＜社会課題＞

• 製造工程における製造効率の向上は重要な課題である。
• 製造過程をデータベース化して、不良品が発生したロットを追跡したいというニーズがある。
• プレス加工の異常診断は、熟練工が音を聞いて判断しているのが現状である。
• プレス加工の異常を即座に検知し、機械の稼働を止める技術の開発が求められている。
• プレス加工異常診断の精度が問題となっている。
• 金型の摩耗が加工異常に繋がるため、その監視技術が求められている。
• 高精度なセンサでは、信号処理が難しく異常判定精度の向上が難しい。
• 金型へのセンサ取り付け方法に費用がかかる。

＜シーズの内容・提供できること＞

• アコースティック・エミッション法による弾性波(AE波)の取得
• センサデータ処理、統計処理
• IoTシステム
• 金型への取り付けが容易かつ低コストなIoTシステムの提供

• 要素技術

• • アコースティック・エミッション法
  • IoT組み込みシステム
  • 信号処理
  • 人工知能
  • 塑性加工についての知見
  • クラウドデータベース
  • データサイエンス
  • 確率・統計学

＜もたらされる効果・想定される活用例や市場等＞

• 金型摩耗状況監視により、メンテナンス時期の最適化が行える。
• エッジデバイスによるIoT化と各工程のデータベース化により品質管理をリアルタイムに行うことができる。