研究開発された技術紹介

本研究開発は、コイル材から平坦に加工するレベラーを通して、打ち抜きプレス成形によって部品を加工し、それぞれの部品をロボット溶接して製品を量産する。それらの各工程は熟練作業者による手動での修正作業が必須であったことから目標とする製造コストを達成することは不可能であったため、各製造プロセスを効率化するために、各修正作業の入力に対する結果に基づく修正が行われてきた作業者による適応制御がなされる系を、AIによる強化学習により、系の入出力関係に対する適応制御を行う革新的な仕組みについて開発に取り組んだ。

1)熟練工が行う各修正作業の入力値の元となる要修正状態をセンサーデジタル化し、暗黙知の形式知化を行ったこと
2)結果に基づく修正が行われてきた作業者による適応制御がなされる系を、AIによる強化学習熟練作業者の感覚をセンサでデジタル化したこと
3)一連の工程をデジタルデータでつなぎ、各工程の因果関係から制御パラメータを連携させたこと
4)全工程が改善される全体最適化を３つのAIプログラムをつないで「AIによる複合工程の自動プロセス制御」によって実現できたこと

1) レベラー工程は逆強化学習AIによって数回で合格範囲に誘導することができた
2) プレス工程は成形解析による原因を数値化し、AIパラメータを特定することで1ショットで適正範囲に誘導できるようになった
3) 溶接工程は最適な状態を選択的に選ぶことで寸法精度を保証することができるε-greedy法AIプログラムを適用し、不良がなくなった
4) 修正時間を削減できたことで全体製造時間が60%短縮でき、不良品での損失をほぼ0%とすることができた

本事業で開発した固定具に関する特許(第6689122号)を取得した。
本製造システムは型技術協会の型技術者会議にて発表し、加工システムに興味を持ってもらい、自動車メーカーなどから取り組みについてヒアリングを受け、見学などの紹介を行った。

開発した固定具製品は、国内の鉄道事業者が保有する老朽化した橋梁のインフラ改修に使用される。
また、各製造プロセスのAI適応制御技術は、厚板金属の製造に広く適用可能であり、自動車部品や溶接製品などの高品質化や高精度化に寄与し、安定した価格設定が求められるシーンに提案できると考える。

現在、開発した固定具は実用化の手前の実証段階にあり、実際の橋梁での施工実験にて性能評価が行われている。また、開発した各製造プロセスの技術は、金属部品製作における重要な要素技術として、一般的な量産製造の汎用技術への利用が可能である。

本研究成果により開発した固定具は、橋梁での枕木固定において、完全落下防止と施工の作業性を両立させた新たな固定方式である。また、AIを活用した製造プロセス技術により、高い品質と海外へ向けたコスト競争力を実現している。
現在は実験線への施工計画が始まっており、生産活動に移行する段階である。

本事業の成果は、技術革新への波及を促し、さらなる製造技術開発を牽引することが期待される。
株式会社北斗は、本事業の成果を積極的に公開することにより、鉄道系事業者への水平展開により市場拡大への波及を図る。一方、鉄道事業に限定する必要はなく、本製造技術を確立できたことから、量産が求められる自動車・建築分野への波及が早いと見込んでいる。

・レベラー工程の修正レス化のためのセンサ範囲を設定しているが、製品サイズによって測定範囲の不足による保証精度が低下する場合がある。
・材料の高強度化に対する金型強度不足、生産性低下、プレスシステム変形量増大により修正が多くなる場合がある。
・製品によって溶接ロボットによる組付け自動化が複雑化する場合が考えられ、自動化のための製品構造の標準化、熟練者の暗黙知の形式知化が必要となると考える。

研究体は現在も良好な関係を構築しているが、事業化までに期間が空いたことで川下事業者との連携を希望している。販路としての鉄道事業者と、AIプログラムを製造ラインに導入するコンピュータインフラ事業者との連携を希望する。