Last updated on 4月 3rd, 2023
適用例
射出成形のためのLinePulse
課題
射出成形での自動車部品の廃棄率の削減
射出成形機器のダウンタイム削減
チャレンジ
従来はすべての信号の異常や変化を一度にモニタリングすることが不可能
個別の信号は管理限界内であっても、射出成形工程で未知の不具合が発生
主な成果
廃棄部品数の削減
生産性の大幅改善
背景
射出成形工程は精密・精緻な製造方法へと変革しており、確実な生産プロセスには高度な技術力が必要です。金型への充填工程、冷却、射出条件など、温度や圧力、湿度、トン数などさまざまなパラメータを細かく調整する必要があります。
この工程でいろいろな小さなミスが重なると不良品発生が頻発し、廃棄部品が多く出ることになります。射出成形部品は修理や再加工が難しく、できる限り廃棄率を下げることが重要となります。
プロセス異常の早期発見
LinePulseは生産データに対して機械学習と人工知能のアルゴリズムを適用し、潜在的なプロセス上の問題を事前に警告することで、オペレータやエンジニアは部品廃棄の削減を実現することが可能となります。
LinePulseは、射出成形プロセスにおける異常な振舞いを、従来の方法よりも確実に高速に検出します。スクリューの回転数、バレルゾーンの温度、ペレットの湿度、射出圧力、社出力、ムービングプラテンの閉速度、射出開始時のトン数、最終トン数などを分析し、問題を早期に発見することが可能です。
ホールドプレッシャーを使った例を探ってみましょう。射出成形の工程では、溶かしたプラスチック材料をヘリカルスクリューでバレル内に押し込んで金型に充填します。適量のプラスチックを射出するためには、一定の圧力が必要であり、プラスチックが金型に正しく充填されるためには、この圧力を一定時間保持する必要がある。
しかしこの工程ではさまざまな問題が発生する可能性があります。
– 圧力のコントロールと保持が十分でないと、金型において完全に充填されず、不良品になってしまうことがあります。
– 部分的に充填された金型では、排出が困難になることがあります。この場合、機械を停止して手動で清掃する必要がありますが、これは時間がかかり、安全でない手順です。
場合によっては、圧力信号は管理限界値に向かって非線形のパターンで移動するため、これらの問題がいつ発生するかを正確に予測することは困難です。しかし、LinePulseでは、信号の圧力の過去のパターンを追跡します。特定の信号が過去の故障につながったパターンを実行し始めると、LinePulseは警告を発します。その結果、保持圧が異常になったときに、より早く警告を発することができます。このような早期警告があれば、オペレーターやエンジニアは設定値を超える前に介入することができ、スクラップを防ぎ、予期せぬダウンタイムを最小限に抑えることができます。
多変量解析による異常検知
LinePulseは、機械信号のグループを結合して監視し、それらの間の異常な関係を検出することもできます。これは、射出成形において、多くの異なる信号が同時に生成され、挙動を同期させる必要があるため、特に有用です。
例えば、射出成形用バレルは、10個の温度ゾーン測定で構成され、すべての信号を個別に見た場合、個々の管理限界内にある可能性があります。この場合、バレル全体の温度が安定しているように見えるでしょう。
しかし、LinePulseは、個々の信号に異常がなくても、すべての温度測定を合わせて、バレルの全体的な熱プロファイルが一貫せず、変化していることを即座に検出することができます。信号の間に異常なパターンが生じたときにオペレータに警告を発することで、プロセス全体に対するより深い洞察を得ることができます。
成果
LinePulseは、すべての信号とカスタムアラートを1つの集中ダッシュボードに表示することで、射出成形のプロセスに関するインサイトを射出工程チームに提供します。高度なデータ分析により、プロセスの逸脱やデータの変化を事前に警告することができるため、早めに潜在的な問題を回避することができます。