シミュレーション:設計・製造における革新- パート2

シミュレーションに関するブログのパート1でご説明したように、モデリングとシミュレーションの進化は、設計コンセプトと製品製造の間の架け橋となり、エンジニアリングチームが複数のシナリオを仮想的に実行して部品製造の最適化を図ることができるという利点があります。しかし、これは組立工程をどのようにサポートするのでしょうか。また、デジタルツインやAIなどの新たな開発によって、どのような利点がもたらされるのでしょうか。今回のブログでは、これらのトピックについて詳しくご紹介します。

シミュレーションによる組立工程の最適化

キネマティック・モーション・シミュレーション、つまりマルチボディ・ダイナミクス(MBD:多体動力学解析)は、機械シミュレーション技術の中でも重要な進歩を遂げている分野です。MBDでは、カムの動き方、カムを回転させるために必要なモーターのサイズとパワー、機械内の可動部品の動きと軌道など、機械の動作方法を調べます。実際には、例えば、部品を打ち抜く機械や、2つの部品をサブアセンブリとしてまとめる機械のカムの動きを分析することなどが考えられます。これにより、適切なパワーとトルクを発揮するようにモーターを最適化することができます。電動機のサイズを最適化することには多くの意味があり、工具へのストレスを最小限に抑えることができるだけでなく、プロセスで消費される電力量を減らすことでオペレーションコストを削減することができます。

現在、MBDシミュレーションソフトウェアが扱うことのできる粒度は驚くべきものです。機械の各部分にかかる力がどのように摩耗や疲労を引き起こすか、また様々な運転条件の下でどのくらいの速さでそれが起こるかを、機械をモデル化して示すことができます。このような予測的な洞察は、故障を防いだり、動作寿命を延ばしたりするために、早い段階で対策を講じることを意味します。

ソフトウェアは、個々の部品の製造工程や、自動組立工程で部品を操作するための機械の動作をシミュレーションし、分析することができます。このデジタルトランスフォーメーションの次のステップは、人間のオペレーターを含むすべてのものをシミュレートして、さらなる最適化の機会がどこにあるかを確認することです。離散イベントシミュレーション(DES:Discrete-event simulation)は、そのようなシミュレーションツールの一種です。DESは、明確に定義されたアクティビティ(イベント)を持つプロセスの動作をモデル化し、予測します。このシミュレーションでは、最終製品の製造プロセス、すなわち、生産段階を自動化するために使用される機械や組立ツール、オペレーターと自動化との関わり方、機械同士の関わり方、そして効率と生産性を高めるためにフロー全体をどのように最適化できるか、という点に焦点を当てます。

例えば、シミュレーションは、これらの要素がスピードを持って相互に作用する方法についての見通しを提供し、プロセスの相対的なスループット (単位時間当たりの処理能力)を決定します。鎖は最も弱いリンクの数だけ強くなるということを考えると、ラインは最も遅いプロセスの数だけ速く動けるというのは当然のことです。シミュレーションでは、プロセスの各部分を分析して最も遅い部分を見つけ、その後、スループットを向上させるために最適化することができます。

これは、自動化された生産ライン用に設計・製造された機械がラインに組み込まれている場合に特に有効です。製品を作る機械を設計することは、生産性の向上につながり、最終的に主要な顧客とその先の最終顧客の単価を下げることができるため、ますます一般的になっています。

デジタルツイン、AI、そしてシミュレーションの未来

シミュレーションソフトウェアは現在、モレックスのような企業が、個々の機械から生産ライン、さらには工場全体に至るまでのシステムをモデル化するために使用しています。デジタルトランスフォーメーションとIoT技術により、実世界のプロセスとシミュレーションモデルの間でデータ交換が可能になりました。

これはデジタルツインと呼ばれる概念で、人間をループに入れることも含めて、与えられたプロセスに影響を与える側面を正確に仮想的に再現します。

デジタルツインは、さまざまな面でさらなるメリットをもたらします。まず、デジタルツインは現実世界をモデル化することができますが、生産ラインから得られる現実世界のデータを仮想世界に適用することで、それを模倣することもできます。例えば、10,000サイクル後に収集したデータをデジタルツインに適用し、外挿して加速させることができます。これによりオペレーターは、20,000サイクル後の生産ラインの性能や、メンテナンスが必要になる時期を予測することができます。メンテナンスの予測は、デジタルツインテクノロジーの大きなメリットです。

また、デジタルツインは、変化がもたらす影響を予測します。可変パラメーターを使って現実世界をモデル化することで、そのモデルがポジティブな効果を示した場合、そのパラメーターを現実世界に直接移行することができ、パラメーターを変更した場合の効果を高いレベルで確信することができます。デジタルツインを実際の生産ラインと並行して稼働させることは、今後ますます一般的になると思われますが、そのためにはまず、最低レベルのシミュレーションから始める必要があります。

現在、製造業向けのAIアプリケーションを開発する企業が増えています。AIモデルを学習させるために実際の製造現場のデータに頼るのは、コストも時間もかかります。 デジタルツインはその仮想レプリカとして、強力でリアルな仮想環境を提供し、これらのAIモデルのリスクのないトレーニングとテストを可能にします。

モレックスはシミュレーションとモデリングの能力を積極的に進めており、ツールと専門知識のポートフォリオを増やしています。また、材料の挙動を記録するデータベースを構築し、重要な基礎パラメーターをシミュレーションで使用できるようにしています。

最終的にシミュレーションは、製造プロセスのあらゆる段階で生産性を向上させ、設計や製造プロセスにおける無駄、時間、材料、コストを削減します。このことが誰にとっても有益であることを理解するためには、いくらシミュレーションを行っても無駄ではありません。

Predictive Manufacturing Manager