オムロンが進める地上１０メートルのモノづくり革新とは？

　ＩｏＴ（モノのインターネット）やＡＩ（人工知能）の進化で製造現場が大きく変わろうとしている。オムロンはモノづくりの知能化を支えるＩｏＴサービス基盤「ｉ-ＢＥＬＴ」を８月に発表。ビッグデータによる生産革新を加速し始めた。その事業拠点である草津事業所（滋賀県草津市）や綾部事業所（京都府綾部市）では、自らもショールームとなるべく、現場視点のモノづくり革新が進行している。こうした「ｉ-ＢＥＬＴ」による現場視点のモノづくり革新の取り組みを２９日から東京ビッグサイトで開催されるシステムコントロールフェア２０１７で公開する。

　マシニングセンター（ＭＣ）の真横に備え付けられたモニター。緑の折れ線が上昇し始めると、それに呼応して青の折れ線が下降し始める―。緑線が加工抵抗値、青線が工具の送り速度を表している。加工抵抗値は、ワーク保持の治具に取り付けた振動センサーから検出。プログラマブルロジックコントローラー（ＰＬＣ）「ＮＪ」が、最適な送り速度を割り出し、ＭＣをリアルタイムに制御する。草津事業所では制御機器部品であるリレーやスイッチを量産するための金型を製造し、国内外の拠点へ供給。９月から加工状況に応じてリアルタイムにＭＣの加工条件を制御するシステムを稼働し始めた。

もっとスピードを
　多品種少量生産が当たり前となる中、金型の生産性を高めることはこれまで以上に競争力へ直結する。そのため同社でも熟練技能者による経験と勘で、工具メーカーの推奨値を超える加工速度を追求し続けてきた。それでも「もっとスピードを上げられないか」という要求が高まっているという。

　同社の金型は微細加工が必要で、使用する工具も最小０．２ミリメートル径と小径のものが多く、それだけ摩耗が進むと折れやすい。生産性向上には、送り速度を高めるなど加工条件を厳しくしなければならないが、余裕を持たせないと加工中に工具が折損しダウンタイムにつながってしまう。そんなトレードオフにどう折り合いを付け、最適な加工条件を限界まで追求していくか。熟練工を超えるための試行錯誤が始まったのは２年前だ。

　「最初は主軸モーターの電流値から微細な振動を検出しようと考えたが、あまりに微少なためノイズに紛れてしまった」と、グローバルものづくり革新本部の山崎雄司技術士は振り返る。そのためワークの振動値を高分解能センサーで直接検出する今回の方法を採用した。そして加工抵抗値の閾値をどこに設定し、最適な加工条件をどのように設定するかというアルゴリズムを作り上げ、システムを完成させた。

加工時間は４０％削減
　振動センサーから３秒に一回送信されるデータを基に、ＮＪは１０秒ごとに制御データをＭＣへ送り込む。同時にこれらのデータはすべてネットワーク上のコンピューターに保存される。もともと熟練工が工具メーカー推奨値の１．３倍まで送り速度を引き上げて加工していたが、今回のシステムでは「３〜５倍まで高めることができた」（山崎技術士）。これにより加工時間は従来比４０％も短縮。一方で工具の摩耗は同２０％削減でき、その寿命は倍に伸びた。現在は３軸ＭＣで、０．２ミリ〜６．０ミリメートル径の工具、加工材料は銅に対応。さらに５軸ＭＣや焼き入れ後の金型加工にも拡大していく計画だ。

　一方、綾部事業所の近接スイッチモジュールの組み立てラインでは、チョコ停発生を予防するシステムの実証に取り組んでいる。ロボットが微細な部品を組立装置の所定位置に挿入したり、取り外したりする工程で、９月から３ラインへ導入し効果を検証中だ。１ラインごとに、チョコ停が月間で４．５時間、部品ロスが１万３０００円ずつそれぞれ低減することを見込んでいる。