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不良率低減とは？課題と対策・製品を解説
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絞り・深絞りにおける不良率低減とは？
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【成形機・溶接機向け】 品質向上をサポート SSR選定の手引き
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ヘッダーフォーマー向けプロセスモニタリングソリューション
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スタンピン グ向けプロセスモニタリングソリューション
バーリング・タップ加工をワンアクションで 『バーリングタッパー』
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モニタリングシステム『X7(ヘッダー・フォーマー・転造向け)』
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油圧カシメ機『デスクカシメＳ』アルミにも！
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転造向けプロセスモニタリングソリューション
モニタリングシステム『X5（ヘッダー・フォーマー・転造向け）』
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絞り・深絞りにおける不良率低減
絞り・深絞りにおける不良率低減とは ？
絞り・深絞り加工における、製品の形状不良、亀裂、シワなどの発生を抑制し、高品質な製品を安定的に生産することを目指す取り組みです。これにより、歩留まり向上、コスト削減、納期短縮を実現します。
課題
材料の伸び・縮みのばらつき
材料の厚みや材質のばらつきにより、加工時の伸びや縮みが予測困難となり、形状不良を引き起こすことがあります。
金型設計・寸法の不整合
金型の設計精度や寸法が材料特性と合わない場合、過度な応力集中や材料の引き込み不足が生じ、亀裂やシワの原因となります。
加工条件の最適化不足
プレス速度、潤滑剤の種類・量、バックテンションなどの加工条件が最適でないと、材料の破損や意図しない変形が発生しやすくなります。
熟練工の経験・勘への依存
不良発生時の原因究明や対策が、個人の経験や勘に頼っている場合、再現性が低く、組織的な改善が進みにくい状況です。
対策
材料特性の精密な分析
材料の伸び特性や加工硬化などを事前に詳細に分析し、加工シミュレーションに反映させることで、材料の挙動を正確に予測します。
高度な金型設計・解析
有限要素法（FEM）などの解析ツールを活用し、金型形状やクリアランスを最適化することで、応力集中を緩和し、均一な成形を実現します。
加工条件の自動最適化
センサー技術やAIを活用し、リアルタイムで材料の状態や加工負荷を監視し、最適なプレス速度や潤滑条件などを自 動調整します。
データ駆動型の品質管理
加工データや不良データを収集・分析し、不良発生パターンを特定。その知見を基に、金型設計や加工条件の改善サイクルを構築します。
対策に役立つ製品例
材料物性評価システム
材料の引張試験や伸び特性を正確に測定し、加工シミュレーションの精度を高めることで、材料のばらつきに起因する不良を低減します。
プレス成形シミュレーションソフトウェア
金型設計段階で加工プロセスを仮想的に再現し、応力分布や変形挙動を予測することで、設計段階での問題点を早期に発見・修正します。
インプロセス計測・制御システム
加工中に材料の厚み、張力、プレス力などをリアルタイムで計測し、異常を検知した場合に加工条件を自動調整することで、不良発生を未然に防ぎます。
AI搭載型不良解析・予兆検知システム
過去の加工データと不良データを学習し、不良発生の予兆を検知したり、発生した不良の原因を迅速に特定したりすることで、継続的な品質改善を支援します。
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