付加価値の高いモノづくりを目標とし、そのための情報技術を研究します。

計測+IoT+AI+CAE=Digital Twin

研究成果は、今すぐにでも現場に展開することを目指します。

定量データ基準

科学的な検討のためには、定量的に取り扱い可能なデータが必要です。
定量化されているデータを基準とします。
今手元にあり、すぐに使えるデータからの検討を目指します。サムスン流のスピードとトヨタ生産(TPS)の目で見る管理を組み合せ、定量化データの合理的変化を許容します。
どうしても手元に定量データが無い場合のみ、データの取得方法から検討します。

原理原則からの考察

モノづくりは物理現象と化学現象の応用であり、かならず数式で記述できます。
定量データをこの数式に当てはめることができます。まさに、原理原則がここにあります。

たとえば、成形品の品質として、反り変形やヒケを考察する際には、
PVTすなわち、圧力ー体積ー温度の特性が必要です。
同時に、充填剤の配向、場合によっては高分子の配向も含めた考察が必要です。
なぜなら、これらが、プラスチック成形の原理原則だからです。

しかし、かならずしも、汎用的な数式記述ができるまで解明が進んでいない現象も多々存在します。
そのような現象は、たとえば、実験回帰式ベースでの記述というような代用検討で取り組みます。
トヨタ時代には、多数の現象を実験回帰的に予測しました。「業績」の特許を参照ください。

誰でも、どこでも、すぐに

とにかく投資を避け、今手元にあるデータから、容易に取得できるデータから の着手を目指します。同時に、中小企業でも町工場でも実践できる取り組みを目指します。
これができてこそ、コストミニマム、付加価値向上につながります。
ケチケチ精神は、トヨタ自動車の日々の業務運営に通じるものがあるでしょう。

金は出さずに、知恵を出す。

現実には、現象解明が不十分で数式記述に至っていない、あるいは管理しきれない要因により変動が入り込むなどで、かならずしも理想的には展開できません。
さらに、理想的な原理原則追求と、目先のモノづくりへの応用はジレンマとなります。
適用タイミングと経済性は重要な着眼です。
トヨタ的に「遅考より拙速を尊ぶ」の精神で、まずはすぐに応用しましょう。
そして、時代の要求レベルの向上に合わせて、これまたトヨタ的にカイゼンしていきましょう。

カイゼン活動に慣れていれば、いますぐに始めて、不足部分はだんだんと補完していくという進め方を現実的、容易に取り組めます。

計測+IoT+AI+CAE=Digital Twin

以下の取り組みで、リアルとバーチャルを融合した Digital Twin を目指します。
リアルにモノづくりしている瞬間に、その先の変化をバーチャル予測します。

原理原則を考えて必要な情報を取得する = 計測

日々、楽にデータを取得し続ける = IoT

データを原理原則目線で検討する = AI
 - 経験的、固有技術的洞察を大切にする。
 - AIは検討手段のひとつ。 
 - ほかに、
   ◇ 実験計画法などの品質管理手法
   ◇ MT法などの品質工学手法
 なども活用。 
さっさと、安くできる手法で検討する。

原理原則の再現、現象状況の再現 = CAE
Digital Twinのキーとなるテクノロジーです。
簡単な現象であれば、線形や低次の実験回帰式でもいいでしょう。

CAEは予測ツールであると同時に、仮想的な実験ツールとなります。
現象考察に大変に役立ちます。
たとえば、成形加工では、温度の要素が大きく作用しますが、蓄熱の影響等で、温度を一定に保った実験は極めて困難です。CAEを活用すれば、実に簡単に仮想実験ができます。