【射出成形AI】成形品質安定化技術についてプラスチック成形加工学会金型技術分科会にて講演 -製造AI MAZIN

弊社取締役内山がプラスチック成形加工学会金型技術分科会にて講演いたしました。

 
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株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋 貴則、以下、MAZIN）が提供する成形条件自動調整技術について、3月5日開催の一般社団法人プラスチック成形加工学会金型技術分科会にて、弊社取締役内山が講演いたしました。
関連し「射出成形AIによる成形品の不良検知と品質管理」について、プラスチック成形加工学会が主催する「第186回講演会：成形加工におけるAI/データサイエンスの活用事例」でも講演を予定しています。

https://www.jspp.or.jp/kikaku/lecture_meeting/lecture186.html

背景
日本の射出成形業界は、技術の高度化と市場の多様化に伴い、絶えず進化を遂げています。近年では、リサイクルプラスチックやバイオプラスチック等のサステナビリティを意識した材料を使用しての生産や、生産年齢人口の減少や技術者の高齢化といった社会的課題の解決など、様々な要求が高まっています。これらの課題の解決に向け、AIやIoTといったデジタル技術の活用を進める動きが加速しています。

熟練者の高齢化に伴う技能承継や、成形品の市場からの要求の高まりに伴い、金型内センサから得られる型内圧力や射出速度等の成形条件データの取得・解析技術の重要性は日増しに高まっています。

講演の内容
金型と樹脂材料および、使用する射出成形機は上流工程で決められています。これらの主要な要素が変更できないという制約のもと、実際の製造現場では射出成形条件の修正により品質の安定化が求められます。こうした現実に焦点をあてた「機械学習と統計解析の射出成形への応用」に関する弊社の取り組みを講演にて紹介いたしました。

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弊社の取り組み
株式会社MAZINは、射出成形プロセスにおけるAI技術の提供を通じて、業界の課題解決に積極的に取り組んでいます。

金型および、成形機から取得したデータに基づき、成形不良検知、成形条件調整を行う技術の他、樹脂粘度の推定や、材料ロットにおける品質ばらつきの定量評価等、射出成形業界が抱える課題の解決を支援するAIの開発を進めています。

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今回の講演では、機械学習と統計解析の射出成形への応用として、成形不良検知、成形条件調整に関する技術の概要、その事例について触れています。詳細についてお気軽にお問合せください。

■会社概要
代表取締役：角屋 貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech