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MAZINでは非鉄金属を金型に流し込んで成形するダイカストの不良要因の解析と不良抑制のための制御技術の研究開発に取り組んでいます。ダイカストマシンの実測データをAIコントローラで解析することで品質異常の早期検出が可能となります。
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。
金型の内圧や温度のセンシングデータをエッジPCで解析し、品質スコア化します。品質を定量化することで良否を判定することができるようになります。
ダイカストでは鋳巣による不良が問題になります。鋳巣に関する品質指標と相関のあるセンシングデータ中の特徴量を分析し、アルゴリズムを開発することで、鋳巣の不良検知システムを構築することができます。
金型データだけではなく、ダイカストマシンの様々なデータを分析することで、より精度の高いシステムとすることを目指しています。
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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