概要

プレス成形工程における製品の品質のバラツキや不具合と関連するパラメータを抽出し、品質向上するために監視すべき項目および指標を明確にする。

課題

対象としている成形装置は、多種多様の製品を製造するため、機種変更するたびにプレス成形条件を定める必要性があり、最良の成形条件を決めるのに多大な時間を要していた。また、既存の製品品質評価は、製造ラインでは行う事ができなかった事と良否判定をするのに時間を要したため、成形条件への反映が遅れていた。結果的に製品の品質が安定しないという問題があった。

解決方法

装置は、15種類のモニターセンサーおよび制御センサーが設置されており、1日16時間のデータ（0.5 秒間隔）を収集し監視している。蓄積しているデータ項目は温度、圧力、製造装置の軸位置センサーなどがある。これらの膨大なデータの可視化(図1)、バラツキの数値的評価(図2)、および不具合の原因を抽出するために統計的な解析が行える「R」を使用した。具体的に図3に示す手順で、データ分析を行った。

図1.データの可視化	図2.バラツキの数値的評価

図3.データマイニングの作業手順

各センサーデータを分析する事により、金型温度と装置の軸位置の相関が製品の品質との関連が強い事が分かった(図4)。また、前半の成形工程で軸位置が安定していない事も把握でき、装置の弱点は軸の熱膨張である可能性が高いと推測することができた。


図4.相関グラフ