「AI技術の進化がもたらす変化と備え」という講演会に参加してきました。筆者、AI技術について、データを山ほど集めてその後をどうするのだろうという疑問を持っていました。EVのようにもう少し様子を見てから判断で良いのかなと考えていました。しかし製造業としては、このような考え方では時代の変化について行けなくなるようだ。製造業では、今からデータの採集方法と分析法を身に付けておく必要があるとの事。こうして現場の技術力を上げておかないと、さらに普及してきたときに受け身になってしまい、競争相手の企業の後塵を拝すことになると。AI技術とはデータの蓄積が前提のもので、データなしには何も始まらないとのこと。さらに最近のAI技術の普及状況は目を見張るものがあり、飲み物の異物混入確認も目に見えない速度で流れるラインを確認している。
ダイキャスト業界でも、射出波形から良否の判定をしている企業はあると思われるが、AI技術を使うとその後のデータ、例えば射出時の音を分析させて良否判定できるだろう。射出から取り出しまでの時間は十分ある。分析して、この判断結果をロボットに渡し、「溶解処分に回してね」とお願いすれば、品質部門は「ずいぶん楽になるはずだ」と夢見ました。
この画像は、展示してくれた企業名が曖昧ですが、数年前のダイカスト展で頂きました。これは誘導電動機の回転子で、レンコンの形にまとめたケイ素鋼板を金型の中にセットし鋳造をして、その後、鉄のみを薬品で溶解してアルミだけを取り出したもの。手間かかっています。この形がリスの回転かごに見えるので、かご型電動機と呼ばれるはず。画像付けないと流行に乗れないみたいなので。
