| Project/Area Number |
19H00735
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (A)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Medium-sized Section 18:Mechanics of materials, production engineering, design engineering, and related fields
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| Research Institution | The University of Tokyo |
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Principal Investigator |
杉田 直彦 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 教授 (70372406)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
柿沼 康弘 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 教授 (70407146)
小池 綾 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 講師 (70781417)
河野 大輔 京都大学, 工学研究科, 准教授 (80576504)
福井 類 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 准教授 (80607416)
吉岡 勇人 東京大学, 生産技術研究所, 教授 (90361758)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥44,980,000 (Direct Cost: ¥34,600,000、Indirect Cost: ¥10,380,000)
Fiscal Year 2023: ¥6,630,000 (Direct Cost: ¥5,100,000、Indirect Cost: ¥1,530,000)
Fiscal Year 2022: ¥7,800,000 (Direct Cost: ¥6,000,000、Indirect Cost: ¥1,800,000)
Fiscal Year 2021: ¥11,180,000 (Direct Cost: ¥8,600,000、Indirect Cost: ¥2,580,000)
Fiscal Year 2020: ¥9,620,000 (Direct Cost: ¥7,400,000、Indirect Cost: ¥2,220,000)
Fiscal Year 2019: ¥9,750,000 (Direct Cost: ¥7,500,000、Indirect Cost: ¥2,250,000)
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| Keywords | 工作機械 / 生産システム / ダイナミックケイパビリティ / フレキシブル / 生産ライン / AGV / モジュール型 |
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| Outline of Research at the Start |
我が国産業がグローバル競争に伍して行くためには, 独自性の高いAI技術と我が国の強みであるものづくり技術との融合を行うことが重要である. しかしながら, 現在の工作機械の開発は, 未だに従来の設計手法の延長線 上にあり, 精度・能率の面で限界にきている. 本研究では, 1. 従来設計における性能限界を超える新たな工作機械設計法を提案し, 各機械要素の革新による新たな工作機械の創出を行うとともに, 2. 機械加工学の複雑な物理現象を解析できる機械学習手法の開発とこれを応用したプロセス安定化手法を, 世界に先駆けて研究する. 最終年度では, それらの統合を進め, フレキシブルな生産システムを実現する.
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| Outline of Annual Research Achievements |
これまでに構築した機能を統合し，加工アシストモジュールの実用化技術の確立を行った．具体的には，既存旧型設備が混在する生産ラインにおいて，生産性と持続可能性を強化できるようなダイナミックケイパビリティを有する生産ラインを構築した．構築した生産ラインは，(1) 工作機械振動の遠隔モニタリングシステムと (2) AMRによる切りくず除去システムを有する．(1) 工作機械振動の遠隔モニタリングシステムは，産業用ロボットと測定装置を搭載したAMRよる巡回システムである．ロボットが測定装置を持ちかえて機械の外からモニタリングすることで，現状の加工プロセスに干渉せずに工作機械の振動を測定することが可能である．工作機械に発光するマーカを取り付け，マーカの振動を，高速カメラを用いて撮影する．撮影した動画からマーカの中心位置を求めることで，マーカの変位を求める．測定結果から振動振幅や固有振動数の変化をとらえて予知保全に役立てる．(2) 製造ラインの旋削工程において，チャック部に切りくずが堆積すると，工作物の自動交換時に把持異常などの問題が生じる．そのため，工作物の着脱を含め旋削工程は自動化されているものの，定期的に切りくずの堆積状況を作業者が確認する必要がある．そこで，旋削工程を完全に自動化するために，作業者に代わりチャック部の切りくず堆積を機械的に検知・除去するシステムを構築した．AMRは旋削終了後，旋盤に接近し，マニピュレータの先端に取り付けたビジョンセンサでチャックの画像を撮影する．サーバはその画像を受信し，チャックの状態を判断する．切りくずの堆積や絡まりを検出すると，マニピュレータがその位置に移動するための動作軌道を作成し，AMRコントローラに送信する．マニピュレータが切りくず位置まで移動した後，ハンドもしくはエアを用いて切りくずを除去する．
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| Research Progress Status |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
令和5年度が最終年度であるため、記入しない。
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