射出成形機器のメンテナンスに活用できる異常検知
本日公開の日本機械学会論文集に弊社社長 長沼の論文が掲載されました。
アスカカンパニーでは、工場内にある成形機のデータを抽出する仕組み(プログラミングや機器製作から全て)やそのネットワークまでを自主的に制作・運用しています。
成形機から排出される大量のデータたち・・・型締力・射出圧力・シリンダー温度の設定条件、そして実際の出力データは、ネットワークを介してデータサーバに集積され、グラフの形で見える化されます。
データサーバへアクセスできる者は、リアルタイムで見える化された情報を確認できるような仕組みとなっています。
それらのデータを収集して見える化する主な目的としては、製品ではなく成形機側で起こる異常をいち早く検知することです。
異常が見えるようになれば、成形機の不調に対する予知保全や、大量の不良の生産を起こさせないといった品質保証に役立てることにあります。
今回の論文では、実際の生産時に発生した故障データを使用し、自動稼働と半自動稼働という2つの運転モードにおける混同行列とその閾値により具体的な異常検知を行うための手法を検討しました。
論文については、下記リンクよりご覧いただけます。
>>日本機械学会論文集 射出成形機型締装置の異常検知
論文の技術を活用して生まれた機器 製造現場の実績に基づく異常検知システム 成形機のタイバーにひずみセンサーを設置し型締力データを収集。 AIによるデータ解析で型締装置や金型・製品の状態を監視、異常検知に繋がる情報を早期にキャッチします ... 続きを見る
成形機型締力による異常検知システム【MyCFM】