近年、少子高齢化や人手不足の影響を受け、製造業における自動化のニーズはますます高まっています。特に、工作機械の自動化は、生産性の向上や品質の安定化のほか、労働環境の改善などさまざまなメリットが期待されています。
この記事では、工作機械の自動化によって変わる作業内容について、具体的な事例を交えながら詳しく解説していきます。
熟練作業者の属人的な作業の自動化
工作機械が自動化される前は、熟練作業者が手作業で行っていました。ワークの搬送・着脱や加工中の監視、加工後の計測・検査などです。
重量物の搬送や着脱は、作業者の負担が大きく、安全面でもリスクがありました。自動化システムを導入することで、これらの作業を安全かつ効率的に行うことができます。また、センサーやカメラを用いて加工状態をリアルタイムで監視し、異常が発生した場合は自動的に停止することもできます。
加工後のワークの寸法や精度を計測・検査する作業を自動化システムで対応することにより、作業者のミスによる不良品を削減することができ、品質の安定化にもつながりました。
加工工程の集約化により定量・定性効果が得られた
従来の工作機械は、それぞれ単一の加工工程を行うものでしたが、近年では複数の加工工程を1台のマシン対応できます。複合加工機や複数の工作機械を連携させる自動化システムが生まれたためです。
加工工程を集約化することで、ワークを複数の工作機械に搬送する必要がなくなるため、工程間の搬送ロスを削減できるほか、セットアップに必要な時間が短縮することができます。
それに加えて、加工工程を1台のマシンで行うことで、加工精度が向上します。複数の工作機械で加工を行う場合、各マシンにワークをセットアップする必要があるため、ワークのセットアップ位置に誤差が生じる可能性があります。一方、複合加工機や自動化システムでは、ワークを一度セットアップすれば、複数の加工工程を連続して行うことができます。そのため、ワークのセットアップ誤差を大幅に削減することができ、加工精度が向上します。
各マシンの加工条件を個別に設定する場合の加工条件にばらつきも、複合加工機であれば加工条件を統一して、加工精度を安定につながります。
データ分析による加工条件の最適化
工作機械の自動化システムには、センサーやカメラで収集した加工データを分析する機能が搭載されています。データを分析によって加工条件を最適化し、加工時間を短縮したり、加工精度を向上させたりすることができます。
また、AI技術を活用した加工条件の自動最適化システムでは、過去の加工データや現場の状況を考慮して、最適な加工条件を自動的に設定できます。機械の振動や音などのデータを分析し、故障の予知を行う機能があるため、計画的なメンテナンスを行うことができ、突発的な故障による生産停止を防ぐことができるでしょう。
まとめ
工作機械の自動化は、製造業の生産性、品質、安全性を向上させ、労働環境を改善するのに役立ちます。また、リモートオペレーションやデータ分析などの機能を活用することで、仕事の柔軟性や効率性をさらに高めることができます。
工作機械の自動化は、未来の製造業を支えるキーテクノロジーとなるでしょう。
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