これまでのシミュレータの活用方法は，どちらかというとプログラムの生成ツールという位置付けだった。

　一方，V-3Pでは，ロボット・シミュレータの活用でも，まずはどこにロボットを配置すると生産効率が良いのかといった，生産の成立性や作業性の検証から入る（図5）。その上で，最終的にはロボットのプログラムまでを作成する。

図5●すべての生産工程は3次元データで検証
ロボットなどの機械設備を中心として組み立てる車体工程，人手作業に頼るところが大きい最終組立工程とも シミュレーションで検証。設計データをリリースするまでに，生産要件に関する問題はすべて解決しておく。
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　さらに作業者の作業性検討に力を入れている。作業者が手作業で組み立てる様子を3次元化し，手が入るスペースはあるのか，視野は十分に確保できるのかなど作業のしやすさとともに，長時間の作業でどれだけ腰に負担がかかるのかなどの項目も検討。これらの検討結果を，実際の作業を指揮するライン長と一緒に見て，どのように改善していくべきかを討論し，実際のライン構築に反映した。

　このような取り組みが可能になったのは，何もシミュレーション・ツールを充実させたからだけではない。ノウハウCADの取り組みのように，シミュレーションが実施できるデータを早い段階でそろえられるようになったことも一つの要因だ。また，シミュレーション時に必要となる製品情報，工程情報などは一元管理されているため，検討時に収集しやすくなっている。

　ここまで突き詰めることで，設計データリリース時には設備データの作成も完了しているし，作業工程の検証も完了している。このため，「設計データリリースのタイミングでは，設計だけでなくエンジニアリングが終了したと言っている」（日産の福士氏）。

　さらに，作業工程のシミュレーションの様子は，必要に応じてアニメーションや画像データで蓄積し，作業者の教育に利用している（図6）。実際のものがなくとも作業者にイメージを持ってもらえるので，習熟期間の短縮に貢献している。

図6●作業者への教育に利用する画面例
生産工程をシミュレーションする過程において，作 業手順をアニメーションや画像データで蓄積。作業 者への教育に利用することで，実作業への習熟度を 早い段階で高める。

　新製品は，発売直後が最も競争力を持つ。従って，この時に多くの数を市場に投入したいはず。作業者の習熟度が上がらなければ，生産量も確保できないため，この取り組みは多くの製造業で参考になる。

設計変更は紙の時代の10％

　以上，紹介してきたような取り組みにより，V-3Pではデザインフィックス時のデータ品質を，これまでのプロセスと比較できないほどに高めることに成功した。これにより，試作の数も1回だけになった。