高い品質を特徴としてきたはずの国内製造業だが、近年は品質不正や重大インシデントなどの発生が後を絶たない。本連載は、品質管理の枠組みであるトヨタ式TQMと、製造現場での活用が期待されるIoT技術を組み合わせた、DX時代の品質保証強化を狙いとしている。第2回は、トヨタ式TQMの体系と管理上のポイントについて紹介する。 本連載は、品質管理の枠組みであるトヨタ式TQMと、製造現場での活用が期待されるIoT（モノのインターネット）技術を組み合わせた、DX（デジタルトランスフォーメーション）時代の品質保証強化をテーマとしています。 前回の連載第1回では、そのための基礎となる「品質保証強化の4つのステップ」について紹介しました。今回の第2回と次回の第3回では「トヨタ式TQMの体系と管理上のポイント」について解説します。 ⇒連載「トヨタ式TQM×IoTによる品質保証強化」バックナンバー 1．トヨタ式TQM

ホウレンソウの収穫量を1.4倍とする植物成長促進分子を開発、CO2で育つ仕組みとは：脱炭素（1/2 ページ） 国際連合が発表した「世界人口推計」の2019年版によれば、2021年時点で約79億人だった世界人口は2050年に97億人に達すると推測し、合わせて世界の食料需要が2015年比で1.5倍の58.2億t（トン）になると予測している。増加を続ける世界の食料需要に対応するために効率的な野菜の栽培方法や食材の長期保存を実現する技術などが求められている。 こういった状況を踏まえて、パナソニック ホールディングス（以下、パナソニックHD） テクノロジー本部では、野菜などの育成を後押しするソリューションとして、空気中のCO2を原材料に用いた植物成長促進分子「Novitek（ノビテク）」の開発を進めている。製品化は2024年度中で、国内／海外の農業生産者や資材メーカーを対象に、月産数万tの少量生産で

慶應義塾大学とキリンホールディングは、熟成ホップ由来苦味酸の単回摂取が、自律神経活動を調節し、注意力を向上させる機能があることを臨床試験で確認した。 慶應義塾大学は2023年1月16日、熟成ホップ由来苦味酸の単回摂取が、自律神経活動を調節し、注意力を向上させる機能があることを臨床試験で確認したと発表した。キリンホールディングとの共同研究による成果だ。 熟成ホップ由来苦味酸は、ホップを加熱熟成することで生じる苦味成分だ。臨床試験では、30～64歳の34人を、熟成ホップ由来苦味酸とプラセボの摂取順番が異なる2つのグループに分け、それぞれを1回ずつ摂取してもらった。摂取前後に認知機能課題を実施し、試験実施中は自律神経活動をモニターするために心拍変動を測定した。 その結果、プラセボ群と比較して熟成ホップ由来苦味酸群は、認知機能課題実施中の総自律神経活動が有意に上昇しており、注意機能のテスト成績や実

EVのモデリングを「ミニ四駆」で考える～バッテリー、モーター、走行の連成問題、現象を本質的に捉えてシンプルに表現～：1Dモデリングの勘所（10）（1/4 ページ） 「1Dモデリング」に関する連載。前回行った「ミニ四駆」の構成要素の原理理解、定式化を受けて、今回はミニ四駆全体系のモデリングを行い、解析を実行する。さらに現象を理解する方法としてモデリング結果を図で表現することの有用性に触れる。最後に、「Modelica」によるミニ四駆のモデリング例を示す。 前回は、タミヤの「ミニ四駆」の構成要素であるバッテリー、モーター、ギア、走行系に関して、その原理を理解し、定式化を行った。 今回はこの結果を受けて、ミニ四駆全体系のモデリングを行う。モデリング結果を基に、実際に解析を行うには、各種パラメータを決定する必要がある。その各パラメータの決定方法について述べ、解析を実行し、考察を行う。次に、現象を理

【トラブル8】樹脂製ケースの合わせがズレる!?　樹脂部品の合わせ対策：2代目設計屋の事件簿～量産設計の現場から～（8）（1/2 ページ） 量産樹脂製品設計の現場でよくあるトラブルを基に、その原因と解決アプローチについて解説する連載。第8回は、樹脂製ケースの上下パーツの合わせ部分でズレが生じた場合の対策方法を詳しく解説する。

東芝は2022年4月20日、同社のAI技術を紹介するセミナーの中で、企業が機械学習を用いたシステムを導入した後、同システムを継続的に改善していく「MLOps」について解説した。MLOpsの基礎知識から、実施する際の留意点などを解説した。 東芝は2022年4月20日、同社のAI（人工知能）技術を紹介するセミナーの中で、企業が機械学習を用いたシステムを導入した後、同システムを継続的に改善していく「MLOps」の基礎知識や、実践する際の留意点などについて解説した。 精度劣化などの対策を講じる MLOpsはビジネス、機械学習の専門家、システム開発担当者、システム運用担当者が一体のチームとなり、企業に導入した機械学習を採用したAIシステムの継続的な改善に取り組むことを指す。 AIシステムは精度低下が生じ得る。このためシステムの運用チームはAIシステム運用の傍ら、AIモデルの精度劣化が生じていないかな

部品の固定（締結）のために使用する“ボルトの設計”をテーマに、設計者向けCAE環境を用いて、必要とされる適切なボルトの呼び径と本数を決める方法を解説する。連載第4回では「ボルト締め付けトルクと軸力の関係」を導きます。 連載第3回で「ボルトが疲労破壊しない条件は、変動荷重が作用したときに締結体同士が離れないこと」、そして「そのためには大きな締結力、つまりボルト軸力が必要だ」と述べました。 締結部の設計では“軸力の見積もり”が必要です。締め付けトルクを大きくすると軸力も大きくなります。ということは、必要な軸力を発生させるための締め付けトルクの計算が必要になります。締め付けトルクT［Nm］と軸力F［N］の関係は、式1で表せます。 トルク係数はWeb検索すればすぐに出てきます。どうやら0.15～0.2［-］が一般的な値のようですが、少し幅がありますね。これをうのみにするのではなく、自分で計算できる

設計者は、仕様から必要とする機能を明確化し、必要な部品を選択してそれらを組み合わせ、機械として組み立て、仕様を満たしていることを確認し、顧客に引き渡す……といった業務を担っています。そして、こうした設計の過程では、次のような問題の解決に多くの時間を費やします。 量産品の場合は特に部品の材料費削減、つまり肉抜きなどによる部品の体積削減が強く求められる 生産機械などでは、生産性向上のために高速化が求められるが、高速化には振動問題が付きまとう。この解決には高剛性化と軽量化が必要となる 強度計算で部品に作用する応力を許容応力より下回るように設計しなければならない。このとき、部品体積をそのままにして応力が下がる形状を考え出す必要がある いずれの作業も設計経験を積まなければなかなか解決できない問題ですが、「パラメトリック最適化」「トポロジー最適化（位相最適化）」「領域最適化」という手法を使うと、ソフト

NVIDIAは2021年12月15日、同社の仮想GPUを用いて、3D CADによる設計業務のVDI化（デスクトップ仮想化）を進めるトヨタ自動車（以下、トヨタ）の取り組みを公開した。トヨタでは約5割のCADユーザーがCAD VDIを利用し、場所に縛られずに設計業務が可能になっている。 約1万3000人の従業員を対象にリモートワーク制度を拡大してきたトヨタは、2016年ごろから「NVIDIA 仮想GPUソリューション（NVIDIA vGPU）」を利用したCAD VDIの普及に向けて検討を開始。DX（デジタルトランスフォーメーション）開発推進部が中心となり、3D CADを使う設計開発部門のリモートワーク普及を目指してきた。 検討初期から画質やレスポンス、ネットワーク環境など、設計者とともに現地現物でテストとチューニングを繰り返し、検証した結果、NVIDIA vGPUでパフォーマンスの課題が解決。

東芝が大規模で複雑なプラントに設置した数千点のセンサーから得た時系列データを基に、プラントの状態変化の中に埋もれた異常の兆候を早期検知できる異常予兆検知AIを開発。水処理試験設備の公開データセットであるWADIに対してこのAIを用いた異常検知を実施したところ、従来比で12％良好な世界トップレベルの検知性能が得られたという。 東芝は2021年12月7日、大規模で複雑なプラントに設置した数千点のセンサーから得た時系列データを基に、プラントの状態変化の中に埋もれた異常の兆候を早期検知できる異常予兆検知AIを開発したと発表した。水処理試験設備の公開データセットであるWADI（Water Distribution）に対してこのAIを用いた異常検知を実施したところ、従来技術と比べて12％良好な、世界トップレベルの検知性能が得られたという。また、東芝エネルギーシステムズ子会社のシグマパワー有明が運営する

ミシュランと村田製作所がタイヤにRFIDタグ埋め込み、2024年ごろから乗用車にも：組み込み開発ニュース 村田製作所は2021年12月13日、ミシュランとタイヤ内蔵用RFIDモジュールを共同開発したと発表した。RFIDモジュールにより、タイヤを製造段階から使用後に廃棄するまでライフサイクル全体で管理する。他のタイヤメーカーも利用できるようにし、業界標準となることを目指す。 村田製作所は2021年12月13日、ミシュランとタイヤ内蔵用RFIDモジュールを共同開発したと発表した。RFIDモジュールにより、タイヤを製造段階から使用後に廃棄するまでライフサイクル全体で管理する。他のタイヤメーカーも利用できるようにし、業界標準となることを目指す。 ミシュランはまず商用車向けのタイヤでRFIDモジュールの搭載を進めており、2024年ごろに乗用車向けタイヤにも拡大する。既に400万個以上のミシュラン製タ

グリッドは2021年12月23日、量子アルゴリズムに着想を得た機械学習アルゴリズム「量子インスパイア型分類アルゴリズム」を開発したと発表した。量子アルゴリズム研究においては「古典的」とされているアルゴリズムを活用することで、学習をより効率的に行う。 グリッドは2021年12月23日、量子アルゴリズムに着想を得た機械学習アルゴリズム「量子インスパイア型分類アルゴリズム」を開発したと発表した。量子アルゴリズム研究においては「古典的」とされているアルゴリズムを活用することで、学習をより効率的に行う。 2種類のアルゴリズムを融合 今回発表した量子インスパイア型分類アルゴリズムは、代表的な量子アルゴリズムである「Deutsch-Jozsaアルゴリズム」と、古典的なクラスタリングアルゴリズムである「DBSCANアルゴリズム」の2つを融合した、データ群の分類問題に適用可能な機械学習アルゴリズムである。D

部品の固定（締結）のために使用する“ボルトの設計”をテーマに、設計者向けCAE環境を用いて、必要とされる適切なボルトの呼び径と本数を決める方法を解説する。連載第5回では、金属同士の摩擦係数を測定したデータを紹介し、軸力見積もり時に使用すべき摩擦係数を提案する。 連載第4回で、締め付けトルクと軸力の関係式を導きました。これで荷重が作用した際に、締結体同士が離れないようにするために必要な締め付けトルクが求められます。しかし、締め付けトルクと軸力の関係式には2つの摩擦係数があり、これらを決めなければなりません。 仕事柄、CAE解析で摩擦ありの接触要素を使うことが多く、摩擦係数をどうやって決めたのかについて質問をよく受けました。このとき、顧客が最も納得した答えは「自分で測りました」でした。今回は、金属同士の摩擦係数を測定したデータを紹介し、軸力見積もり時に使用する摩擦係数を提案します。もちろん、ご

産業技術総合研究所は、実験計画法にAIの手法を組み合わせることで、少ないシミュレーション回数で人工心臓のデザインを最適化することに成功した。最適化により、同人工心臓は機能向上と副作用低下の両立が可能になっている。 産業技術総合研究所（産総研）は2020年10月13日、実験計画法に複数のAI（人工知能）の手法を組み合わせることで、少ないシミュレーション回数で人工心臓のデザインを最適化することに成功したと発表した。 新たに開発した実験計画法は、従来の実験計画法にニューラルネットワーク（NN）と多目的遺伝的アルゴリズム（MOGA）を加えたものだ。「実験計画作成（Plan）」「実験（数値シミュレーション）の実施（Do）」「NNモデルによって目的変数を入力変数で近似化（Check）」「MOGAを用いて各目的変数に対して入力変数を多目的最適化（Action）」というPDCAサイクルを回すことで、入力変

関連記事 資生堂が考える美しさとイノベーション、ポストコロナの美容と健康の変化とは 資生堂と「DMM.make AKIBA」共催のオンラインイベント「資生堂×DMM.make AKIBA × スタートアップ ～ポストコロナ、美とイノベーションどう変わる？～」が開催された。本稿ではその内容をお伝えする。 資生堂が新型コロナ対策で消毒液の生産開始、月10万リットルを医療機関へ提供 資生堂は2020年4月15日、新型コロナウイルス感染症対策として、手荒れに配慮した手指消毒液を新たに開発し、生産を開始したことを発表した。 資生堂が国内工場を新設する理由、高級ブランドは「人とロボットの共存」で生産 「JAPAN PACK 2019（日本包装産業展）」の特別講演に、資生堂 生産部長の大前勝己氏が登壇。「グローバル生産体制における自働化技術課題」をテーマに、資生堂のビジネスの変革と、それに対応する生産体

DMG森精機は、工作機械の加工中に発生する切りくずをAIで自動除去する「AIチップリムーバル」を開発した。切りくずを効率的に除去して、切りくずを原因とする機械停止や加工不良を軽減する。 DMG森精機は2020年10月26日、AI（人工知能）により工作機械の加工中に発生する切りくずを自動除去する「AIチップリムーバル」を発表した。加工室内の撮影、切りくず堆積状況の分析、最適な洗浄方法の検出、切りくず除去の実行という4つの工程で、効率的に切りくずを除去する。 加工室内の撮影では、高性能カメラを2台使用し、加工室内全体を高精細に撮影する。カメラに切りくずやクーラントが付着しないよう、撥水フィルムとクーラントおよびエアで洗浄するため、常に鮮明な撮影ができる。 切りくず堆積状況の分析には、AIを活用する。多様な機内環境を学習することで高い判別能力を備えたAIが、撮影した画像から切りくずの位置と量を判

関連記事 3Dプリンタの可能性を引き上げる材料×構造、メカニカル・メタマテリアルに注目 単なる試作やパーツ製作の範囲を超えたさらなる3Dプリンタ活用のためには、「造形方式」「材料」「構造」の3つの進化が不可欠。これら要素が掛け合わさることで、一体どのようなことが実現可能となるのか。本稿では“材料×構造”の視点から、2020年以降で見えてくるであろう景色を想像してみたい。 いまさら聞けない 3Dプリンタ入門 「3Dプリンタ」とは何ですか？ と人にたずねられたとき、あなたは正しく説明できますか。本稿では、今話題の3Dプリンタについて、誕生の歴史から、種類や方式、取り巻く環境、将来性などを分かりやすく解説します。 「単なる試作機器や製造設備で終わらせないためには？」――今、求められる3Dプリンタの真価と進化 作られるモノ（対象）のイメージを変えないまま、従来通り、試作機器や製造設備として使ってい

2019年度は自動車メーカー9社中6社で平均年収がマイナスの結果となりました。 トップは平均年収865.9万円（平均年齢39.6歳）のトヨタ自動車。平均年収が減少している企業が多い中、増加額はトップの14.3万円でした。2位は本田技研工業。平均年収は3.0万円減少し、816.8万円（平均年齢45.5歳）となりました。3位は日産自動車の810.3万円（平均年齢41.4歳）となっています。 最も減少額が大きかったのは、8位の日野自動車。平均年収は653.1万円（平均年齢37.8歳）で、前年から13.9万円減少しました。 最下位は前年同様、SUBARUです。平均年収は前年比11.8万円減の640.6万円（平均年齢38.4歳）で、トップのトヨタとは220万円以上の差が開いています。 【自動車業界33社】8割が年収ダウン　自動車部品トップは豊田自動織機 自動車部品メーカーの中では、トヨタ系列の豊田自

RUTILEAは、深層学習を用いたばら積みピッキングソフトウェアを開発し、オープンソースとして公開した。FA用ソフトウェア「SDTest」と組み合わせることで、外観検査工程を省人化できる。 RUTILEAは2020年3月9日、AI（人工知能）、深層学習を用いたばら積みピッキングソフトウェアを開発し、オープンソースとして公開した。同社のFA用ソフトウェア「SDTest」と組み合わせると、自動で搬送から外観検査まで対応。外観検査工程を省人化できる。 同ソフトウェアは、従来、高精度な3次元カメラを使用しないとできなかったばら積みピッキングを、市販のカメラと距離センサーのみで自動でピッキングできる。 また、SDTestと組み合わせ、ハードウェア面で「DOBOT Magician」などの協働ロボットアームや照明などを組み合わせることにより、ばら積み状態からのピッキング、撮影、外観検査を自動化できる。

さまざまなデータを用いた機械学習でスマートな製品開発を目指す上で課題になるのが、「分類モデルの選定」と「過学習」への対応だ。本稿では、分類モデルと過学習について概説するとともに、基礎的な対処法について説明する。 エンジニアや科学者は、産業データに基づいた解析によるADAS（先進運転支援システム）や予知保全（predictive maintenance）アプリケーションなど、よりスマートな製品やサービスを構築しています。分析モデリング（analytics modeling）とは、データ準備、特徴量エンジニアリング（feature engineering）、機械学習のためのドメイン固有の技術を使用して、過去のデータからシステムの挙動を記述し、予測する技術のことです。これらと自動コード生成の組み合わせは、エッジからクラウドまでを対象として、アクションと意思決定を自動化しながらの再利用を可能にしま