製品を連続的に成形する射出成形では、不良品の発生を抑制することができず、成形品を１点１点手作業で検査する検査工程に大きな工数をかけている現場が多くあります。
シルバーストリーク、ひけ、異物混入他の成形不良の予測することができれば、不良が発生すると予測された１ショット時に成形された不良品を、ロボットと連携して自動ピックアップすることができ、検査工数の大幅な削減に役立てることができます。
株式会社MAZINでは、生産工程単位で存在する生産課題を解決するAIシステムの開発を行っています。
射出成形工程においても、不良検知や成形条件調整の自動化等の機能を提供するアルゴリズムの開発から、アルゴリズムを実装して機能を実現するためのシステム提供まで一気通貫で取り組んでいます。
今回は独自開発した不良予測アルゴリズムを実装したシステムを実際に射出成形機に導入して検証した取り組みをご紹介します。
今回ご紹介する取り組みでは、連続成形している実際の射出成形機において不良品の成形を予測できるか、さらには不良と判定されると同時にデジタル信号を出力し、ピックアップロボットと連携して、自動排出することができるかを検証しました。
これまで開発を続けてきた不良予測アルゴリズムに加え、射出成形機とピックアップロボットとデータ通信するシステム開発に着手しました。本システムに不良予測アルゴリズムを実装し、実際の生産現場で使用されている射出成形機に導入して不良予測の検証を行いました。
システムを導入した射出成形機を稼働し、まずは良品を成形するための条件で連続成形を開始したところ、良品が成形されているうちはシステムに反応はありませんでした。ここで、意図的に良品が成形される条件とは異なる条件に変更したところ、金型内の圧力波形が良品成形時の圧力波形から変化しました。
このタイミングで不良予測アルゴリズムは不良品が成形されると予測し、ピックアップロボットにデジタル信号を出力しました。
ピックアップロボットが稼働して成形品をピックアップしてコンベアから取り除き、ピックアップされた成形品を目視で検査すると、不良品であることが確認されました。
今回の取り組みにより、不良予測から不良品のピックアップまでを行うことができるシステム運用の可能性を検証することができました。
今後は射出成形機とデータ通信を可能とする開発に着手し、不良予測からピックアップロボットによる不良品排出までを自動化するシステムの完成を目指します。
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