デジタルツインが切り拓く機械加工の未来：効率化と人材課題の解決

デジタルツインは、製造業のますます多くの領域に生命と革新を吹き込み、あらゆる規模の工作機械ショップが抱える課題を解決しています。熟練労働者不足と、ハイテク製造を米国に回帰させる継続的な取り組みの中で、デジタルツインは多くの価値を提供します。工作機械とプロセスをデジタル化することで、CNC、プログラム、プロセス、工具、セットアップへの深い理解が得られます。

さらに、競争が激化する中、ショップはより高い効率を生み出すために運営を最適化する必要があります。従来の製造プロセスをデジタル化することで、生産プロセスを仮想世界で実証し、運営効率を高める可能性があります。

最後に、収益性の敵は不確実性であり、現在のグローバル経済の状態では、不確実性はほぼ保証されています。デジタルツインを通じた適切な管理により、トラブルを未然に防ぎ、生産性を最大化する対策を講じることができます。

デジタルツインの理解

工作機械のデジタルツインとは、実世界の設定データを与えられたバーチャルコントローラと接続された工作機械の仮想表現です。これは、モデルベースおよびパラメトリックベースのシミュレーションを新たなレベルに引き上げます。なぜなら、工作機械のセットアップをこれまで以上に正確に最適化し、実証できるからです。

一般的に、CAMシステムとポストプロセッサは、キネマティクス、利用可能なGコード、パラメータ変更など、工作機械に関する直接的な知識を持っていません。CAMベースのシミュレーションや汎用Gコードシミュレーションパッケージでは、それらの変更がプログラムやサイクルタイムにどう影響するかを示せません。CNCのデジタルツインや、特定のマシンコントローラとの直接通信がないためです。

CAMやGコードシミュレーションの設定には一般的に手作業が用いられるため、多くの場合、プログラムは個々の工作機械向けに最適化されておらず、最新のプログラミング機能を活用できていません。プログラムがターゲットマシンで動作しないことさえあります。

ショップが直面するもう一つの問題は、ポストとプログラムがしばしば工作機械や工具に最適化されていないことです。例えば、オペレーターがプログラムされた送り速度でマシンを動かすことに懸念を抱き、より低い送り速度で工具を走らせることがあります。これは時間の損失、生産性の低下、効率の悪化につながります。

一方、仮想化によりCNCとCAMシステムの相互運用性を実現できます。これにより、CNCおよび/または工作機械がサポートする機能に基づいてプログラムをポストできます。プログラムがポストされると、工作機械のキネマティクスと実際のCNCパラメータを基盤とするため、単なるシミュレーションを超えた仮想環境を作成できます。CAMとGコードシミュレーションでは、PCがCNCセットアップの知識を持たないため、テストには限界があります。デジタルツインを用いて実際のCNCと工作機械のセットアップを実証することで、エラーのリスクを大幅に低減できます。

デジタルツインは、ハイテク産業に供給されるより精密な部品の需要にも応えられます。高い公差を要求される製品が必要とされる中、加工が複雑化するにつれ、最も効率的なプロセスを持つことが不可欠です。多くの従来手法は、工作機械を生産から外すセットアップ手順など、貴重な生産時間を浪費しています。デジタルツインを使えば、プログラムを仮想環境でテストできます。バーチャルCNCは、実際のプログラムされたカッターパスを正確に追従し、実世界のサイクルタイムを生成します。完全にキネマティクスが一致する仮想化工作機械と接続されると、デジタルツインは、現在稼働中のプロセスを一切中断することなく、正確な検証を可能にします。さらに、オフィスでプロセスを実証できるため、工作機械を稼働し続けられます。

人材育成におけるデジタルツイン

デジタルツインは工作機械のレプリカであるため、デジタルツインでのトレーニングは、CNCスキルギャップを埋め、部品プログラミングや工作機械操作などのジョブショップ必須スキルを教える上で貴重なツールとなります。デジタルツインは、実際の工作機械を生産から外すことなく、実践的でリアルな加工体験とトレーニングをユーザーに提供します。

ジョブショップ向けデジタル化ツール

FANUC AmericaはModuleWorksと提携し、人材育成ソフトウェアおよび新しい強力な部品プログラミングスイート「NC Reflection Studio」を開発しました。これは、Gコード編集、シミュレーション、プログラム検証でショップを支援します。これらはすべて、熟練機械技師を育成し、工作機械ショップを最適化するためのツール群となります。このエンドツーエンドのデジタル化が、CNC業界におけるインダストリー4.0の真の力を解き放つのです。

SME、2022年度サンドラ・L・バックリー優秀若手製造エンジニアを発表

本年度の22名の受賞者は、多様な製造バックグラウンド、技術的進歩/改善、最先端の研究に基づいて選出されました。2022年度の賞の名前の由来となったのは、2017年度SME会長のサンドラ・L・バックリー氏（FSME、P.Eng.、元SME CEO、GKNドライブラインアメリカズ元製造システム・サプライチェーン管理・リーン担当副社長）です。

この表彰にSME会員資格は必要ありませんが、2022年度サンドラ・L・バックリー優秀若手製造エンジニアの全員が、選出以前からSMEコミュニティの一員としてメンバー登録されています：

ブルーノ・アゼレド博士、アリゾナ州立大学、テンピ、アリゾナ州
ウェン・チェン博士、マサチューセッツ大学アマースト校、アマースト、マサチューセッツ州
シュウ・チェン博士、ワシントン大学、シアトル
ナンシー・ディアズ・エルサイード博士、サウスフロリダ大学、ヒルズボロ郡、フロリダ州
エイミー・エリオット博士、オークリッジ国立研究所、オークリッジ、テネシー州
トーマス・フェルドハウゼン博士、オークリッジ国立研究所、ノックスビル、テネシー州
ケルビン・フー博士、デラウェア大学、ニューアーク、デラウェア州
マイケル・ゴメス博士、MSCインダストリアルサプライ、ノックスビル、テネシー州
ジナ・ジャン博士、浦項工科大学、浦項、韓国
ボー・ジン博士、南カリフォルニア大学、ロサンゼルス
ベンカタ・チャラン・カントムチ、エレクトレックス社、エドモンド、オクラホマ州
ジェフ・カーパ、ロッキード・マーティン・アエロノーティクス、フォートワース、テキサス州
ヴィピン・クマール博士、オークリッジ国立研究所、ノックスビル、テネシー州
ミーガン・マクガヴァン博士、PE、ゼネラルモーターズ・グローバルR&D、デトロイト
ローラ・パーレン、P&G、メイソン、オハイオ州
カイル・サリービー博士、オークリッジ国立研究所、ノックスビル、テネシー州
ライアン・セコール博士、ゼネラルモーターズ・リサーチ&デベロップメント、ウォーレン、ミシガン州
シュアン・ソン博士、アイオワ大学、アイオワシティ、アイオワ州
ペン・"エドワード"・ワン博士、ケンタッキー大学、レキシントン、ケンタッキー州
サラ・ウォルフ博士、テキサスA&M大学、カレッジステーション、テキサス州
ヤン・ヤン博士、サンディエゴ州立大学、サンディエゴ
シャオウェイ・ユエ博士、バージニア工科大学、ブラックスバーグ、バージニア州

SMEは、この賞を通じて40年以上にわたり、470名以上の若手製造エンジニアの業績と製造業への影響を称えてきました。SMEは、2023年度優秀若手製造エンジニア賞の推薦を8月1日までsme.org/oymeで受け付けています。