中部シンものづくり　（１）　第２章　デジタル化で革新　「ＡＩと一緒に働く」現場　異常の予兆　素早く検知

　「コウグハソンノ『ヨチョウ』ガアリマス」。ＡＩ（人工知能）が、異常が起こりそうなわずかな変化を検知し、機械の切削加工を自動で止めたり、再開したりする。工作機械メーカーのオークマ（本社愛知県大口町）は、切削加工時の「ＡＩ加工診断機能」を最新機種に順次適用させ、生産現場のトラブルを未然に防いでいる。

ワークを守る

　ＡＩが計算した正常な加工との乖離（かいり）具合を「異常度」として診断し、異常が見られれば加工を中断、工具を退避させる。さらに、新しい工具に自動で交換し、加工を再開する。朝、現場に来てみたらワークが出来上がっていた―。そんな、自動化された生産現場を支える技術だ。

　開発したのは４年ほど前。工具の破損で費用がかさんだり、折れた工具がワークに埋まって使いものにならなくなったり、工具が大きい場合には機械そのものの故障につながったりと、困りごとの声が社内外から寄せられていた。

　破損が起こる前に診断ができないかと、自社工場で検証を始めた。人が感知できないような例えば振動や音など、ほんのわずかな異常の予兆をＡＩが的確にとらえる。工作機械の頭脳といわれるＣＮＣ（コンピューター数値制御装置）に組み込んでいるため、診断は高速だ。

　異常を検知する技術は、切削加工時の負荷を監視する形で過去にもあった。しかし、工具も、加工する素材も多種多様な中で、一つ一つに対して計算処理し、正常と異常との境界線となる値を設定するのは煩雑かつ、難しかった。「切削を知り尽くしたオークマだからこそ、ＡＩとの融合で診断という作りこみができた」と、研究開発部知能化技術開発課の曽我部英介主事（36）は胸を張る。

　これまで、工具の折れ方や切り粉の詰まり方など、14万穴以上の加工データを用いた診断の検証を自社で行ってきた。実際、効果が出ている。直径８・２ミリの細長い「ガンドリル」の場合で、工具破損によるワーク不良が３～４カ月に１回あった発生回数が、ＡＩ加工診断機能の適用後、３年経過してもゼロ。１本あたりの工具の使用時間は約６割延長でき、使い切れるようになった。

　「機能をオンにすればあとはＡＩがワークも工具も守ってくれる」と、大口工場の山口裕貴係長（43）。機能の適用当初は、「ＡＩって、本当に大丈夫なの？」といった懐疑的な雰囲気が現場に漂っていた。しかし今では、「ＡＩと一緒に働いている感覚」と打ち解けた。

10分の１に短縮

　「実現できれば、開発期間は10分の１に短縮できる」と語るのは、日本ガイシ（本社名古屋市）の小林茂社長（63）。同社は、材料開発の分野で、ＡＩなどを駆使して新材料を効率的に探索する「ＭＩ（マテリアルズ・インフォマティクス）」の実用化を進めている。

　これまでの実験データや、報告書などをＡＩに学習させ、高速実験を繰り返しながら、革新的な材料創出を目指す。ＭＩは樹脂や染料など、有機材料を扱う企業ではすでに導入が進んでいる開発手法。ただ、構造が複雑な無機材料であるセラミックの場合は、実用化が難しいとされてきた。

　現在は、１００年分の実験記録や、１万件以上の報告書、高速実験のデータなどをＡＩに学習させ30年までにグループ全製品の材料開発に適用する考えだ。小林社長は「現在も一部の物質については、３分の１まで短縮することに成功している。開発が短くなり、提案が速くなるのは大きなビジネスチャンスだ」と強調する。

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　生産性向上への要求が強まる中で、製造業のデジタル化が進化している。中部シンものづくり第２章では、デジタル化の新潮流を、中部各社の事例を通じて紹介する。

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