塗装業界に革命を起こした
日本初のコンサルティング型工業塗装

遠隔地塗装工場支援システム

遠隔地塗装工場支援システム【HIPAX】

塗装部門がボトルネックになっていませんか?

多くの製造メーカー様が自前の塗装部門を持つ一方で、その多くは部門人員が10名前後であり、人材不足や設備投資の遅れが原因となって、品質の不安定化やコスト増を招いていることが大きな問題となっているようです。

よくある工業塗装部門の抱える課題

  • 技能者の不足
  • 若手育成の難航
  • 品質の不安定化
  • 設備投資の遅れ
  • 塗装ノウハウの不足
  • 深刻なコスト増

そして、上記の課題に対する「解決策」をもたないこと

そこでヒバラコーポレーションは、「①ロボット塗装支援」「②遠隔オペレーション支援」「③ 塗装プロセス管理支援」「④資材支援」の4つの支援を組み合わせたコンサルティングサービス「遠隔地塗装工場支援システム【HIPAX】」を始動させました。HIPAX(ハイパックス)を塗装部門内に取り入れることにより、工業塗装業界最大の課題ともいえる技術・人材問題を解決し、高品質の塗装部門を再生させることを可能とします。

HIPAX(ハイパックス)の概要

1熟練工の技術を再現する
「ロボット塗装支援」

解決される課題

  • 技能者の不足
  • 品質の不安定化
  • 塗装ノウハウの不足
  • 若手育成の難航
  • 設備投資の遅れ
  • 深刻なコスト増

塗装業界では人材不足が深刻化し、熟練工の技術を継承することが困難な状況にあります。熟練工の数は減り、若い人材の確保は難航。もはや技術や生産力の低迷を「人材」に頼るのは現実的ではありません。 そこでヒバラコーポレーションは、塗装ノウハウを人材によって継承するのではなく、塗装ロボットの導入により課題解消を目指す「塗装ロボット支援」を考案しました。

同社は長年の研究により、熟練工の塗装技術をデータとして蓄積し、自社開発した塗装ロボットを用いてその技術を正確に「再現」することに成功しています。これにより、クライアント様は人材を確保しなくとも、マザー工場に熟練工のノウハウを「保存」しつつ、ロボットを導入することで「品質の安定化」を実現することが可能となりました。

「塗装ロボット支援」では現在、スプレー塗装分野、スプレー塗装自動化分野、レシプロ塗装、ロボット塗装において利用することができ、「遠隔オペレーション支援」とともに塗装業界の人材問題、技術継承問題等を解決するうえで大きな役割を果たしています。

「ロボット塗装支援」の導入方法

1. 技術のデータ化

マスターアームを用いて熟練工に作業をしてもらうことにより、熟練工の技術をデータとして保存します。

2. 塗装ロボットへのインプット

自社開発した独自の専用ロボットに、先ほどデータ化した熟練工の塗装ノウハウをインプットします。

3. ロボットの導入

クライアント様の工場にロボットを搬入。ヒバラコーポレーションスタッフのもと、塗装ロボットをラインに組み込みます。

4. 技術の完全再現

マスターアームを通じて保存した熟練工の技術を自動で再現します。

2塗装前処理を遠隔システムで監視
「前処理センシングシステム」

解決される課題

  • 技能者の不足
  • 品質の不安定化
  • 塗装ノウハウの不足
  • 若手育成の難航
  • 設備投資の遅れ

前処理に関する現状の課題

金属塗装の成功には「前処理」の精度が大きく関係してきますが、前処理の管理は人の手による滴定作業が欠かせず、時間と手間が掛かってしまいます。また、現在の工場ではベテラン技術者が不足しているため、正しい管理ができず、塗装の失敗によるロスが問題化しています。

工業塗装業界の課題ともいえる技術・人材問題を解決します。

1.センサでデータを遠隔モニタリング
HIPAXではお客様工場の前処理槽にセンサを設置。センサの数値をもとにした遠隔モニタリング管理を可能にします。これまでは熟練工の経験や勘が頼りであった前処理を、データによって客観的に管理・調整できるようになるため、熟練工のいない工場でも時間や手間を大幅に削減できるようになります。
2.アラームメールで異常を検知
設置したセンサは常時前処理槽のデータを記録し、異常値を検知するとただちにアラームメールを送信します。そのため、常に前処理プロセスを監視する必要がなくなり、また異常が発生した場合に早急に対応することができます。
3.データベースで全情報を管理
HIPAXで収集したデータは、すべて専用のデータベースに保存されます。データを記録し、活用することで、センサの精度をさらに高めることが可能になります。

「前処理センシングシステム」の導入方法

1. 前処理薬液の分析

前処理で使用されている薬液や滴定で使用する指示薬等を分析し、センシングシステムに最適なセンサを選定します。

2. センサデータのサンプリング

選定したセンサを薬液槽へ設置し、各センサのサンプリングを行い、監視するデータの計算式とアルゴリズムを求めます。

3. センシングデータの監視

サンプリングデータから求めた計算式で前処理薬液の状態を監視し、管理値を逸脱した場合に担当者へメール配信されます。

「前処理センシングシステム」の導入事例

Case01

導入目的

現行の前処理管理は人の手による滴定作業であり、時間と手間が掛かる。そこで、センサによるモニタリング管理へ移行したい。

ヒバラの解決策

検証と結果

①センサ移行のためのセンサの選別

前処理薬液、及び滴定指示薬の分析結果から、センシングに適したセンサの組合せを選定した。

②現場での実証試験

各処理槽にセンサを取り付け、モニタリングデータを取得した結果、実用性が確認された。しかし、使用していたセンサに破損が見られたため、H30年度にセンサを再取得した。

③選定したセンサの挙動の確認

選定したセンサを用いて、表面処理を行った溶液の測定を行い液使用による値の傾向を得た。この傾向を実際の試験槽にて得られたデータの解析に用いた。

④管理データの精度向上の取組

センサ管理データの精度を高めるため、不純物を意図的に添加し、不純物過多時のセンサデータを取得した。このデータを基により高い精度のセンサ管理を行う事が可能となった。

Case02

導入目的

今後転換が有望視されるZr系化成処理について、センサでの管理手法を検討した。

ヒバラの解決策

検証と結果

①センサ移行のためのセンサの選別

Zr前処理薬液、及び滴定指示薬の分析結果から、センシングに適した新たなセンサの組合せを選定した。

②選定したセンサの挙動の確認

選定したセンサを用いて、表面処理を行った溶液の測定を行い液使用による値の傾向を得ることが出来、Zrにおいてもセンサによるモニタリングの可能性が示唆された。

③管理データの精度向上の取組

センサ管理データの精度を高めるため、不純物を意図的に添加し、不純物過多時のセンサデータを取得した。このデータを基により高い精度のセンサ管理を行う事が可能となることが示唆された。

3塗装技術者の経験と勘に頼らない
「配合条件アドバイザー」

解決される課題

  • 技能者の不足
  • 品質の不安定化
  • 塗装ノウハウの不足
  • 若手育成の難航
  • 設備投資の遅れ

配合に関する現状の課題

溶剤は塗料とシンナーの配合量により、粘度が変わります。粘度が高すぎると「ひび割れ」の原因となり、逆に足りない場合は「たれ」の発生につながるため、適切な配合量の維持が必要不可欠です。
しかし、溶剤は温度や湿度など現場の環境条件に影響を受けてしまいます。そのため、熟練工による配合量の調整が必要になりますが、熟練工のいない現場ではスムーズに粘度調整ができず、大きなタイムロスの要因となっているのが現状です。

  • ひび割れ
  • たれ

工業塗装業界の課題ともいえる技術・人材問題を解決します。

1.AIが適切な配合量を算出
HIPAXでは膨大な環境条件を記録したデータベースとお客様工場の環境データをもとに、AI(ディープラーニング)を用いて最適の配合量を算出。データのやりとりはインターネットを通じてリアルタイムに行うことができるため、熟練工のいない現場でも配合のタイムロスを大幅に削減することができます。
2.データベースのアップロードで精度向上
お客様工場のデータは専用のデータベースに記録され、またヒバラコーポレーションのデータベースも常に更新されます。基盤となるデータベースがアップロードされることで、AIの精度がさらに向上します。

「配合条件アドバイザー」の導入方法

1. 配合条件データベース化

塗料配合比率、温度、湿度を含めたデータをシステムに入力し塗料配合条件のデーターベースを作成します。

2. 配合条件の方程式を確立

データベースから温度、湿度に応じた塗料粘度の方程式を導き出してシステムのアルゴリズムに組み込みます。

3. 塗料配合条件の出力

塗装作業を行う当日の塗料、温度、湿度をシステムに入力することで、過去の実績データから最適な塗料粘度を出力します。

「配合条件アドバイザー」の導入事例

Case01

導入目的

溶剤塗装は熟練者の勘に頼ってきたが、熟練者がいなくなった現場ではできなくなってしまった。そこで配合条件を可視化して、若手作業員にも正しい塗料希釈を可能とさせたい。

ヒバラの解決策

検証と結果

①データベースの活用

過去のデータベースを解析、活用することで塗装時の気温、湿度の影響を含めた最適の希釈率が即時提示される。

②クラウドの利用

クラウド提供で既に回線環境があれば使用できる為、ハード面のコストが掛からずに直ぐに導入できた。

③若手作業員への教育

可視化によって、若手作業員にも分かりやすく希釈率を教育できるようになった。

④生産品質の安定

塗料配合条件を一定化することにより、生産品質が安定し、不良率が低下した。作業効率が上がりコスト削減に繋がった。

Case02

導入目的

試作品等の新規塗装案件では配合条件出しに時間がかかる。また受注頻度が低い製品では、作業環境温度・湿度に応じた塗料配合データを都度条件出ししているため時間がかかる。

ヒバラの解決策

検証と結果

①希釈データを新たに作成

過去のデータベースに同じ物がない場合も簡単にデータ登録することができる。

②データを蓄積

希釈データを累積するごとに計算するデータ数が増えるため精度が向上していく。

③3H(初めて/変更/久しぶり)製品対応

久しぶりに受注した場合でも過去データ検索で直ぐに配合条件が出力される。

440年の塗装プロセスデータにもとづく
「塗装プロセス管理支援」

解決される課題

  • 技能者の不足
  • 品質の不安定化
  • 塗装ノウハウの不足
  • 若手育成の難航
  • 深刻なコスト増

ヒバラコーポレーションが独自開発した生産管理システムは、データによりすべての業務を”見える化”することで、100%の業務把握を可能とします。生産管理システムのデータはマザー工場にも共有されるため、当社社員がデータ管理をしながら現地スタッフに必要な指示を出すことができます。なお、業務の把握により徹底的な無駄を排除することができ、ヒバラコーポレーションが自社に導入した際は、プロセスデータとの組み合わせにより、仕掛け時間40%、産業廃棄物40%の削減に成功しました。
また、同生産管理システムの導入により作業の効率化が進み、人材不足の補填につながると同時に、技能者の技術向上に多くの時間をさけるようになります。

5マザー工場での資材の集中購入
=安価な資材提供

解決される課題

  • 塗装ノウハウの不足
  • 深刻なコスト増

品質を安定化させるために必要な資材はヒバラコーポレーションがデータで算出し、本社工場(マザー工場)にて資材を集中購入しているため、より安価に資材をご提供することが可能となります。

日本初のコンサルティング型工業塗装

遠隔地塗装工場支援システム【HIPAX】のシステムを見るだけでは、あらゆる塗装会社が模倣できるように思われがちですが、このシステムを完成させるためには「膨大な塗装プロセスデータ」が必要不可欠です。ヒバラコーポレーションは他社がまだ注目していない段階からすでにITの導入に取り組み、40年に及ぶ自社の「経験」をすべてデータ化することで、成長につなげることができました。これだけ膨大なデータを持つ塗装会社はほかにないと断言できます。同時に、繰り返しになりますが、工業塗装を「再現」するためには、信頼できるデータが不可欠です。そういった意味では、ヒバラコーポレーションは日本初のコンサルティング型工業塗装業者であり、同時に日本で唯一のコンサルティング型工業塗装業者であると自負しています。

ITに距離の壁はありません。日本全国、すべてのメーカー様が私たちのお客様です。塗装部門がボトルネックになっている方、より安価で高品質な塗装をご希望の方は、ぜひヒバラコーポレーションにご相談ください。

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