先端技術の共同研究

金属3Dプリンターのメカニズム解明(日本原子力研究開発機構との共同研究)

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 IoTやAIを活用した将来のスマートファクトリーでは、大量生産並みの速度とコストで、個別生産の運用を工場で行える必要があると予測されています。その効果を最大限に生かせる先端技術として、付加製造法(金属AM、3Dプリンター)や複合加工機等が挙げられています。しかしながら、実運用の前に、仮想空間で最適運用方法を検討するためにも、先端技術についての基礎現象の理解が不可欠です。

 先端金型センターは、日本原子力研究開発機構(JAEA)レーザー・革新技術共同研究所との共同研究を通じて、シミュレーションと現実の焼結現象と同様の結果が予測できるように、金属AMのレーザ焼結基礎現象のモデル化に取り組んでいます。

A.I.機械学習を活用した製造設備の異常予測(産業技術総合研究所との共同研究)

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効果的な機械学習を実現するためには、実現象の把握と、有効なデータ収集が欠かせません。エンドミル工具の予知保全を目的として、摩耗のデータを機械学習させ、工具の摩耗状態の予測と刃の折損等の異常を自動検知するための研究を進めています。

国立研究開発法人 産業技術総合研究所(鳥栖) センサシステム技術研究グループと共同研究を実施中です。 産総研の開発したAEセンサーで工場の異常検知や予測を実現するために、基礎データの蓄積を進めています。

 

金属付加製造法(メタルAM)による高機能部品開発(沖縄県金型技術研究センターとの共同研究)

ダイカスト成形はアルミ合金などの溶融金属を金型内に射出し冷却するため、複雑で高い精度の部品を成形でき、高生産性が得られる事が特長の成形法です。しかしながら金型表面には、金属の溶融温度から常温までの温度変化が与えられ続けるため、金型に大きな温度ストレスを与える成形法でもあります。特に成形中のコアピンの折損が発生すると、成形を停止し、金型を分解してコアピンの交換を行わなければならなくなり、生産性の低下をもたらします。ダイカスト金型におけるコアピンの寿命向上を図るために、評価試験方法の開発や、金属AMなどの最新技術の導入を、沖縄県金型技術センターとの共同研究を実施しています。 

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