一般社団法人インダストリアル・バリューチェーン・イニシアティブ

4C04IVI公開シンポジウム2018 – Autumn

自律化による高効率なものづくりへの進化

茅野 大二郎 （株式会社ニコン）**

松井 裕晃 （株式会社シーイーシー）*

斉藤 政宏 （株式会社三井E&Sホールディングス）*

佐々木 泰三 （日東電工株式会社）

横井 昭佳 （アズビル株式会社）

加賀谷 政直 （株式会社ニコン）

** ファシリテーター* エディター

北野 芳直 （日本電気株式会社）

永森 久之 （錦正工業株式会社）

寺澤 直也 （三菱電機株式会社）

堀田 和隆 （株式会社パロマ）

＜オブザーバー＞

町井 暢且 （株式会社ニコン）

(C) 2018. Industrial Value Chain Initiative

対象とする問題

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IT技術の著しい発展に伴い、ものづくりへの適用が進み、将来は「自律化したものづくり」へと進化＆成長していくことで、更なる効率化が期待される。

当WGでは、自律化していくものづくりの未来をイメージし、様々な製造データを利活用し、設備・人・工程を自律的に連動させることで、高効率なものづくりを実現するシステムの検討を行う。

＜生産自律化のロードマップ＞

作業の自律化

工程内の自律化

工程間連携の自律化

IVRAの3つのレイア構造 SMU（スマート製造ユニット=現場）

【本WGのスコープ範囲】

・製品（モノ）を供給する側・視点（ひと作業、コスト、改善）

(C) 2018. Industrial Value Chain Initiative

対象とする問題

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●鋳造工場における、鋳造プロセスの鋳造仕上げ工程の「バリ取り作業」を課題として設定。

【バリ取り作業】鋳造時に発生するバリをグラインダー等で除去。手加工→自動加工に出来ないか？

バリ取り作業

※錦正工業株式会社様HPより引用（http://kinsei.jp/）

鉄材料の砂型鋳造品

(C) 2018. Industrial Value Chain Initiative

困りごとの構造

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●バリ取り作業工程が抱える困りごと

・既設の加工機を活用してバリ取りを自動化し、製造コストダウンと人材採用難の課題を解消したい。・しかし鋳造品は寸法個体差が大きく、またバリの発生個所や形状も個体によって様々。・よって、自動加工の実現は難しく、現状は作業者による手作業加工に頼らざるをえない。

・人手作業のため、製造コストが下がらない。・過酷環境作業により、人材採用が困難。

困りごとチャートを活用し事実、解釈、総括を整理

バリ取り作業

バリ

作業時間が掛かる

夏は熱い冬は寒い

火花が飛ぶ粉塵が舞う

個体の状態に応じて作業が変わる

慣れてないと危険

(C) 2018. Industrial Value Chain Initiative

現状の業務（ＡＳ－ＩＳ）

鋳造仕上げ工程バリ取り作業 作業時間が掛かる

夏は熱い冬は寒い

火花が飛ぶ粉塵が舞う

個体の状態に応じて作業が変わる

慣れないと危険

・製造コストを下げたい。・過酷環境作業を自動化したい。

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(C) 2018. Industrial Value Chain Initiative

利用する処理ロジック

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・3次元測定機で対象ワークを測定し、ワークの大きさ、バリ発生個所をデータ化する。・測定データと基本のCADデータとの形状差分を演算し、加工データに変換する。・基本加工プログラムに形状差分をフィードバックさせ、個体に合わせた最適な加工プログラムに展開する。

(C) 2018. Industrial Value Chain Initiative

情報デザイン

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図面 測定 図面＋測定

加工パス トレース加工エリア指定

START STOPPAUSE

MODE

NCcode 取得 測定Data 転送

製造番号図面番号

パターン 砥石 繰返数 荷重圧 xxx

①

②

③

①

②

③

粗加工

仕上げ

設定 速度：□□mm/s、分解能：〇〇μm

加工条件

測定条件

加工&測定

：〇〇〇〇：△△：□□□

処理予定時間 〇〇〇 min 残り時間 △△△ min

３D情報表示エリア

加工パス

３D情報切替タグ選択したタグの３D情報が３D情報表示エリアに表示される

処理のLOGを出力

「START」後、処理完了までの予定時間と残り時間が表示される

処理モード選択①測定②加工③測定＋加工

伝票のQRコードを読むと自動的に表示される

加工アリアを部分的に、手入力で指定できる

３D情報表示エリアで、加工パスと加工条件を確認する加工パスと加工条件を、手入力で修正できる

測定データを取り込みCADデータとの差分を演算し、個体に合わせた最適な加工プログラムへ変換・展開するシステムのGUI。

(C) 2018. Industrial Value Chain Initiative

あるべき姿／ありたい姿

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各種データを利活用し、個体に合わせ最適化された加工プログラムを自律的に展開することで、自動加工が実現。課題である、過酷な重労働からの解放と、製造コストの低減が達成。

(C) 2018. Industrial Value Chain Initiative

おわりに／まとめ

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9月 10月 11月 12月 1月 2月 3月

実証実験計画の立案

実験に向けた事前準備

実験

実験結果の確認・検証

まとめ・総括

公開シンポジウム準備

報告書作成

会合

●狙い測定データの利活用、加工データへの変換、加工プログラムへの最適化のシステムを検討し、個体に合わせた最適加工システム(自律化)の実現性検証を行う。

●アウトプット・提案するシステムの実現可否検証し実験結果をまとめる。・仮に現場へ導入した場合の効果を試算する。・今後の展開に向けた課題を明確化する。

●今後の活動計画

9/13WG

10/11 シンポジウム

11/8 WG

12/13 WG

1/11 WG

2/14 WG

3/○シンポジウム※アドホック会議は適宜開催