射出成形の全数検査とプロセスパラメータ 最適化技術 2026/09/29

簡介

射出成形業界では従来、生産品質の判断を人の目で行うことが多く、それにより品質が安定せず、全体的に生産効率が下がりやすかった。また、生産経験に基づいてパラメータを調整するため、技能の伝承や人材の育成が難しく、生産パラメータも最適化できない、といった問題があった。そこでAIを利用し、ショートショットや変形など射出成形品の欠陥をプロセスパラメータと関連付け、スマートな品質管理を実現した。

技術優勢及特色

ビッグデータとAIのディープラーニングを使った分析とフィードバック

• ビックデータは、製品設計パラメータ、工程パラメータ、品質検査データを収集。
• AIのディープラーニングモデルにより、製造工程の状況をリアルタイムでフィードバックし、問題の発生を予測。
• 完成品の人的検査が不要となり、検査コストを90％削減できる見込み。

重要な特徴的情報を可視化

• 可視化インターフェースで金型内圧力、圧力積分、圧力曲線の傾きなど、マシンや金型内の重要情報を表示することができる。
• リアルタイムでのチェックと管理が可能。マシンの合格基準を設定し、目標品質を確保することもできる。

モニタリングとシミュレーションによる品質予測

• 機械の状態をモニタリングすることで、完成品の平面幾何学的特徴を分析、検出できる。
• 生産前に、マシンの状態とパラメータをシミュレーションすることで、ワークの品質を予測できる。正解率は96％。（業界では主に手作業で抜き取り検査を行っている）。

產業應用及商機

• 可應用產業
• 電子部品（プラスチックケース）、輸送ツール（自動車のバンパー、内装パネル）などのプラスチック製品。
• 應用實例
• このソフトウェアモジュールは台湾の代表的なポンプメーカーで応用され、ポンプのプラスチックケース射出のスマート化と、品質監視システムの構築に寄与した。同社では良品率が約12％（84％から96％）向上し、炭素排出量は年間約25.33トン減少した。