データ駆動型スマート塗装プロセスシステムによる塗装品質改善

カテゴリ: 部門大会

論文No: MC1-7

グループ名: 【C】2022年電気学会電子・情報・システム部門大会

発行日: 2022/08/24

タイトル(英語): Improvement of painting quality by a data-driven smart painting process system

著者名: 山本 翔平（広島大学）,木下 拓矢（広島大学）,脇谷 伸（広島大学）,山本 透（広島大学）,大久保 義基（コベルコ建機）,松田 浩孝（コベルコ建機）

著者名(英語): Shohei Yamamoto (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University),Takuya Kinoshita (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University),Shin Wakitani (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University),Toru Yamamoto (Graduate School of Advanced Science and Engineering, Hiroshima University),Yoshiki Okubo (KOBELCO Construction Machinery Co., Ltd.),Hirotaka Matsuda (KOBELCO Construction Machinery Co., Ltd.)

キーワード: ファクトリーオートメーション|塗装システム|品質改善|品質予測|データベース駆動型モデリング|factory automation|painting systems|quality improvement|quality prediction|database-driven modeling

要約(日本語): ベル塗装方式によるロボット塗装工程において，塗装品質は環境条件であるブース内温度やシンナーの蒸発速度，動作条件であるベルカップ回転数の影響を受ける。塗装不良の発生を防ぐため，塗装品質に応じて動作条件をオンラインで設定する必要がある。しかし，その設定値に明確な基準が無く，塗装工程から塗装品質の評価までに時間の遅れがあることから，設定値は頻繁に変更されていない。そのため，環境条件が大きく変化する場合，塗装不良が発生する。本研究では，塗装不良を削減するため，データベース駆動型モデリングを基にした，データ駆動型スマート塗装プロセスシステムを提案する。このシステムは，動作条件の決定機構および塗装品質予測器を有する。そして数値シミュレーションにより，提案された方法の有効性を検証した。その結果，提案手法の良品率は従来手法よりも優れていることが判明した。