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成形時に取得したセンシングデータを基にAIが品質スコアを算出し、品質スコアに基づいて、不良検知や条件調整を行います。不良予測アルゴリズムと成形条件調整アルゴリズムが連携することで、不良が発生する前に成形条件の調整を自動で行うため、技能者が成形機に張り付くことなく不良抑制の対応を行うことができます。
成形時に取得したセンシングデータを基にAIが品質スコアを算出し、品質スコアに基づいて、不良検知や条件調整を行います。不良予測アルゴリズムと成形条件調整アルゴリズムが連携することで、不良が発生する前に成形条件の調整を自動で行うため、技能者が成形機に張り付くことなく不良抑制の対応を行うことができます。
解析では、成形機から得られる射出圧や射出速度などのアナログ電圧値または金型に設置するセンサから得られるデータを使用する。
毎ショット得られるセンシングデータからAIが算出する品質スコア。高いほど品質が悪い。
AIコントローラに良品成形時のセンシングデータを学習させることで不良検知と条件調整が可能になります。センシングデータは金型内の圧力や温度のデータが望ましいですが、成形機のアナログデータでも検知可能なケースがあります。
金型内の圧力や温度のデータにおける樹脂の状態を表す特徴量に基づいて成形品の品質をスコア化します。スコアに閾値を引くことで不良検知が可能になります。
型内圧センサを最終充填部だけでなく、ゲートやランナーにも設置することで、センサチャンネル間の相関関係も分析対象に加えてより高度な分析を実現できます。
良品判定AIによって定量化した品質スコアが安定化するように成形条件を自動的に調整します。これにより不良品が成形されることを防止することができるようになります。
本システムはショートショットの不良だけでなく、バリ・ヒケにも対応しています。さらに、シルバーストリークやヤケの不良を検知できた事例もあります。
MAZINの技術を活用し、貴社工場のさまざまな課題解決をサポートします。
幅広いご相談に対応可能です。まずはお気軽にお問い合わせください。
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