2024.03.07 14:30
樹脂温度モニタリング・成形時系列データ解析技術を提供 - 製造AIベンチャーMAZIN
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202403047479-O3-dn6L4W8w】
株式会社MAZIN（東京都中央区 代表取締役社長：角屋 貴則、以下、MAZIN）は、樹脂温度センサ等を使用した樹脂成形時系列データ解析技術の提供を開始いたします。
金型温度変化に伴う成形不良の発生の防止等、品質管理体制・トレーサビリティの強化に向けての活用が可能です。
背景
近年、自動車業界を中心にリコールが発生しており、大きな注目を集めています。あるケースでは、樹脂密度の低下が要因と指摘されており、根本原因は、成形時の不適切な条件設定にあると考えられます。
こうした背景から、品質管理体制・トレーサビリティのより一層の強化、実現に向けた各種技術の活用に向けた議論が進んでいます。
業界が抱える課題
自動車部品の品質管理は、高度な技術と厳密な検査が求められる分野です。スーパーエンプラ等では、成形時の金型温度や樹脂温度が成形品質に大きな影響を与えることがあります。例えば、ポリフェニレンサルファイド（PPS）では、成形時の樹脂温度変化が、結晶化度の低下を招き、製品の樹脂密度低下による強度低下や膨潤の発生につながる可能性があります。
金型温度は成形中、剪断熱の発生等で局所的に変化することがあります。これは成形中の樹脂温度変化に影響し、先述の成形品の不具合につながり得ます。
【画像：https://kyodonewsprwire.jp/img/202403047479-O1-21azFL3u】
こうした事象への対策として、成形中の樹脂温度のモニタリング・解析は有用です。
弊社の取り組み
MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを解析し、生産異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムを開発しています。樹脂温度センサを利用した成形不良検知技術では、成形中の樹脂温度の時系列変化を解析し、シルバーやブリスター等の成形不良を検知することが可能です。
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上記は、樹脂温度センサ、内圧センサから取得したデータを基に特徴量を抽出し、ショットごとにプロットしたグラフです。MAZINの独自アルゴリズムでの解析により、樹脂温度の変化の影響を受けやすいブリスターの検知が可能なことが分かります。
EV等での軽量化ニーズに伴う、優れた材料特性を持つPPSなどの高機能樹脂の需要拡大の際、この技術を活用し、成形中の樹脂温度のモニタリング・解析することで、成形プロセスの品質管理の強化を期待できます。
今後の展開
弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。今後、これら技術をベースにした国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様との連携を拡大していきます。
■会社概要
代表取締役：角屋 貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech
株式会社MAZIN
