工程シミュレーションの連携による塗装乾燥工程の外板熱ひずみ予測精度向上の取組み

馬場　謙二郎・庄山　和輝（トヨタ車体）・竹添　慎一・上西　隆一・津之浦　勝士（トヨタ車体研究所）・千野　剛・新井　真陽（JSOL）・福井　広高・藤原　孝司（トヨタ車体）

車体の軽量化を実現するためには，外板に薄板を採用することが望ましい．しかしながら，これには多くの製造上の課題が伴う．中でも，塗装乾燥工程における外板の熱変形を予測することは特に困難である．本講演では，この分野における予測精度の向上を目指し，複数の工程シミュレーションを連携した取組みについて紹介する．

サロゲートモデルによるプレス成立性評価手法の開発

吉松　隆行・小島　茂樹・金井　剛・原田　貴明・岡村　浩志・彌永　大作・宮澤　侑次・若狭　守・野々村　潔（トヨタ自動車）

自動車デザインの先鋭化により,プレス板金の成形性確保が難しくなり,従来のFEM解析では開発期間の短縮が困難となっている.本報では,機械学習による検討のフロントローディングにて成形性の早期確保を狙い,サロゲートモデル構築・活用に必要なデータ拡張手法と余肉部付きモデル生成手法を提案し,予測精度を検証する.

CAEと機械学習を統合した樹脂成形のための最適条件自動探索手法の構築

竹原　悠人・貫井　隆行・加茂川　諒・林　芳子・高村　兼司（旭化成）

CAEと機械学習を連携させた多目的性能の自動探索システムを開発した．本システムは探索範囲を設定するだけで，CAE実行・サロゲートモデル構築・条件探索を繰り返し実施し最適条件を探索する．本件は樹脂製品の成形解析を対象とした実例と供に，アルゴリズムの概要を紹介する．

物体検出技術を用いた実入り返却防止のための確認作業効率化システムの開発(第1報)

鍵　昌弘・平井　徹・榊原　優也・河邉　遼・瀬井　春樹・森　優人（トヨタ自動車）

物流工程において実入り返却を防止するため，積み重なる箱をすべて目視で確認しているが，作業にかかる時間が長いという問題があった．そこで機械学習を用いて画像中の箱数を自動計数する技術と重量計を組み合わせた確認作業の効率化システムを開発し，作業時間の短縮を図った．

DX活用によるシリンダブロック鋳巣状態の良否判定自動化技術

木本　博行（トヨタ自動車　先端材料技術部）・岡原　悠貴・岩城　徹（トヨタ自動車　上郷工場・下山工場品質管理部）・坂本　浩隆・信原　邦啓（トヨタ自動車　先端材料技術）

オイル漏れ不具合未然防止のため，その要因の一つとなる鋳巣状態の良否を，複数の熟練者が目視で確認している．カン・コツによる判断で基準がない，技能伝承が困難であることが生産現場における課題となっている．これを解決すべく，DXを活用して，人によらない自動判定技術を開発した．