豊田自動織機、ダイカスト部品の不良をAI技術で予測するシステムを独シーメンスと共同開発

　豊田自動織機は、カーエアコン用コンプレッサーでは世界シェア1位であり、その部品をアルミダイカスト（鋳造）製法で製造している（図1）。今回、ダイカスト工程のモデルラインにおいて、不良品の発生を防ぐシステムを独シーメンスと共同で開発した。

図1：ダイカスト製法で製造する電動コンプレッサー用モーターハウジング

　具体的には、ダイカストの射出1回につき約4万点に上るビッグデータを制御装置（独シーメンス製）で収集し、AI（人工知能）技術で分析することで、不良品の発生要因になる設備の異常をリアルタイムに予測する。

　ビッグデータは、エッジコンピューティング基盤「Industrial Edge」（独シーメンス製）上で動作する不良予測のためのAIシステムで処理することで、射出時の製造条件を解析し、ダイカスト直後に良品／不良品を判別できるようにもした。

　いずれも約2年間の実証を重ねてきた成果だとし、今後さらに技術を進化させ、国内外の工場への展開を図るという。

　アルミダイカスト製法では、溶融アルミニウムを金型に圧入し、短時間で部品を形成する。溶融アルミニウムの温度や射出速度などの製造条件が変化するため管理が難しく、品質を維持するために熟練作業者の判断や加工後の様々な対策が必要なことが課題になっている。