糸の艶ムラを抑えるノズル内温度分布制御と樹脂流速調整

はじめに

糸の艶ムラは、繊維業界において古くて新しい現場課題のひとつです。
高品質な糸を生産したいと願う製造現場にとって、糸の外観品質、特に「艶」は製品価値を大きく左右します。
この記事では、昭和から令和へと至る現場経験と最新の技術動向を交え、艶ムラ発生のメカニズム、ノズル内温度分布制御技術、さらに樹脂流速調整による解決方法を徹底解説します。
バイヤー志望者や、サプライヤー、そして現場改革を目指す皆さんに向けて、最新トレンドと実践ノウハウをお届けします。

糸の艶ムラとは何か

艶ムラとは、繊維や糸表面の光沢が部分的に不均一になる現象です。
製品の品質イメージに直結し、最終ユーザーやアパレルメーカーからはしばしば厳しい評価を受けます。

艶ムラが生じる主な原因

艶ムラは主に以下の要因によって引き起こされます。

・不均一な温度分布により樹脂の溶融状態にムラが生じる
・ノズル内での樹脂流速のばらつき
・原料の調合や含有添加剤の分散不良
・工場内の温湿度管理の不備

本記事では、この中でも生産現場で根強い課題である「ノズル内温度分布」と「樹脂流速」に焦点を当てます。

なぜノズル内温度分布が重要なのか

ノズル（スピナレッタ）は、溶融樹脂を細かい糸状に押出し、繊維化を実現する装置です。
このノズル内での温度分布が均一でない場合、樹脂の溶融度や粘度に差が生じます。
その結果、糸条の太さ・断面形状にばらつきが発生し、光の反射特性が不均一となって艶ムラが現れます。

温度分布ムラが発生する要因

工場現場の設備には下記のような温度ムラ要因が潜んでいます。

・ヒーターの劣化や配置の不適切
・熱伝導経路の断熱不足
・温度センサーの設置箇所や精度のバラつき
・樹脂通路の詰まりや経年劣化による効率低下

特に、昭和から続くアナログ志向の現場では、「これまで通りの運転」が惰性で続きやすく、温度測定自体やその管理頻度も不十分になりがちです。
そこを抜本的に見直すことで、艶ムラ低減の大きな一歩となります。

ノズル内温度分布の最適化手法

では、どうすればノズル内温度分布を均一化できるのでしょうか。
20年以上現場で模索した結果をもとに、具体的アプローチを紹介します。

（1）温度センサーの多点化・高精度化

従来はノズル根元または加熱プレートの一か所測定が主流でした。
近年は数cmピッチで複数のセンサーを設置し、リアルタイムで温度偏差を監視できる体制が整いつつあります。
デジタル技術導入により、温度分布を3Dで可視化することも可能になりつつあります。

（2）PID制御によるヒーター個別制御

細かなエリアごとにPID制御を活用し、エリアごとの加熱・冷却バランスをリアルタイムで自動調整します。
ヒューマンエラーや“現場勘”に依存しないため、再現性が高まり、安定した生産条件を実現します。

（3）熱流体シミュレーションの活用

CAE（コンピュータ支援工学）を利用した熱流体シミュレーション技術の活用が進んでいます。
ノズル内部の流れや温度分布を事前にシミュレーションすることで、新規ライン立ち上げやノズル設計時に最適化を図ることが可能です。

樹脂流速調整と艶ムラの関係

温度制御が最適でも、「樹脂流速」がばらつくと糸ごとの体積や引張時の挙動が異なり、結局艶ムラにつながります。
これは一見見落とされがちなポイントですが、業界の進化には不可欠な観点です。

樹脂流速ばらつきの要因

・樹脂送り出しポンプ（ギアポンプ）の逆流や偏磨耗
・ノズル板自体の摩耗や詰まり
・配管径や曲がり部の流量抵抗増加
・温度ムラによる樹脂粘度の差

これらにより、糸によって押し出される樹脂量に差が生じ、一本一本の糸の物性、外観がわずかに揃わなくなります。

樹脂流速均一化のための実践的対策

業界トップ企業や先進現場で取り入れられている流速調整テクニックを紹介します。

（1）定量ポンプの定期メンテナンスと高精度化

ギアポンプやプランジャーポンプは、定期的な点検と摩耗部品の早期交換が必須です。
また、最新型では極低脈動タイプや微細流量調整機能付きも登場しており、これを適用することで流速偏差を劇的に減らせます。

（2）流量センサー＆自動補正制御

各流路に高感度の流量センサーを設け、リアルタイムで流量データを監視します。
流速の微小な変動は自動でポンプ出力や絞り弁の開度に反映され、高精度な流量バランスを維持できます。

（3）流路設計の最適化

ノズル根本へ流れる配管を、極力直線化し、曲がりや取り回しを減らします。
流路径管理や流入バランスのシミュレーションを繰り返すことで、設計段階からの流速均一化が可能になります。

データ活用と現場の“勘所”の融合

いくら自動化・数値管理を進めても、実際の現場では思いもよらぬトラブルがつきものです。
ここで活きるのが「現場の勘」と「記録データ」の組み合わせです。

現場観察による気づきの価値

たとえば、糸の巻き取り端で週初めだけ艶ムラが現れる現象を観察した事例があります。
これはスタートアップ時のヒーター立ち上げ遅れと推察され、温度分布管理のルール強化で解消できました。
こうしたミクロな気付きは、豊富な現場経験と定期的なライン見学からしか得られません。

IoT・AI時代における“勘”のアップデート

昨今はIoTセンサーやAI解析の技術進化も急ピッチで進んでいます。
糸表面のカメラ検査データと温度・流量データを突き合わせ、艶ムラとの相関分析を日々繰り返すことで、“勘”を論理化しやすくなっています。
昭和型の「ベテラン任せ」に頼る時代から脱却し、誰もが数値根拠でものづくりを高められる時代へシフトしています。