鍛造プレス用センサー部材の誤検知事例

鍛造プレス用センサー部材の誤検知事例

はじめに ― 製造現場におけるセンサー活用とその課題

鍛造プレス工程は、高強度の金属部品を成形する上で欠くことのできない重要なプロセスです。

最近では、IoTや自動化の波を受け、この工程にもさまざまなセンサーが導入されています。

例えばワーク（被加工材）の有無検知や、金型の位置決め、不良品自動検出、設備異常の早期把握など、用途は多岐にわたります。

しかし、現場でよく耳にするのが「センサーの誤検知」によるトラブルです。

特に古くからの慣習が色濃く残る“昭和”の製造現場では、信頼の置けない自動化機器は現場作業員に煙たがられがちです。

この記事では、鍛造プレス工程におけるセンサーの誤検知事例を深堀し、その根本原因と対策、そして今後の業界動向も交えて、実践的な視点から解説します。

鍛造プレス工程で使用されるセンサーの種類と役割

主要なセンサーの種類と特徴

鍛造プレス工程で活躍するセンサーには、主に以下のようなものがあります。

– 磁気センサー：金属材の有無を検知
– 光電センサー：ワーク通過や定位を光によって検出
– リミットスイッチ：機械部品の到達や位置検知
– 圧力センサー：油圧・空圧の異常把握
– 温度センサー：金型やワーク本体の温度測定

それぞれ異なる検出方式を持ち、「非接触」「耐環境性能」「応答速度」などの特性に差があります。

このような多様なセンサーが、プレス機の自動運転、品質保証、作業員の安全確保などに寄与しています。

“センサー頼り”が生み出した新たなリスク

自動化の進展により、人の五感に頼っていた現場も機械任せへと大きく舵を切りました。

本来は「人間以上の検知力」がセンサー導入のメリットですが、現場に目を向けると「本当にそこにワークがあるのか？」「実は不良品を見逃したのでは？」と疑念を持たれる誤検知が目立つようになっています。

センサー誤検知の主な発生ケースと現場事例

1．ワーク有無検知センサーの誤作動

たとえば、磁気センサーや光電センサーにおいて多発するのが「ゴミや油膜による誤検知」です。

プレス周辺には油霧が舞い、削りカスや金属粉も多く存在します。

– ケース1：センサー前面に油脂、金属粉が堆積し、ワークが通過しなくても信号を出す
– ケース2：半端材や異物がワークとして誤認されて機械が締結、金型破損事故に

現場では「ワーク投入確認」をしたつもりが実は空打ち。

運が悪ければ人災・設備被害となり、品質保証や安全面で致命的な影響を及ぼします。

2．リミットスイッチや近接センサーの狂い

鍛造プレスの可動部に取り付けたリミットスイッチ。

油気や衝撃に弱く、稼働中の微細な振動、あるいは周辺金属部品の再塗装・劣化で感度が狂う現象を経験した現場も多いはずです。

– ケース3：センサー取付位置のズレで、プレス位置が本来と異なり、工程が先走った動作をする
– ケース4：熱変形や経年劣化で検出精度が落ち、不良品流出や残材詰まりを見逃す

「取り付け直後はOKだったのに……」という声ほど信頼を損ねるものはありません。

3．温度・圧力センサーの読み違い

温度や圧力センサーは、鍛造品の品質管理や金型保護で不可欠な存在です。

– ケース5：温度センサーの接点不良で正確に表示されず、オーバーヒートやクラック発生を未然に防げない
– ケース6：油圧や空圧の誤表示で、適切な成形圧がかからず、寸法不良や加工ムラが大量発生

ここで見逃せないのは、「小さな誤差の蓄積が大きな損失」となり得る点です。

現場では、この分野の誤検知にも敏感ですが改善策が追いついていないのが実情です。

誤検知の背景 ― 製造現場特有の環境要因

アナログな現場環境がもたらす「センサー泣かせ」の実態

鍛造工場は粉塵、油、熱、衝撃、振動にまみれた過酷な環境です。

理論上は正確に作動するはずのセンサーも「現場の現実」にさらされると誤検知・不感帯がすぐに発生します。

– 粉塵・油脂の付着
– 配線の経年劣化、誤接続
– サージ電流・ノイズの混入による誤動作
– ワーク自体のバラツキ（色・形・サイズ）の影響
– 作業者による物理的なセンサー位置ズレ

こうした要因によって「センサーは万能ではない」「結局は最後に人が見なければいけない」という風潮が根強く残り、導入投資のコストと運用の手間がアンバランスな現象が生まれています。

誤検知がもたらす製造現場への影響

品質・納期・安全――負のスパイラルの始まり

センサーの誤検知が実際の現場にもたらす主な影響は、以下に大別できます。

– 品質不良の見逃しによるクレーム・リコール
– 設備停止やラインダウンによる納期遅延
– 金型や機械の破損と修理コスト増大
– 作業者の安全性低下、重大災害のリスク増加

特に、現場の“属人化”が進みやすい鍛造プレス業界では「ベテラン作業員しか対応できない不具合」「対症療法が横行し抜本対策が進まない」など、昭和から抜けられない悪習が今も残存しています。

誤検知リスク低減のための現場改善策

1．定期的な清掃・点検・キャリブレーションの徹底

– センサー検知部の定期清掃（油脂や粉塵除去）
– 配線・端子部の緩み点検
– 感度・動作テスト、基準校正の実施

“人頼み”の要素も残りますが、導入効果は絶大です。

点検基準・頻度の可視化、作業手順書の整備など、標準化も重要です。

2．現場環境に最適化されたセンサーの選定

– 防塵、防油仕様の高耐久品選定
– 接触式から非接触式へ、光電型・超音波型など最適化の推進
– 誤検知情報のロギング機能付きセンサーの導入

安易な汎用品から、現場環境に即した専用品への切り替えで、誤検知率が大幅に減少した事例も多く報告されています。

3．設計段階からの“LPA（レイヤード・プロセス・アプローチ）”志向

設計・工程設定段階から、生産現場の実情（油分、ゴミ、照度変化など）を考慮したセンサー配置やライン設計が肝要です。

– 二重三重のフェールセーフ（多重検知）
– 距離・角度など配置自由度の確保

この“製品設計×現場”の横断コミュニケーションが、昭和的閉塞からの脱却に必要な要素です。

4．作業者教育と現場フロントでのデータ活用

– センサー類の基礎知識、日常点検教育
– 異常検知を現場ごとで収集・分析し、未然防止ノウハウの共有
– IoT活用による誤検知記録の“見える化”

トップダウンの指示だけでなく、現場からの発案・改善文化の醸成が、長期的な誤検知低減につながります。

センサー誤検知の今後 ― 製造業界の新潮流

DX時代の到来と“データ駆動型”現場への変革

近年、AI・IoT・ビッグデータの活用により、「単一センサー頼み」から「データの多重収集×AI解析による誤検知排除」へと業界潮流が移りつつあります。

– 異なる方式のセンサー情報をクロスチェックし、誤検知情報をAIがリアルタイム補正
– クラウド連携による異常予兆検知、遠隔監視
– 不良・異常データをグローバルで共有する“現場知見バンク”構築

新たな地平線は、「全ての現場が自ら課題を掘り起こし、顧客起点でデータドリブンな改善を実践する」製造現場の姿でしょう。

バイヤー・サプライヤー双方の思考変革が不可欠

バイヤーにとっては、価格や納期の比較だけでなく、「現場に最適化された機能・サービス本位」の製品選定リテラシーが重要となります。

また、サプライヤー側も「スペック・カタログ営業」から、現場ヒアリング・実証設計をベースにした課題ソリューション型提案への転換が求められます。

“単なる部材供給”から“現場課題の共解決パートナー”への進化こそ、真のバリューチェーン強化につながるのです。

まとめ ― センサー誤検知対策は現場起点で進化する

鍛造プレス現場におけるセンサー誤検知は、決して他人事ではなく、日本のものづくり全体が直面している課題です。

昭和からの慣習、アナログ環境下だからこそ、まずは「現場起点」「課題ベース」で、小さな実践を積み重ねること。

そして、データ活用・人材教育・ベンダー連携による横断的な改善が、誤検知リスクを劇的に低減し、現場の信頼と競争力強化につながるのです。

現場作業者、バイヤー、サプライヤーそれぞれが、旧来の「思い込み」から一歩踏み出し、現場の知見とデジタル技術を融合させる――。

それこそが“昭和”から“令和”へのものづくり進化の鍵となるでしょう。