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機械工学年鑑2022

17. 生産システム

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17.1　生産システム関連の要素技術

本節では，2021年に発行された日本機械学会論文集，Journal of Advanced Mechanical Design, Systems, and Manufacturing（JAMDSM）, 生産システム部門研究発表講演会講演論文集，年次大会講演論文集，および生産システム部門共催で開催された国際会議である，先端生産技術に関する国際会議（LEM21），International Conference on Design and Concurrent Engineering & Manufacturing Systems Conference（iDECON/MS）のProceedingsに掲載された文献から関連する研究を，Cyber-Physical System, 熟練技能のデジタル化と訓練システム，生産システムの自動化・最適化，Additive Manufacturing（AM）のカテゴリーに分けて説明する．

2021年の全体的な傾向として，実在物や実際の処理と強く連携したコンピュータ上のモデルを活用するDigital TwinやCyber-Physical Production System（CPPS）に関する研究が増加した．

工作機械に関するシステムの例では，実際の加工情報や加工結果をモデルに反映させながら工作機械の加工計画に利用するシステム（1）の研究報告があった．またCPPSの枠組みには，サイバー空間に蓄積されたデータを分析・知識化することも含まれており，機械学習を用いて生産現場での着工順序ルールを導出する研究（2），加工データにXMLタグをつけて知識表現する研究（3）などの報告がされている．特に，Digital Twinを活用する人の知的活動を意識した研究として，故障対応などの意思決定プロセスを蓄積する研究（4）や，改善活動の知識抽出に向けた実験工場を実装した研究報告（5）もされている．さらにCPPSを企業で導入する上で必要となる作業フローの変更を可視化する研究報告（6）もある．

熟練技能のデジタル化や訓練システムは長年に渡る課題であり，具体的な作業に着目した実用的な研究が多く進められている．TIG溶接の技能分析（7），設備保全のナリッジ活用（8），検品訓練システム（9）, などの研究が報告されている．

生産設備の自動化・最適化についても，対象を絞った実用的な研究が多い．自動化については，深層学習を用いた自動車ヘッドランプの検査（10），画像による外観検査での処理の高速化（11）などの研究報告がある．また，パラメータ最適化においては，射出成形機の加工条件を圧力プロファイルに応じて最適化する研究（12），ガラスのレーザフルカットのプロセス最適化（13），金属積層造形のレーザ光輻射条件の影響評価（14），エンドミル溝部検索の加工条件最適化（15）などの報告がされている．生産ラインの最適化に関する研究では，生産ラインでの欠員・交代の影響評価（16），製品の分解をサステナブルに行える分解システム（17），生産量の急な変化に対応する動的再構成可能な生産システム（17），人・ロボット協働組立セルの仮想作業環境（19）などの研究報告がされている．

Additive Manufacturing（AM）の研究は，この10年ほどの間，年を追うごとに広がりを見せている．AMの特長を活かすには製造プロセスだけでなく設計の工夫が必要であり，Design for Additive Manufacturing（DFAM）と呼ばれる．これらは設計の研究といえども，加工の特性や加工条件と関係することから生産システム分野での研究報告が多い．金属積層での熱変形を低減させるための構造（20），密度や表面積の異なる多孔質構造（21）などの報告がされている．また，AMの一つの方法である熱溶解積層法（Fused-Filament Fabrication, FFF）においては加工経路が造形物の特性に大きく影響することから，外形曲面に沿って積層する曲面積層（22），一体成形による機構作製に向けた工具経路生成（23）などの研究報告がされている．さらに，AMでの造形法や使われる材料は未知のものが多く，種々の提案がされている段階である．月の砂を想定した材料での造形（24），抗菌に向けた金属粉末入り材料の造形（25），金属と樹脂とを接合させる造形方法（26），スーパークーリング現象を用いた氷の造形（27）などの研究報告がされている．

〔舘野 寿丈　明治大学〕

参考文献

(1) TANAKA,F., Digital twinning of multi-axis machine tool for micro process planning, Proc. of LEM21（2021） pp.56-59.

(2) 永原聡士, 機械学習を用いた生産現場における着工順序ルールのモデリング, 日本機械学会論文集，Vol.87, No.897（2021） Paper No.20-00396, DOI:10.1299/transjsme.20-00396.

(3) Ghosh,A.K., Ullah,S., Semantic Annotation-based Knowledge Representation for Smart Manufacturing; A Case of Experimental Results, Proc. of LEM21（2021） pp.631-636.

(4) Sato,T., Kondoh,S., Kishita,K., Umeda,Y., Applying the Concept of Digital Triplet to Production Systems Consulting, Proc. of LEM21（2021） pp.606-610.

(5) Goto J.，Hongo,Y., Yamakawa,H., Takeda,H., Kondoh,S., Shirafuji,S., Ota,J., Umeda,Y., Sakamoto,K., Sukekawa,T., Matsuzawa,H., Saito,M., Kojima,F., Development of a Learning Factory Based on ‘Digital Triplet’ Concept, Proc. of LEM21（2021） pp.625-630.

(6) Kondoh S., Furukawa Y., Kishita Y., A method for redesigning business workflow for cyber-physical production system, JAMDSM, Vol.15, No.5（2021） Paper No.20-00336, DOI:10.1299/jamdsm.2021jamdsm0063.

(7) Mizuno,S., Narita,H., Fujiura,N., Fujimoto,H., Skill Analysis of TIG Welding for Small Diameter Tubes in Order to Realize Skill Transfer with Movement, Proc. of iDECON/MS（2021） Paper No.41.

(8) 厚味昌和，山本和孝，平野 徹，自然言語処理を用いた設備保全ナレッジ活用，生産システム部門研究発表講演会講演論文集（2021） pp.85-86, DOI: 10.1299/jsmemsd.2021.609.

(9) 赤石 陸，原口春海，検品訓練ツールを用いたサンプル抽出と効果に関する研究，生産システム部門研究発表講演会講演論文集（2021） pp.49-50, DOI: 10.1299/jsmemsd.2021.212.

(10) Ono,N., Aoyama,H., Automatic Inspection of Automobile Headlamp Lenses Using Deep Learning, Proc. of LEM21（2021） pp.601-603.

(11) Yamane,T., Umida,Y., Kishita,Y., Masuda,S., Hamada,N., Accelerating inference speed of CNN for visual inspection by filter pruning, Proc. of LEM21（2021） pp.620-624.

(12) Tsurita,S., Kitayama,S., Takano,M., Yamazaki,Y., Kubo,Y., Aiba,S., Process parameters optimization for minimizing weldline and cycle time in rapid heat cycle molding using variable packing pressure profile, Proc. of iDECON/MS（2021） Paper No.5.

(13) 太田遼太，長藤圭介，岡村俊秀，斉藤 勲，藤原卓磨，伊藤佑介，中尾政之，ガラスのレーザフルカットのプロセス最適化のための自律探索システムの開発，年次大会講演論文集（2021） Paper No.S143-02, DOI: 10.1299/jsmemecj.2021.S143-02.

(14) 戸羽篤也，鈴木逸人，金属積層造形における表面粗さに及ぼすレーザー光照射条件の影響，年次大会講演論文集（2021） Paper No.S143-06, DOI: 10.1299/jsmemecj.2021.S143-06.

(15) 森永雅也，田中智久，朱疆，大谷祐輔，エンドミル溝部研削のための砥石の最適加工パラメータ導出アルゴリズム，生産システム部門研究発表講演会講演論文集（2021） pp.53-54.

(16) Hibino,H., Kuroda,T., Shimomura,K., Modeling and simulation of production systems to evaluate the effect of worker turnover on productivity, JAMDSM, Vol.15, No.2（2021） Paper No.20-00243, DOI:10.1299/jamdsm.2021jamdsm0020.

(17) 五十嵐健人，山田哲男，環境配慮と経済性を考慮した分解システムのサステナブル設計法について，生産システム部門研究発表講演会講演論文集（2021） pp.59-60, DOI: 10.1299/jsmemsd.2021.402.

(18) 野際哲，小野里雅彦，田中文基，動的再構成可能なモジュラー型生産システムにおける移動計画を考慮したレイアウト設計，生産システム部門研究発表講演会講演論文集（2021） pp.61-62, DOI:10.1299/jsmemsd.2019.402.

(19) 北井洋人，小野里雅彦，田中文基, 人間・ロボット協働組立セルの設計・計画支援を目的とする仮想作業環境構築，生産システム部門研究発表講演会講演論文集（2021） pp.75-76.

(20) 竹澤晃弘，金属積層造形の熱変形の低減を目的とした傾斜機能ラティス構造の実験検証，年次大会講演論文集（2021） Paper No.S143-08.

(21) 脊戸勇輔,ウラ シャリフ,久保明彦，ユニットセルを規範とする多孔質構造の設計と3D プリンティング，生産システム部門研究発表講演会講演論文集（2021） pp.65-66.

(22) Kurokawa,K., Waragai,T., Tateno,T., Curved Surface Deposition in Additive Manufacturing for Cloth Products Using Composite Material with Continuous Fiber, Proc. of LEM21（2021） pp.464-469.

(23) Jimbo,K., Tateno,T., Graph-based Optimization of Continuous Extrusion Path in FRP-AM for Compliant Mechanism Fabrication, Proc. of LEM21（2021） pp.482-487.

(24) Song,K.，Meng,X., Koyanagi,J., Umezu,S., FDM 3D Printing of ABS / Artificial Lunar Soil Composite Filament, 年次大会講演論文集（2021） Paper No.S143-04.

(25) Sato,T., Wakabayashi,T., Saitoh,K., Takuma,M., Takahashi,Y., Evaluation of Antibacterial and Mechanical Properties of 3D Shaped Metal-containing PLA resin, Proc. of LEM21（2021） pp.470-474.

(26) Nakagawa,Y., Abe,A., Yoshino,M., Combined Process of 3D Printing and Joining with Metal by Fused Deposition Modelling of Plastic Parts, Proc. of LEM21（2021） pp.475-478.

(27) Tanaka,A., Koike,R., Development of ice 3D printer applying supercooling phenomenon, Proc. of LEM21（2021） pp.479-481.

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