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データ重視せよ、マツダなどで進む技術者の意識改革

実験データを戦略的に活用し、高精度・迅速なモノづくりに挑む技術者が増えている。マツダの長澄徹侍氏はベテランの経験則を数値に置き換え、美観の高い自動車ボンネットをプレス成形する条件を割り出した。ハーモニック・ドライブ・システムズ(HDSI)の城越教夫氏も、減速機の耐久性などを短時間で評価する計測手法を試みた。ビッグデータ(大量データ)や人工知能(AI)の到来にも備え、データ重視の意識改革が進む。

10月に京都市内で開かれた「品質工学シンポジウム2018inきょうと」では技術者がデータ活用の先行事例を発表した。関西品質工学研究会(堺市堺区、鉄見太郎会長、072・223・3364)が主催し、各地の品質工学研究会から86人参加した。マツダ技術本部ツーリング製作部の長澄氏は、ボンネットの反射光がパネルのつなぎ目で乱れず美しく見えるプレス成形技術を説明した。まず、ベテランが成形圧などの適した加工条件を推定で採点して決める仮想実験を実施。採点結果から成形の重要な条件やその水準を選び、コンピューター利用解析(CAE)で最適条件を予測した。

その条件で確認実験すると成形精度が上がり、つなぎ目の光も連続的に反射し、美観が向上した。「マツダの次世代モデルのプレス成形は、もっと良くなる」(長澄氏)と手応えを示す。 一方、HDSIハーモニックドライブ研究所の城越氏が発表したのは、ロボットの関節などに使われる減速機の品質を評価する計測技術。実験で計測したトルク(回転力)や回転数の入力・出力値から、品質の安定度を示すSN比を計算した。

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するとSN比は、減速機の劣化の程度を測り評価する従来の手法より先に変化し、劣化をいち早く予測できた。「減速機の本質的な働きである動力伝達をSN比で調べ、評価の時間を短縮したい」(城越氏)と意気込む。 いずれの事例も重要なのは、計測データの適切な選択と量。流通業やサービス業などで先行するビッグデータやAIを導入し、開発と生産を革新的に効率化する機運も、製造業では高まっている。ただ、それには多くの設定条件から有効なデータを見つけ出し、計算結果から正解を読み解く思考力が欠かせない。 
http://news.livedoor.com/

マツダの丸本明社長は8日、日刊工業新聞社などのインタビューで、次世代ガソリンエンジンとマイルドハイブリッド(HV)技術を組み合わせ、2030年に販売する自動車の二酸化炭素(CO2)平均排出量を10年比で50%削減する計画を達成できると伝えている。またスカイアクティブ―Xはエンジン開発の第2世代と位置付け、第3世代の次世代エンジン開発に着手した事も公表している。最近ではリコール問題ばかりが報じられるマツダだが、次世代エンジン開発技術に期待したい。

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[ 2018年11月09日 09:47 ] カテゴリ:日本経済 | TB(0) | CM(0)
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