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レーザー加工機と加工技術(2024年2月)
世界はいろいろな分野で大きくデジタル変革(DX)化にかじを切り始めている。とりわけモノづくりに関係の深い機械系業界では、もはや時代の流れともなりつつある。レーザー加工機に関連した当該分野でも例外でなく独自のDX化の動きが始まっている。しかし、この分野はまだ緒に就いたばかりで、関連メーカー各社の実態はあまり表立ってはいない。そこで今回は取材を基に、将来発展が期待されるレーザー加工分野のDX化の現状と今後の取り組みを展望する。
レーザー加工における次世代を見据えたDX化への動き
レーザー加工機の自動化の流れ
デジタル技術による変革を生産工場におけるDXとすると、DX化で重要な役割をするのは加工装置のコンピューターに連動した自動化である。この自動化に比較的早くから取り組んだのはレーザー加工機を多用する板金加工業界であった。
かつてこの分野は加工精度がやや低く、1990年以前まではいわばローテクに近いものがあった。そのため、そこから脱出しコンピューター数値制御(CNC)によるハイテク化が望まれた。当時の自動化は簡易な制御やロボットとの結合による機械性能の向上が主目的であったが、作業工程の自動化により精度を高め、生産性を高める試みでもあったと考えられる。とりわけレーザー加工機は比較的自動化のしやすい装置でもあったことから、その後のIT活用へひとつのきっかけとなった。
IoTとAI技術の展開
自動化の背景
昨今、自動化はベテラン作業員の老齢化と人手不足の対策へと変化してきた。折しも昨年発表された総務省の「人口推計」によれば、2050年には生産年齢人口の割合は50数%近くになるという予測がある。労働力不足は生産性の低下につながり、その対策は差し迫った問題となっていた。そのため、レーザー加工機の自動化は光加工ゆえのバラつきを解消し、作業の自動化と簡略化で精度の高い加工ができる装置への変貌が急がれた。
最新のレーザー加工機の主な自動化要素技術を表1に示す。これは加工性の向上と加工法ごとの自動化技術に大別される。
自動化とIoT対応
いわゆるモノ〈装置〉のインターネットと言われるIoTを駆使した最新の方式は、どこでもリモート操作で保守や維持管理サービスが迅速に対応できる。それにより稼働情報、加工予測時間、加工実績などをリアルタイムで確認でき、結果的にコスト低減につながるとされている。
さらに制御装置との統合と診断システムを内蔵したレーザー加工機は自律稼働(自機械を制御)が可能となるなど、生産の効率化にはIoTの普及が必須と考えられるようになった。これは機械オペレーターの人員不足に向けた自動化に加えて、将来的には無人化・半無人化に対応した生産方式への備えと期待があり、IoTによる機器間の連携システムは、DX実現のために不可欠の通過点でもあるという認識が高まってきた。
近年、レーザー加工機はIoTに対応した機器との連動機能が充実し、制御の多機能化では一部に人工知能(AI)も導入されている。ITを活用してユーザーとメーカーの双方向通信による加工状況のモニタリングなど、カメラや種々のセンサーを装備した診断機能や遠隔支援システムが可能となった。表2には、現在実施されているレーザー加工機のIoT関連技術を示す。
レーザー加工機のDX支援システム
内部ネットワーク
比較的規模の小さい中小企業での情報は人を介した伝達が主で、生産規模からもさほど支障のないことが多い。したがって、現状では中小規模企業でのDX化は難しいか、さらに時間を要するものと思われる。また中小企業基盤整備機構の調査によれば、DXに取り組んでいる中小企業はわずか8%未満に留まっているという。原因にデジタル人材の不足が挙げられている。
中堅加工業者の一部では、将来への先行投資で社内事務所と現場とのやりとりにITの活用が始まっている。会社が成長を持続するためには、変わりゆく製造業の環境の変化に柔軟に適応しDX戦略を実現させることが不可避であるとしているからである。レーザー加工関係の事業所における内部DX支援システムのネットワークの例を図1に示す。
受注から製造手配や作業指示まで、紙伝達からイントラネットなどの内部ネットワークを駆使してリモートで行うようになってきた。プログラムデータもUSBメモリーなどの媒体を介することもあるが、現在はネットワークを介して直接伝送することが多い。いったんシステムを構築すると、業務の情報伝達がスムーズに行われ利便性が高まるとしている。
外部ネットワーク
さらなる発展形として、ユーザーの製造現場でのあらゆるデジタルデータの情報を、外部のパートナー企業や加工機メーカーの支援センターなどと共有する試みが15年頃から始まり、20年以降に活発化した。IoT化という新しい潮流によるモノづくり環境の大きな変化であり、若手人材の製造業離れ、熟練技能者の高齢化など、製造業を取り巻く厳しい環境変化への対応でもある。
また、ここ十数年でレーザー装置の制御機能は数段と進歩し複雑化している。したがって、新人が短期間でレーザー装置や加工技術を習得することが困難なため、操作を簡略化する一方で、メーカー企業が直接技術的なサポートを行うためにユーザーとの間で外部ネットワークを構築することで管理を共有し、生産性の支障となる要因をともに取り除くことを目標としている。生産現場では各種センサーを搭載したIoTがレーザー機器や装置などを常時監視し、取得した稼働データをAIが分析することで、状態の異常や故障を自動的に検知し、必要に応じてその場で修正を行えるようになった。
実際に稼働している加工機メーカーのサポートセンター外観とユーザーに対応する実際のオペレーションルーム内部を図2に示す。メーカー内の事務所では、制御系や稼働状況の監視、可視化した画面などを共有し、ユーザーではリモート診断機能がメーカーのコールセンターと直結してすべてのトラブルや加工上の技術相談をすることができる。図3にはサポートシステムの外部ネットワークの例を示す。
最近は、データ加工や分析など一部の処理をネットワーク末端のIoTデバイス、あるいはその周辺領域に配置したサーバーで行い、加工されたデータのみをクラウドに送信するなど余分で不要な通信を避けるエッジコンピューティングで通信遅延やネットワーク負荷の低減などを実現している。
図4には、DXに対応した外部ネットワークをチャートで示す。加工現場では、人や紙をベースとした工程管理を、電子情報の共有で工場全体の状況が把握できるように改革が進められている。レーザー加工機を多用する板金加工工場では複数の加工対象物(ワーク)を切り出しそれぞれ別の部品に加工するため、ワークと工程の管理が複雑となり人の記憶に依存する運用方式を改善することも可能となる。
DX化の関連機能
レーザー加工機のDX化には、主にダッシュボード機能とリモート診断機能の二つが用いられている。ダッシュボード機能はレーザー関連機器の複数のデータソースから必要なデータを集約して可視化し、画面上で情報が把握できるインターフェース機能である。主に運転状況の把握と加工時間の見積もり、加工の進捗(しんちょく)管理と生産コスト管理、ならびにランニングコストと稼働率の把握などで用いられている。一部のメーカーでは、外部ソフト会社のIoTプラットフォームで収集・蓄積し、複数の情報をまとめて表示するとともに汎用の表計算ソフトに出力することもでき、生産プロセスの改善・ランニングコスト低減に活用されている。
リモート診断機能は、パソコン直結のCNC装置やスマートフォン、タブレットなどの情報通信機器を利用し、装置の故障診断や予測などを行うオンライン上の仕組みのこと。アラーム発生時の内容確認や、故障の診断と特定および対応、ならびに加工条件の詳細と技術サポートに活用している。
次にその機能を述べ、表3には二つの機能の要点を示す。リモート診断で保全性を向上させ、サービスセンターに設置した端末から直接ユーザーのレーザー加工機の状況を遠隔診断して予防保全情報を提供し、故障時にもメーカースタッフが迅速に対応でき、ソフトウエアのバージョンアップや加工条件変更なども可能としている。
AI技術の活用
各種センシングで得られたデータをAIが分析することで、状態の異常や故障を自動で検知し修正できるが、このためには、何をセンシングし、モニタリングするかが重要である。現在、機器間のIoT関連では部分的にAI化も進んでいる。
一方、加工中に発生した異常を自動で正常状態に戻す試みもある。切断では光の輝度や加工音の変化で、溶接ではビード幅の変化や溶接部の発光状態の変化を監視することで異常を検知し、出力や加工速度もしくは焦点位置の最適化で加工を安定させる方式もある。課題はカメラやセンサーを通して不安定な状態や予兆を検知し、瞬時に安定した定常状態に戻せるかどうかである。AIを用いた真の加工技術の確立には膨大な加工データと機械学習を要する上に、解析ソフト、データ分析、加工シミュレーションなどの支援が必要である。その試みとして、表4にはAI化のためのキーワードを示す。
現状では特殊な技法や先端のノウハウは含まれないが、平均的、かつ標準的な加工はほぼこのシステムで実現可能となる。そのため初心者や外国人でも、機械操作や消耗品の交換時期の予測ができ、継続的な稼働を実現できると考えられている。
とはいえ、加工のAI化は膨大な時間と労力を要することも事実で、加工技術の分野でのAI化はまだほとんど進んでいない。日本でのDXの導入は装置や機器間のIoTによる円滑な運用が目的で、DX推進はその生産性向上にある。現状は比較的規模の大きな企業が中心である。
最近は加工装置自体の機能が複雑化したことに加え、社会変革の情勢との兼ね合いで利便性が上回るなどの理由から、加工機の購入時にネットワーク契約をするユーザーも増えつつあるという。将来予想される本格的なDX時代に備えて、各社ともある程度までは独自で環境を整えるものと思われるが、今後しばらくは少人数の人力を活用して単体機(スタンドアローン)で対処するか、あるいは製造メーカーと外部ネットワークを通してDX化に立ち向かう連携方式をとるかの選択が迫られるかもしれない。
今後の課題
レーザー加工機を用いた生産工場では装置間のIoTは進んでいるが、加工技術に対するAIの活用はまだ始まったばかりで課題も多い。各社独自の基準はあるが、加工に関する公的なベンチマークはまだ存在しない。その上、AIを用いた本格的な大量の加工情報分析などは未着手である。
その完成にしばらく時間を要するが、得られた膨大な加工データ群からAIによって標準的な規則性を導き出すことに特化型人工知能(SAI)が成果を発揮するものと思われる。現状、生産現場では画像処置、音声認識、異常処理、予測分析などの分野で機械学習効果が期待される。
日本では本格的なDX化の事のはじめとして、IoTを利用したリモート診断での保守維持の診断サービスなど、順次受け入れ可能なことから取り入れることが現実的である。しかし、いずれはこの波を直接受ける時がくるものと思われる。これからのDX絡みでAIを活用した加工技術に必要なスキルを図5に示す。今後、データサイエンス、シミュレーションを含めた計算工学などの効果的な活用がキーとなるだろう。
【執筆】
中央大学研究開発機構 フェロー レーザ協会顧問 新井 武二氏