生産プロセス

生産プロセスの設計

2年生A1A2の生産の技術で、主に鉄鋼材料の製鉄・加工プロセスの製造技術だけを学びましたが、3年生A1A2の生産プロセスの設計では、その他の材料や工程の製造技術を学びます。特に、学生がエンジニアとして従事しそうな、現在、研究がホットな分野を選びました。生産プロセスを新たに設計開発するときの、方法論も合わせて説明します。

1.製造時の制御技術

IoT、AI、シミュレーション

ビッグデータと人工知能

最先端の工作機械技術とIoT

2.半導体回路

粉体プロセス

半導体回路の製造技術（リソグラフィ、成膜、検査）

3.情報機器

磁気記録、レーザプリンタ

液晶表示、有機EL表示

4.金属材料や複合材料の変形加工

金属組織学、CFRPの成形

5.金属や樹脂の付加加工

３Dプリント、立体配線、接合

6.金属や樹脂のレーザ加工

レーザ切断、レーザ溶接

第1講 製造時の制御技術(IoT、AI、シミュレーション)

人間の目では見落としてしまうものをビッグデータを使って解決

まずはお試しセットを売り込み、そのあとは数十億円で拡張セットを売り込む

しかし、日本の企業は拡張セットは買えない

IoT→漏れなくダブりなく情報をセンシングできることは滅多にない、データセットが不十分だと機械学習はやり直しで収束しない

教師データの評価が人間によってバラバラ、ブラックボックスの結果は現場が信じない

情報処理会社に丸投げするよりは自前のエンジニアにIoT/AIを進めさせた方がお得

これらは学問ではなく、テクニックだから学習は簡単

最も難しいのはどこに何のセンサを付ければ良いかということ（ビジネス）

一度おもちゃ作りを経験すると、IoTに対する理解が深まる

IoTやAIを勉強して、会社のDXを推進すると、出世が早まる

もったいない派は数うちゃあたる派に破れる

どのセンサの成分が一番効いているか→変分ほう→固有値問題

主成分分析

IoT/AIをやって失敗する場合

設計者が何を求めているかがわからない

つまり最初から固有値がわかるような賢いエンジニアが設計しないとダメ

成功する場合

下限ギリギリの成功を狙ってPDCAを回しまくる

これはいろんなことに共通すると思う

測れたら自分たちですぐに改善できるようにしておく

IoT/AIを始めるにしても、一度は現場で生じている現象のモデルを考えるべきである

何が特徴量なのかがわかったらそこで満足せずに細めに改善してサイクルタイムやダウンタイムを短くし、品質不良や性能ばらつきをなくすべきである

日本は航空機産業と防衛産業がいまいち、というのも戦争で負けたので

中国がkukaを買収して、技術力をつけたので、日本は抜かされてしまった

第2講 粉体プロセス、半導体

ジョンボードとかいうものを使って、板書みたいにやる

無理だった

粉体プロセスで作られる日本の主力製品

携帯電話のコンデンサ、プリンタのヘッド、建設機械のDPF、Li電池など様々



4力学を総動員する

機械系でたからにはこんくらい知っておけという知識

ITCLMSに資料がのっている

第3講 最先端の工作機械技術とIoT

航空機の加工をした

IoTで重要な良質なデータを集めること

ゲームのルールを作ることが大切

イノベーションは材料技術や製造技術に深く関係している

情報やマーケティングは上部だけである

マーケティングやサービスではなく、製造業の付加価値をあげよう！

理性と感情が重要

Full Customiztion　→ MASS customization

生産性はボトルネックで決まる

機械も形態の変化に合わせて適応する必要がある

高度な柔軟性が大切

ロボットを用いて自動化をしている

センサとアクチュエータで、実空間と仮想空間を行ったりきたりする

シミュレーションで実プラントで応用し、その差分からさらに改善する

工作機械の組み立てライン工程のスケジューリング

GAアルゴリズム

画像センサとAI

アプリケーションプラットフォームの構築が重要

6角形の動き回れるロボットがあり、自由に構成を変化させることができる

こうすることでボトルネックを解決できる

製造業の持続可能性改革のために持続可能性の高い会社や社会をつくる

3Dの生産プロセスも良さそう

第4講 製造時の制御技術(ビッグデータと人工知能)

ビッグデータにより個人をターゲットにしたビジネスに変化できる

圧倒的情報過多への変化

第5講 半導体プロセス

半導体はもう海外で生産されているが、最先端のものを扱うためには原理を知っているべき

第6講 情報機器（磁気記録、レーザプリンタ）

ハードウェアを仕組みを知る

ディスクを回すのに電気がいるので電気が安いところで生産

磁気ヘッダをディスク面に非接触で安定追従させる

日本はもう新しいものは設計していない

第7講 情報機器（ディスプレイ）

長島先生のやつ

プリント参照

第8講 金属や樹脂の付加加工（3Dプリンタ、立体配線、接合）







第9講 金属や樹脂の付加加工2（3Dプリンタ、立体配線、接合）











こんなイメージのものを作る！

答えは実際表に書いてあるあ

10*10ぐらいの対応表ができたら良い

第10講 金属や樹脂のレーザ加工（レーザ切断、レーザ溶接）

休んじゃった

あとで確認せい

第11講 金属や樹脂のレーザ加工2（レーザ切断、レーザ溶接）

レポートのヒントを言っていた

ipadの写真を参照

第12講 金属材料や複合

第13講 金属材料や複合材料の変形加工2

圧延の世界は昔から機械学習がよく使われてきた

というのも、データがたくさん取れるので！

微分方程式を用いた確定論だけでやろうとすると、精度が微妙やし、データを捨てている

データだけでやろうとすると、パラメータとの関係がわからない

なので両方使っている！

遺伝的アルゴリズやトポロジー最適化で構造を決めることもある

インジェクション成形

https://www.youtube.com/watch?v=RFlsd_BsOJU

ブロー成形

https://www.youtube.com/watch?v=ChZy-PR20nQ

塗装

https://www.youtube.com/watch?v=78jfgY6jMTQ

プレス

https://www.youtube.com/watch?v=ACSDMKORP3o

溶接

https://www.youtube.com/watch?v=RxACmgiM20o

部品

https://www.youtube.com/watch?v=821TZ4YB69E

組み立て

https://www.youtube.com/watch?v=Go5izBQ8A2I

鋳造加工

鍛造加工

切削加工

プレス加工

溶接