成形機の立ち上げ業務をAIで自動化。
条件調整を自動化する方法、お探しですか？
良品成形時における金型の内部状態をAIが学習、それをもとに、ショットごとの理想的な成形条件の設定値をレコメンドするシステムです。
成形加工に関するこんな課題を抱えていませんか？
成形条件の調整に明確な基準がなく、技能者の経験や勘に頼っている
業務の属人化につながる
良品・不良品の判定結果を、ショットごとに行えない
不良品検査の工数が膨大
工場ごとに良品を出す成形条件が異なり、調整するのが難しい
成形機の立ち上げに苦労する
難しい条件調整は
AIにおまかせ
ショットごとに金型内部の状態を、AIが数値分析、必要な必要な入力条件をAIが提示します。これまで、技能者に頼り切っていた条件調整を自動化することで、業務の脱属人化が可能です。
ショットごとに
良否判定結果がわかる
毎ショット良品時の波形と比較し、良否判定結果を記録します。検査が必要な場合は、この記録を参考にできるため、検査工数削減につながります。
環境変化に伴う
成形条件の設定も楽に
成形条件の調整をAIに任せられることで、温度や湿度等、外部環境が変わった際に必要な成形条件再調整の苦労から開放されます。海外工場の立ち上げや突然の不良品排出時の再立ち上げに役立ちます。
01.不良品検知精度の高さ
成形機内部で収集された経過時間や射出圧力のデータを利用し、成形不良を判定する従来の手法では、金型内で生じる現象が捉えられず、判定できる不良もばり・ショートショット２種類のみで、実用には耐えない問題がありました。
左図は、圧力波形の比較グラフです。不良の種類の違いが波形に現れることがわかります。このように、MAZINの手法では、金型内圧データの計測・利用することで、金型内の現象をより正確に捉えられ、判別対象の成形不良数も拡充、より実用的な成形不良判定を実現させました。
不良判定精度の比較
MAZINの手法の方が、使用樹脂PP・CFRPどちらにおいても成形不良判定の精度が高く、判定できる不良品の種類も多いことがわかりました。
02.熟練技能者と同等の調整力を発揮
MAZINの成形条件最適化までの流れ
最適条件へ到達するまでこれを繰り返す
最適化までの成形回数の比較
射出速度・VP切替位置、保圧の３条件を適切ではない任意の条件に対し、良品がでるまでに何回の成形が必要だったか競わせた結果、AIは熟練者と同等の調整力を発揮しました。
料金プランについて教えてください。
買切りプランでの提供になります。詳細等については、お問い合わせください。
導入対象となる設備に制限はありますか？
ございません。本製品は、メーカーや年式を問わずにご導入可能な外付けシステムです。追加工事不要で、簡単に設置いただけます。
導入までの流れを教えてください。
まずは、製品のご紹介機会をweb会議の形式にていただきます。お打ち合わせにて、貴社生産への適用可能性等を確認し、適宜、ご検討の導入設備における検証を行います。製品仕様及び、貴社工場での適用可能性を確認の上で、ご導入判断が可能です。
