MachineView™ (Force, AE, A, Multisensing)

塑性加工の成型工程で設備に加えられる圧力を測定してパターンを分析し、不良が発生した
場合は作業者に知らせると同時に設備を停止させ、不良の連続を防止するモニタリング装置です。

MachineView™ (Force, AE, A, Multisensing)

塑性加工の成型工程で設備に加えられる圧力を測定してパターンを分析し、不良が発生した
場合は作業者に知らせると同時に設備を停止させ、不良の連続を防止するモニタリング装置です。

MachineView™ (AE, A, Multisensing)

なぜ、

工程監視モニターを
使わなければならないの
でしょうか。

  • 工程での不良発生をリアルタイムでチェックできず、
    ロットを全数検査してしまい、不要な時間と費用が費やされます。
  • 加工工程の問題をリアルタイムで把握できず、
    不良品を量産してしまい、品質問題と納期遅延の原因となります。
  • 金型/ツール破損により金型の管理費用が増えると同時に、
    設備にダメージが与えられ、品質低下の要因となります。
  • 工程監視のため、一つの設備に一人の専任作業者が必要になり、
    人手と時間が消耗が大きく、工場自動化のネックになります。
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人工知能が自動で工程を監視する MV880を導入されると、
リアルタイムで行われる生産データの収集と品質検査により、
生産性と品質を向上させ、製造コストを節約できます。

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人工知能が自動で工程を監視する MV880を導入されると、
リアルタイムで行われる生産データの収集と品質検査により、
生産性と品質を向上させ、製造コストを節約できます。

なぜ、

他の工程監視モニターではなく、
3Viewの MachineView™
でしょう
か。

MachineView™に搭載された独自のAIアルゴリズムにより、高い不良検出率と高い生産性を同時に維持できるからです。

不要な設備停止による生産性の減少を最小限に抑えながらも、
微細な変化まで精密に感知し、確実に不良を検出できるからです。

 

 

 

差別点

工程監視モニターの不良検出能力と生産性は、互いに反比例の関係にあります。不良検出を重視すると設備停止が頻繁になり、生産性が落ちてしまいます。逆に生産性を重視すると不良品の流出が多くなり、品質費用が高くなります。

ですが、3ViewのMachineView™は、単純に不良品として判定する誤差の範囲を調整して不良検出能力を調整するのではなく、AIによる信号パターンの精密分析で成型工程の変化を詳細まで分析します。

 

人工知能で不良検出能力を強化

既存の工程監視モニターは、成型圧力が 許容誤差の範囲内にさえあれば良品として看做しました。 ですが、MV880は人工知能による独自のアルゴリズムを用い、 成型圧力が許容誤差の範囲内にあっても、 今までとは違う圧力パターンが検出された場合は不良品として 判定できます。

* 本機能は、MV880にのみ搭載された機能です。


機械学習で工程状態の変化を補正

製品の成型データをモニターが自ら収集して 学習するのは勿論、長時間の稼働による設備の条件の変化も学習します。 良品の生産条件を学習し、生産性を保ちながら 不良品は確実に検出できる成型圧力の範囲を提示します。 また、設備の温度変化や工程の特性も学習し、 自動でリアルタイムモニタリングの条件を補正することで、 不要な設備の停止を防止します。

ㅣ 特徴

01   AI学習で精密な成型条件を検出

02   誰でも使える簡単な使い方

03   バーコードリーダー、各種デジタル測定器を接続

04   金型寿命管理

05   FactoryView™パッケージとの連携し、
       スマートファクトリー構築を支援

期待効果

不良品の早期発見に よる品質費用の節減

成型圧力の分析と不良履歴の 分析による品質向上

FactoryView™との 連携による生産工程管理