株式会社Glia Computingと株式会社日本製鋼所は、射出成形機の成形条件を自動修正するモデルベース強化学習のAI「J-WiSe AI Molding Navigator」（以下、M-Navi.）を共同開発した。M-Navi.は、射出成形機の成形段階で、材料ロットの変化や消耗品の経時変化などの環境の変化に伴う成形不良の発生を未然に防止し、射出成形機の成形条件を自動修正することができる。詳しい特長並びに期待できる効果・メリットは下記の通りである。
M-Navi.の特長
1. カメラや検査装置などで検出可能な成形不良かつ成形条件で修正可能な成形不良対策
2. 独自のアルゴリズムにより、新規金型に対しても短期間の学習でAIが成形条件を提案可能
3. 日本製鋼所の射出成形機であれば既設機にも対応可能
期待できる効果・メリット
1. 生産歩留りの向上による材料コスト・環境負荷低減に寄与
2. 成形技術者の負荷低減、働き方改革による労働時間の削減
3. コロナ禍での接触機会の削減要求
4. 生産条件の最適・標準化による水平展開（国内外の工場における生産効率UPに寄与）
今回、Glia Computingは射出成形機の各種設定値と出力値等を学習し、成形不良の発生時、もしくは成形不良の発生を未然に防止すべく、射出成形機の成形条件を自動修正するモデルベース強化学習の技術とソフトウェアを開発し、連続生産を想定した実証実験を終了した。現在M-Navi.は様々な生産条件における成形不良の自動補正の検証を行っている。これにより、今後より多様な環境で適用できるよう改善を行うとしている。
