BMW Mの次世代シートが部門大賞受賞！ クルマの持続可能性と軽量化の取り組みを表彰する「アルテア エンライテン アワード」が発表されました

BMW M、トヨタ、ブリヂストン、GMなどの持続可能な軽量化の未来技術が表彰

コンピューティングやAIの分野で世界をリードするアルテアエンジニアリングは2024年8月6日、2024年度「アルテア エンライテン アワード」の受賞者を発表しました。米国自動車研究センターとの共催で行われるこの賞は、CO2排出量の削減、水やエネルギーの消費の抑制、材料の再利用とリサイクルの促進を実現した、持続可能性と軽量化の優れた取り組みを表彰するものです。クルマの未来を切り拓く最新テクノロジーを見ていきましょう。

サステイナブルなクルマの未来を目指すアルテア エンライテン アワード

アルテアエンジニアリングは、シミュレーション、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）、データ解析、AIに関するソフトウェアおよびクラウドソリューションを提供するグローバル企業だ。アルテアは、あらゆる業界の企業がより効果的に競争し、接続が強化された世界でより賢明な意思決定を行うことを可能にし、さらに環境に優しく持続可能な未来を創造することをタスクとして掲げている。

同社が毎年、米国自動車研究センター（Center for Automotive Research）との共催で開催している「アルテア エンライテン アワード（Altair Enlighten Award）」とは、CO2排出量の削減、水やエネルギーの消費の抑制、材料の再利用とリサイクルの促進を実現した、持続可能性と軽量化の優れた取り組みを表彰する賞。毎年、画期的な自動車技術の次世代を切り開く製品、プロセス、組織を紹介している。

2024年8月6日に2024年アルテア エンライテン アワードが発表され、それに際してアルテア創立者兼CEOのジェームス・R・スキャパ（James R. Scapa）はこうコメントしている。

「エンライテン アワードは、持続可能なテクノロジーにおける自動車業界の優れたイノベーションに光を当てる代表的な賞です。より持続可能な未来を創造する組織を再び表彰できることを嬉しく思います。今年の受賞者は、困難な目標を達成する最高のイノベーターであると考えます」

それでは各部門の受賞テクノロジーを紹介していこう。

サステナブル製品部門 大賞：デュポン／デュポン ベタメイト ブロードベーク接着技術

デュポン BETAMATEブロードベーク接着剤技術は、接着剤を低温で硬化させることで、車体製造時のエネルギー使用量と温室効果ガス排出量の削減に貢献。また、この技術は保存期間を延長する特殊な配合により、低温保存の必要性をなくすという。

サステナブル製品部門 次点：ブリヂストン アメリカ／TURANZA EVタイヤ

グランドツーリング用タイヤ「TURANZA EV」は、市販されている補修用タイヤとしてはトップクラスの再生可能・リサイクル材を50％使用し、ブリヂストンのENLITENテクノロジーを採用することで、性能の最適化とタイヤ寿命の向上を実現している。ブリヂストンは、2050年までに全てのタイヤを再生可能素材とリサイクル素材で100％構成することを目指している。

サステナブルプロセス部門 大賞：BMW M、AMC、Bcomp、Gradel Lightweight Sàrl、Lasso Ingenieurgesellschaft／BMW Mビジョナリー材料シート

BMW Mビジョナリー材料シートは、循環型設計の原則と持続可能な素材に重点を置いている。このシートは、リサイクルポリエステル繊維、亜麻繊維バイオコンポジット、代替バイオジェニックレザーなど、持続可能で再生可能な素材を使用することを重視したモノマテリアル軽量設計が特徴となっている。

可能な限り藻類や植物由来の充填材（チョークやコルクなど）を使用し、石油由来の原材料からバイオベースの素材を作成。複合材は、必要に応じてカーボン、玄武岩、ガラス繊維、天然繊維を使用できる。

サステナブルプロセス部門 次点：トヨタ自動車マニュファクチャリングカナダとPPGインダストリーズ／EPIC200X電着塗料

EPIC200X電着塗料は、自動車ボディの防錆性を高めると同時に、環境への影響を大幅に低減する。トヨタの工場では、新製品と塗布プロセスにより、年間3500トンのCO2排出量を削減することができる。具体的には、新製品は車両ごとの塗布量を0.6kg削減し、新しい塗布工程は年間562万6,000kWhのエネルギーと184万3000ガロンの水を節約するという。

モジュール部門 大賞：サイエンスコ、ゼネラルモーターズ／高性能熱可塑性バッテリーモジュール構造

サイエンスコとゼネラルモーターズは共同で、革新的な高性能熱可塑性プラスチック製バッテリーモジュール構造を設計した。主な特徴としては、精密射出成形による車両性能の向上、組み立てを簡素化するための合理化された部品統合、バッテリーセルを安定させる独自のセルロック機能などが挙げられる。さらに、複数の部品と工程を排除した設計により、効率をさらに最適化している。

モジュール部門 次点：トヨタ自動車、米国ファラサン、BASF／トヨタ タコマ2列目コンポジットシート構造

トヨタ「タコマ」の2列目コンプライズシート構造は、前世代のスチール製シートよりも30％軽量化され、2022年型トヨタ「タンドラ」に搭載される現行の樹脂製シートよりも20％軽量化されている。また、55以上の部品がわずか4つの部品に統合され、射出成形から出荷までの時間を短縮している。

軽量化実現技術部門 大賞：CompositeEdge／次世代サステイナブル高性能構造体

CompositeEdge社は、材料の使用量を最小限に抑えることを目的として亜麻繊維や麻繊維などの天然繊維複合材料をプラスチックと混合して使用し、接着剤を追加することなく、自動車のボディパネル、内装トリム、シャシー部品、サスペンション要素などの自動製造に対応できる高性能構造を形成した。天然繊維複合材料の使用は、合成材料に比べてCO2排出量とエネルギー消費量を大幅に削減。全体として、この技術は持続可能な軽量自動車部品の製造を可能にする。

軽量化実現技術部門 次点：テイジン・オートモーティブ・テクノロジーズ／複雑なCFRP部品を可能にする完全自動成形プロセス

テイジン・オートモーティブ・テクノロジーズの全自動プリフォーム工程は、自動車部品（この場合は車両ドア）に使用される炭素繊維プリフォームの大量生産を可能にする。自動化されたプロセスの精度は、材料の使用量を最適化し、少量の端材（廃棄物）をリサイクルできる。以前の労働集約的な工程は大量生産には不向きで、人為的なミスによって避けられない無駄がしばしば発生していたが、新工程ははるかに効率的で、必要な労働力を20％削減した。

軽量化実現技術部門 入選：ビーミス・マニュファクチャリング・カンパニー、BASF／BASFのウルトラミドポリアミドを使用した小型掘削機用大型油圧タンク

ビーミス・マニュファクチャリング・カンパニーとBASFは、BASFのポリアミドを使用した小型掘削機用の大型油圧タンクを開発し、環境保護（ライフサイクルCO2排出量の削減）とライフサイクルコストの削減を両立する環境効率の高いソリューションを提供した。また、射出成形と振動溶着を組み合わせることで、従来のロート成形に比べて5％の質量削減と20％のコスト削減を実現している。

軽量化構想部門 大賞：WEAV3D、Braskem、Clemson Composites Center／コスト効果の高い軽量車体構造

WEAV3D、Braskem、Clemson Composites Centerは、市販されているあらゆる車体構造の性能に適合するように調整可能な複合格子強化ポリプロピレンシートを開発。より少ないエネルギーでより多くの部品を生産する、高速で高度に自動化された成形サイクルで製造されたこの新しいシートは、CFPA6オルガノシート（ナイロン6）よりも50％安く、23％軽く、鋼鉄よりも60～70％軽量化されている。さらに、重量ではトリムスクラップの62％削減も実現。スチールと比較しても、ポリプロピレンシートは優れたエネルギー吸収性と形状回復性を備えている。

軽量化構想部門 次点：Carsolia Composites Corporation／Carsoliaの複合サスペンションコイルスプリング

Carsolia Composites社は、スチールより50％軽い特許出願中の複合コイルスプリングを発表した。この炭素繊維複合材料は、鋼鉄と比較して1kgあたりのCO2換算量が50％少なく、その結果、CO2排出量を全体で75％削減でき、さらに自動車の大量生産に対応する効率的な生産工程で製造されたこのスプリングは、以前は不可能だったユニークな外観デザインも可能としている。バッテリー電気自動車（BEV）プラットフォームに最適なこのスプリングは、「ボルトオンソリューション」として現行車と直接交換することができるため、デザイン変更は必要ないという。

責任あるAI部門 大賞：ダウ／持続可能なSPECFLEXポリウレタンソリューション

ダウの持続可能なSPECFLEXポリウレタン溶液は、性能を最適化するために、よりクリーンな原材料と独自の設計原理を開発・使用することに重点を開発された。従来の配合と比較して同等の機械的特性および経時特性を達成するこれらのソリューションは、総揮発性有機化合物（VOC）が50％以上、ホルムアルデヒドが60％、アセトアルデヒドが80％低く、大幅に安全性と持続可能性が高まった。さらに、AIアルデヒド予測モデルは、悪臭の要因を捉え、複雑な非線形特性を実世界に関連する性能特性に変換することで結果予測を可能にし、市場反応を加速させる。