射出成形AIによる製造現場の革新:利用者の安全を生産工程内で守る - 製造AIベンチャーMAZIN
【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202403087788-O1-C9G1PEiO】
株式会社MAZIN(東京都中央区 代表取締役社長:角屋 貴則、以下、MAZIN)は、サステナビリティ実現に向け、利用者の安全を脅かす成形不良の発生を生産工程内で自動検知する射出成形AIを提供しています。
昨今、大手自動車部品サプライヤーによるリコールが、利用者の安全に対する信頼性を損ねかねない重大な問題として注目されています。
こうした問題が発生しないよう、メーカー各社は設計時点から入念に試験を重ねて材料選定を行い、製品形状の改善や製造時のシミュレーションを実施したりと、利用者の安全を守るために様々な取り組みを行っています。
また同時に社会的責任として、サステナビリティ実現に向けた対応も求められています。
業界が抱える課題
サステナビリティへの取り組みは避けられないものです。リサイクル材はバージン材と比較し、物性の低下や材料のロットばらつきが生じやすく、利用率の向上には対策が必要です。利用者の安全性担保と同時にこの対策検討に技術者は直面しています。
【画像:https://kyodonewsprwire.jp/img/202403087788-O2-gx04Yanq】
材料の品質ばらつきは、製品の不良率に影響を与えます。利用者の安全性を脅かす不良品発生を防止するために、製造現場でのリアルタイムな監視と安定生産のための技術の確立が求められます。
弊社の取り組み
MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを解析し、生産異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムの開発に取り組んでいます。
特に、射出成形におけるリサイクル材の利用では、成形時のセンシングデータを基に、樹脂のロットのばらつき具合を定量的に評価し、品質管理と生産効率の向上を支援しています。
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上記グラフは、自動車部品の生産に多く用いられているPP樹脂における、バージン材とリサイクル樹脂を成形した際に得られたデータを元に、弊社アルゴリズムが抽出した特徴量で形成するクラスタです。同一ロットのリサイクル樹脂について、弊社の補正技術でバージン材水準のばらつきまで抑制可能なことが確認できます。
このケースでは、ロットが変わるたびに成形品質の一貫性が損なわれる可能性が高いと考えられます。こうしたばらつきへの対策を講じず、同一条件での生産を続けてしまうと大規模なリコールにつながる不良品の発生につながりえます。
弊社AI技術によりリサイクル材の物性の低下やロットばらつきによる品質の不安定さを、最小限に抑えることが可能です。製品利用者の安全性とサステナビリティの実現を支援しています。
今後の展開
弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。製品利用者の安全性とサステナビリティの実現に取り組んでいます。今後、国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様への弊社技術の提供をより進めて参ります。
■会社概要
代表取締役:角屋 貴則
設立:2018年6月
所在地:東京都中央区日本橋本町3丁目3−6 ワカ末ビル2F
資本金:430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容:製造AIの研究開発と販売
URL:https://www.mazin.tech
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