射出成形プロセスの改善：町工場の成功事例

射出成形は、自動車部品や家電製品などの製造に欠かせない技術です。
しかし、成形不良やサイクルタイムの長さなど、様々な課題を抱えているのが現状です。
本記事では、ある町工場における射出成形プロセスの改善事例を紹介します。
現場目線の実践的な取り組みと、最新技術の活用により、品質と生産性の向上を実現した事例です。
射出成形の現場改善にお悩みの方は、ぜひ参考にしてください。

射出成形の課題と改善の必要性

射出成形は、金型内に溶融樹脂を充填し、冷却・固化させて製品を得る製造方法です。
高い生産性と寸法精度が特長ですが、不良品の発生やサイクルタイムの長さなどの課題もあります。
不良品は材料のロスに繋がり、サイクルタイムの長さは生産性の低下を招きます。
コスト競争力を高めるためには、これらの課題を解決し、品質と生産性を向上させる必要があります。
課題解決には、現場の状況を正しく把握し、適切な改善策を講じることが重要です。

現場の状況把握と改善策の立案

本事例の町工場では、まず現場の状況把握から始めました。
成形不良の発生状況や、サイクルタイムのボトルネックを詳細に分析しました。
その結果、以下のような問題点が明らかになりました。

1. 金型温度の不均一性による成形不良の発生
2. 樹脂の可塑化不足による充填不良
3. 金型の開閉時間や取出しロボットの動作時間の長さ

これらの問題点に対し、以下のような改善策を立案しました。

1. 金型温度の最適化と均一化
2. 樹脂の可塑化条件の最適化
3. 金型の開閉機構や取出しロボットの動作の高速化

改善策の立案には、現場の知見に加え、射出成形のシミュレーション技術なども活用しました。
シミュレーションにより、最適な条件を予測し、実機での試験回数を減らすことができました。

改善策の実施と効果検証

立案した改善策を実施するにあたり、現場の作業者への教育・訓練を徹底しました。
改善の目的や内容を十分に説明し、作業者の理解と協力を得ることで、円滑な実施が可能となりました。

改善策の実施後は、効果検証を行いました。
成形不良率やサイクルタイムを改善前後で比較し、改善効果を定量的に評価しました。
その結果、以下のような改善効果が確認されました。

1. 成形不良率が50%以上低減
2. サイクルタイムが20%以上短縮
3. 生産性が30%以上向上

これらの改善効果により、コスト競争力の強化につながりました。
また、作業者の品質や生産性に対する意識も向上し、継続的な改善活動にも好影響をもたらしました。

IoTやAIの活用による更なる改善

射出成形の更なる改善には、IoTやAIの活用が有効です。
本事例の町工場でも、これらの技術を積極的に導入しています。

金型内の温度や圧力をIoTセンサーで常時監視し、リアルタイムで可視化することで、成形条件の適正化を図っています。
また、AIを活用した成形条件の最適化にも取り組んでいます。
過去の成形データを学習させたAIモデルにより、最適な成形条件を自動的に導き出すことが可能となっています。

IoTやAIの活用により、人手では困難な高度な条件設定が可能となり、品質と生産性の更なる向上が期待できます。
加えて、熟練作業者の暗黙知をAIモデルに落とし込むことで、技能の継承にも役立てることができます。

射出成形プロセスの改善には、現場の状況を正しく把握し、適切な改善策を講じることが重要です。
本事例のように、現場の知見と最新技術を組み合わせることで、大きな改善効果を得ることができます。
IoTやAIの活用により、更なる高みを目指すことも可能です。
射出成形の現場改善に向けて、本事例を参考に、現場目線での改善活動に取り組んでいただければ幸いです。
品質と生産性の向上により、御社の発展に貢献できることを願っております。