昨年（2023年）より成形品質向上に関しての取り組みについて、紹介を行わせていただいております。
初回で、取り組み全般の概要をご紹介。2回目と3回目は、これまで取り組みを行ってきたなかで、広くお役に立てそうなピンポイント情報を取り上げました。4回目の今回も、ピンポイントの情報を取り上げていこうかと思います。
今回のテーマは、出図前の成形品質作りこみに関する事柄をお伝えしていこうかと思います。
現在、製品設計段階での成形性検証にはいくつかの重要な問題点が存在しています。特に、出図期限を守る必要があるため、短期間での処理が求められているのは、多くの企業で共通ではないでしょうか？（図1）
対象部品点数が多いため、対象部品に対して必要な検証をやりきれているとそうではありません。分業が進んでいる現在では、この仕事に対して、ベテラン知見に依存している企業様も多く見受けられます。彼らの経験は貴重ですが、全てを彼らに任せてしまうと、チーム全体のスキル向上が妨げられる恐れがあります。
さらに、検証基準のばらつきも大きな課題です。各メンバーが異なる基準で作業を進めているため、検証の品質にばらつきが生じ、最終的な結果に影響を及ぼしています。
このような状況を改善するためには、明確な基準を設け、それをルール化して展開することが不可欠です。
これらの問題点を解決するための一つの方法として、標準化と自動化による評価の仕組みを導入することが考えられます。
ベテラン社員が持つ豊富な経験や知識を形式知として見える化（図2）し、組織全体で共有することが重要です。
これにより、以下の効果が期待できます。
成形品質における判断基準を明確にすることで、意思決定の迅速化と一貫性を確保します。具体的な施策としては以下の点が挙げられます。（図3）
製品の成形性を確認するプロセスを自動化することで、効率化と精度向上を図ります。（図4）具体的なアプローチは以下の通りです。
これらの対策を講じることで、組織全体の知識の活用と業務の効率化を図り、競争力の向上に寄与することが期待されます。各施策の実施にあたっては、関係者の協力を得ながら進めていくことが重要です。
成形品質に対しての自動チェックの仕組みには多くの利点がありますが、課題もあります。例えば、CAEベースでの検証では、まだまだ時間がかかってしまうという問題があります。CAEは非常に強力なツールであり、設計段階でのシミュレーションや解析に役立ちますが、その計算には多くの時間を要することがしばしばです。
さらに、CAEでは検出できそうもない成形問題点も存在します。例えば、微細な表面欠陥や材料の微妙な不均一性など、実際の製造プロセスでしか明らかにならない問題があるのです。これらの問題は、現場での実際の試作やテストを通じて初めて発見されることが多く、CAEだけでは完全にカバーすることが難しいです。
これらの課題を克服するためには、CAEと他の仕組みを組み合わせたアプローチが必要です。CAEの強力な解析能力を活用しつつ、現場での実際のデータをフィードバックすることで、より精度の高い品質管理が可能となります。
検証時間の短縮、CAEだけではカバーできない予測モデルの構築の一つの策としてAIの活用も考えられます。成形分野でのAI活用を視野に入れている方々もおられるかと思います。来年あたりにAI×成形というテーマにて出稿させていただこうかと考えております。
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