人工知能が射出成形をどのように変革するか

Apr 10, 2024

ジェフ・ジョルダーノ | 2022 年 6 月 14 日

インダストリー 4.0 時代の製造業はデータ駆動型の精度に大きく依存しているため、そのデータを活用して射出成形機を含む機械のパフォーマンスを向上させる上で人工知能 (AI) の役割がますます高まっています。

製造業における AI には、機械が人間の知能をエミュレートする知能で実行できるようにする一連のテクノロジーが含まれます。 機械学習と自然言語処理は、機械が人間の学習、判断、問題解決の能力に近似するのに役立ちます。 データによって強化された効率により、プロセスはより速く、よりコスト効率よく進行し続けます。

Arburg社の研究開発ディレクター、Werner Faulhaber氏は次のように述べています。「機械工学におけるAIの重要性はますます高まっています。特に、バッチサイズがこれまで以上に小さくなり、製品ライフサイクルが短くなったにもかかわらず、射出成形プロセスを効率的かつ柔軟に自動化する必要があるためです」と述べています。 「AI の応用例には、ロボット システムの自動プログラミング、対象を絞った誤動作の修復、「インテリジェントな」画像処理を備えたスペアパーツ システムなどがあります。 Arburg は、射出成形を段階的によりインテリジェントにすることに取り組んでおり、機械が継続的に学習し、安定性を維持し、将来的には最適化することもできるようにします。」

Arburg は、機械、オートメーション、独自の IT ソリューションを組み合わせて、柔軟で制御可能な生産システムを形成します。 同社の Gestica 制御システムは、インテリジェント アシスタント機能を備えており、これらのシステムに不可欠です。 「たとえば、すべての Kuka 6 軸ロボットには、新しい Gestica ユーザー インターフェイスが標準装備されています」と Faulhaber 氏は述べました。 「これにより、プログラミングだけでなく、プロセスデータの監視、保存、評価も簡素化されます。」

Arburg が取り組んでいるアプリケーションの 1 つは、Multilift リニア ロボット システムの自動プログラミングです。 「カーナビのように目的地を入力するだけで、システムが自動的に最適なルートを計算してくれるという考え方です。 ロボット システムの場合、これは、オペレーターが希望の開始位置と終了位置を入力するだけで、残りは制御システムが処理することを意味します。」

Wittmann Battenfeld は、過去数年にわたって射出成形および補助機械のポートフォリオ全体でインダストリー 4.0 接続を全面的に採用しており、自社のロボットに AI を採用して、サイクル タイムを監視し、成形機の外でロボットの速度を制御しています。

同社の機械学習機能である HiQ Flow と CMS テクノロジーは、10 月 19 日から 26 日までドイツのデュッセルドルフで開催される今年の K ショーで展示されます。 HiQ Flow を使用すると、ROI の速度を数サイクルと短くすることができ、ソフトウェアは多くの場合、B8 機械制御を備えた古い射出成形機に後付けできます。 CMS Pro バージョンは後日利用可能になる予定です。

「このテクノロジーは現在のパラメータから新しい結論を導き出すため、パフォーマンスを監視するにつれてますますインテリジェントになります」とプロダクト マネージャーのクリスチャン グリュック氏は述べています。 「私たちはそれをパラメーターの系統的な決定に限定します。 したがって、テクノロジーの使用に必要な時間も価格も最小限で済みます。」

AIと機械学習を比較すると、グリュック氏は次のように述べています。 実行中のプロセスから多数のパラメータを記録する必要があり、関連するパラメータは偏差に基づいて決定されます。 これらは製品の測定データと比較されます。」

材料の変化、周囲温度、機械の磨耗、工具の磨耗、その他の影響に基づいて、「AI は、製品を品質許容範囲内で生産できるように、どの機械パラメータを変更する必要があるかを判断できます。 エラーから学ぶためにはまずエラーが発生する必要があるため、これには何か月もかかる場合があります。」

ヴィットマン氏は、このような評価プログラムにオーストリアのモンタニベルシテット・レオーベン大学と共同で資金を提供した。それを処理するために必要です。」