金型設計とは？重要性と課題、AIを導入するメリットと活用事例を徹底解説！

製造業のデジタル化が進む中、金型設計の効率化と品質向上が喫緊の課題となっています。熟練技術者の経験に頼る部分が大きく、技術継承やリードタイム短縮といった課題に直面しているのが現状です。

近年、これらの課題を解決する手段として、AI技術の活用が進んでいます。

本記事では、金型設計の基本的な役割から、最新のAI活用事例まで徹底解説します。実際の導入企業の成果を交えながら、製造現場の生産性向上とコスト削減を実現するAI活用の具体的な方策をご紹介しています。

金型設計のデジタル化を検討する方々に、実践的な指針を提供します。

AI Marketでは製造業に強いAI開発会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、累計1,000件以上の相談実績を持つAI Marketへ、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】製造業に強いAI開発会社の選定を依頼する

製造業に強いAI開発会社をご自分で選びたい方はこちらで特集していますので併せてご覧ください。

金型設計とは？

金型設計は、製造業における製品の大量生産を可能にする金属製の型「金型」を設計する工程です。金型は、原料の金属・プラスチック・ゴムなどを流し入れることで型に合った製品を効率よく大量に生産するために使用されます。

製品の品質、生産効率、コストに直接影響を与えるため、高度な専門知識と経験が必要とされます。設計者は製品の要件を理解し、適切な金型構造を決定し、製造プロセスを最適化する役割を担います。

金型設計は、製品開発から量産までの橋渡しとなる重要な工程です。設計者は3D-CADを活用して金型の構造を決定し、金型製作に必要な図面や3Dデータを作成します。

また、成形シミュレーションを用いて、製品の品質や生産性を事前に検証し、潜在的な問題を早期に発見して対策を講じます。さらに、金型のメンテナンス性や長寿命化も考慮に入れた設計を行うことで、製造コストの最適化にも貢献しています。

AIを活用した自動金型設計ツールが開発され、設計時間を大幅に短縮しています。AIは複雑な成形シミュレーションを実行し、潜在的な問題を事前に特定することも可能です。

高品質金型実現のための設計ポイント

高品質な製品を実現するための金型設計では、まず材料選定と構造設計が基本となります。

金型材料には耐久性と加工性が求められ、同時に構造設計においては強度と精度の確保が不可欠です。特に複雑な形状の製品では、金型の変形や歪みを防ぐための適切な補強構造を組み込む必要があります。

次に重要となるのが冷却システムの最適化です。製品の均一な冷却は、そのまま製品品質に直結する要素となります。

金型内部に適切な冷却回路を配置することで、成形サイクルタイムの短縮と同時に、製品の反りや歪みを防止することができます。冷却回路の径や配置、流量などを製品形状に合わせて綿密に設計することで、安定した品質を確保できます。

さらに、ゲート設計とランナー配置も製品品質を左右する重要な要素です。

材料の流れを最適化することで、ウェルドラインやボイドなどの成形不良を防ぎ、製品の外観品質と強度を向上させることができます。ゲートの位置や大きさ、ランナーの断面形状などを適切に設計することで、材料の充填バランスを整え、効率的な生産を実現することが可能となります。

金型設計者には、これらの要素を理解し、製品特性に応じて適切な設計判断を下す専門的な知識と経験が求められます。

▼累計1,000件以上の相談実績！お客様満足度96.8%！▼

【無料】製造業に強いAI開発会社の選定を依頼する

金型設計の現状と課題

金型設計は、製造業のデジタル化が進む現代においても、依然として多くの課題に直面しています。これらの課題に対して、デジタル技術の活用や新たな人材育成方法の確立など、様々な取り組みが進められています。

職人技に依存する従来の設計プロセス

金型設計は長年、熟練工の経験と技能に大きく依存してきました。現在では、この職人技とデジタル技術を効果的に融合させる取り組みが進んでいます。

設計プロセスでは、ユーザーから提供された2D・3D図面をもとに、これまでの経験を活かしたノウハウを図面データに反映させていきます。その際、金型の強度やコスト、求められる機能性を総合的に考慮しながら要望に応える設計を行っています。

技術伝承と人材不足の問題

金型業界における技術伝承は深刻な課題となっています。従来、金型で重要とされる技能は以下の3つでした。

1. 金型構想（型組み）
2. 磨き
3. 組立調整

特に「金型構想」の継承が困難になっています。この問題は、設計者と現場技能者の分業化によってさらに深刻化しており、新しい型組構想を考えることが難しくなっています。

また、日本の中小企業の約半数で後継者が決まっていない現状も、技術伝承の課題に拍車をかけています。

設計から製造までのリードタイム短縮ニーズ

製造業界では、製品開発期間の大幅な短縮が求められており、金型設計においてもリードタイム短縮が重要な課題となっています。特に、新製品のライフサイクルが短縮化する中で、製品化期間の大幅短縮が必要となっています。

この課題に対して、以下技術により、設計期間の短縮と品質の向上を同時に実現する取り組みが進められています。

• コンカレントエンジニアリング（製品の企画、設計、製造などの各工程を並行して進める開発手法）
• 3次元ソリッドCAD
• シミュレーション技術

▼累計1,000件以上の相談実績！お客様満足度96.8%！▼

【無料】製造業に強いAI開発会社の選定を依頼する

AI技術による金型設計の進化

金型設計の分野では、AI技術の導入により設計プロセスの効率化と品質向上が実現しています。従来の経験則に基づく設計手法に、データ駆動型の意思決定を組み合わせることで、より精度の高い金型設計が可能となっています。

射出成形シミュレーションのAI化

射出成形シミュレーションにAIを活用することで、より正確な成形プロセスの予測が可能になっています。従来の流動解AIを組み合わせることで、樹脂の流れや固化過程をより精密に予測し、最適な金型設計を導き出すことができます。

射出成形では、金型の品質が最終製品の出来栄えを左右します。金型は溶融した材料を注入するキャビティ部と、製品を形成するコア部で構成されています。

過去のデータを学習したAIは、新しい材料や添加剤を使用する際も、その特性を迅速に理解し適切な成形条件を提案します。

また、デジタルツイン技術を活用して実際の金型とデジタル上の仮想モデルを連携させ、高度な予測と最適化を行うこともできます。物理的なセンサー設置が困難な箇所の状態であろうとAIが推定し、金型内部の詳細な挙動を把握可能です。

また、生成AIを用いることで、金型のプロトタイピングやテストを行うことができます。AIによって、試作回数の削減と開発期間の短縮を実現しています。

設計パラメータの自動最適化

AIによる設計パラメータの自動最適化では、金型の構造、冷却回路の配置、ゲート位置などの要素を総合的に分析し、最適な組み合わせを導き出します。この過程では、製品品質、生産効率、コストなど複数の要因を考慮し、バランスの取れた設計解を提案します。

特に、複雑な形状や新素材を使用する場合でも、過去の成形データを学習したAIが適切な設計パラメータを提案します。また、射出速度、保圧、冷却時間など多数のパラメータを同時に最適化し、製品品質と生産効率の両立を図ります。

設計者は、AIが提示した複数の選択肢から最適な設計案を選択することで、効率的な設計プロセスを実現できます。

予知保全の高度化

予知保全の観点から、AIは金型の劣化や不具合を事前に検知し、適切なメンテナンスのタイミングを提案します。センサーから収集された稼働データを分析することで、金型の寿命予測や品質低下の兆候を早期に発見し、計画的な保守管理を可能にします。

さらに、IoTとAIを組み合わせた「IoT金型」の開発が進んでおり、金型の使用状況や摩耗状態をリアルタイムで監視し、最適なメンテナンスタイミングを予測することが可能になっています。これにより、金型の寿命を延ばし、製品品質の安定化と生産効率の向上を同時に実現することができます。

関連記事：「予知保全とはなにか、従来の予防保全や事後保全との違い、メリットデメリット」

リアルタイムプロセス制御とモニタリング

AIを活用したリアルタイムモニタリングシステムでは、成形プロセス中の各種パラメータをリアルタイムで監視し、最適な制御を行います。温度、圧力、速度などの要因をAIが常時分析し、必要に応じて自動調整を行うことで、安定した品質の製品生産を実現します。

また、収集したデータは次世代の金型設計にもフィードバックされ、継続的な品質改善にも活用されています。

金型設計における実践的なAI活用事例

製造業におけるAI活用が進む中、金型設計分野でも具体的な成果が表れています。実際の企業による導入事例から、その効果と実践的な活用方法を見ていきましょう。

成形条件の自動調整システム（オムロン）

オムロン株式会社の草津工場では、IoT基盤「i-BELT」を導入し、AIによる金型加工の自動制御を実現しています。この取り組みにより、加工時間を40%削減し、工具の摩耗量を20%削減することに成功しました。

システムの特徴は、工作機に設置した振動センサーで切削時の振動を計測し、切削抵抗を算出することです。その大きさにより工具の送り速度を補正するアルゴリズムを開発しました。

制御機器やセンサーからデータを収集し、熟練工の経験に基づく加工条件をAIで分析した結果を制御アルゴリズムとしてフィードバックすることで、継続的な改善を実現しています。

熟練工のノウハウのデジタル化（IBUKI）

株式会社IBUKIは、金型製造における熟練工のノウハウをデジタル化する取り組みを展開しています。同社は金型内部に温度センサー、圧力センサー、変位センサーなど8種類のセンサーを内蔵し、製造プロセスを可視化することに成功しました。

特筆すべき取り組みとして、「ORGENIUS」と呼ばれるAIソリューションを導入し、ベテラン技術者の知見をネットワーク化しています。これにより、従来半日がかりだった実績情報の収集が約30分に短縮されるなど、大幅な効率化を実現しています。

さらに、山形大学や三菱自動車と協力し、「機差・環境差推定アルゴリズム開発」を進めており、この取り組みは「戦略的基盤技術高度化支援事業」として国からの支援も受けています。このシステムにより、グローバルでの製造における金型チューニングの効率化が期待されています。

関連記事：「技能伝承でのAI活用は？継承が進まない原因やAIを導入するメリット、活用事例を徹底解説！」

まとめ

金型設計は製造業の根幹を支える重要な工程であり、製品品質と生産効率を左右する重要な要素です。設計の効率化、品質向上、リードタイム短縮、そして技術継承の課題解決に貢献しています。

しかし、AIは万能ではなく、その導入と運用には、現場の状況に合わせた適切な戦略と、専門的な知識が必要となる場合があります。より高度なAI活用や、自社固有の課題解決には、専門家との連携を検討することをおすすめします。

AI Marketでは製造業に強いAI開発会社の選定・紹介を行っています。貴社に最適な会社に手間なく数日で出会えます。貴社の要望に応えることが可能な企業複数社の紹介が可能で、相見積もり・比較もすぐに実施可能。

プロのAIコンサルタントが貴社の代わりに数社選定しますので、開発会社の選定に迷ったり、相談方法がわからなかったら、累計1,000件以上の相談実績を持つAI Marketへ、いつでもお気軽にご相談ください。

【無料】製造業に強いAI開発会社の選定を依頼する

金型設計についてよくある質問まとめ