WO2022270331A1 - 射出成形システム - Google Patents

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WO2022270331A1
WO2022270331A1 PCT/JP2022/023413 JP2022023413W WO2022270331A1 WO 2022270331 A1 WO2022270331 A1 WO 2022270331A1 JP 2022023413 W JP2022023413 W JP 2022023413W WO 2022270331 A1 WO2022270331 A1 WO 2022270331A1
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WO
WIPO (PCT)
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injection molding
mold
molding
analysis
molding machine
Prior art date
Application number
PCT/JP2022/023413
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English (en)
French (fr)
Inventor
遼太郎 島田
聡 荒井
Original Assignee
株式会社日立製作所
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 株式会社日立製作所 filed Critical 株式会社日立製作所
Priority to CN202280026925.6A priority Critical patent/CN117157179A/zh
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    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/26—Moulds
    • B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B29—WORKING OF PLASTICS; WORKING OF SUBSTANCES IN A PLASTIC STATE IN GENERAL
    • B29C—SHAPING OR JOINING OF PLASTICS; SHAPING OF MATERIAL IN A PLASTIC STATE, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR; AFTER-TREATMENT OF THE SHAPED PRODUCTS, e.g. REPAIRING
    • B29C45/00—Injection moulding, i.e. forcing the required volume of moulding material through a nozzle into a closed mould; Apparatus therefor
    • B29C45/17—Component parts, details or accessories; Auxiliary operations
    • B29C45/76—Measuring, controlling or regulating

Definitions

  • the present invention relates to an injection molding system.
  • Patent Document 1 A technique for obtaining molding conditions for mass production molding by analyzing injection molding in an injection molding machine is disclosed in Patent Document 1.
  • Patent Literature 1 an injection pressure curve of molding conditions is obtained by a simple method by using analysis results of resin flow by CAE (Computer Aided Engineering).
  • a resin flow analysis in the mold is performed by CAE or the like to obtain a resin pressure curve Ps at the resin inlet or a resin pressure curve Pn at the nozzle end of the molding machine.
  • Injection air shot
  • the injection pressure curve Pa and the resin pressure curve Ps or Pn are used as the injection pressure command curve as the molding conditions at the time of mass production.
  • the air shot injection pressure curve Pa compensates for the time delay and pressure loss due to the mechanical elements of the injection molding machine, making mass production molding easy. Molding conditions can be obtained.”
  • the injection pressure curve of the air shot is used to compensate for the time delay and pressure delay due to the mechanical elements of the injection molding machine with respect to the resin pressure curve of the resin inlet obtained by the resin flow analysis.
  • the injection pressure curve at the resin inlet is only a predicted value based on flow analysis, and the accuracy of the value cannot be directly confirmed.
  • the present invention has been made in view of the above problems, and its object is to provide an injection molding system that can easily obtain appropriate injection molding conditions.
  • an injection molding system is an injection molding system that generates injection molding conditions using one or more computers, wherein the computer is a computing unit and a storage unit used by the computing unit
  • the storage unit stores a predetermined relationship between a physical quantity obtained by resin flow analysis at a predetermined position of the reference mold and a measurement value measured by a sensor at the predetermined position, and calculates
  • the department acquires the injection molding conditions suitable for the actual mold through resin flow analysis for the actual mold from which the injection molding conditions are to be acquired, and determines the injection molding conditions suitable for the actual mold based on the predetermined relationship. correct.
  • the molding conditions suitable for the actual mold obtained by the resin flow analysis are corrected based on the relationship between the physical quantity of the resin flow analysis obtained by the reference mold and the measured value by the sensor. can be done.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of an injection molding system
  • FIG. FIG. 2 is an explanatory diagram showing the hardware configuration and software configuration of a computer that can be used to implement an injection molding system
  • It is a sectional view showing composition of an injection molding machine.
  • It is a flow chart which shows an injection molding method.
  • FIG. 4 is an explanatory diagram showing an outline of an experiment for confirming the effect of the present embodiment;
  • It is a functional block diagram of an injection molding analysis system according to a second embodiment. It is a functional block diagram of an injection molding analysis system according to a third embodiment.
  • the resin flow analysis in the actual mold is performed based on the relationship between the predicted value and the actual measurement value of the physical quantity obtained by the resin flow analysis obtained in advance using the reference mold as the "reference mold".
  • the suitable molding conditions obtained in (1) the molding conditions that satisfy the required specifications for the quality of the molded product can be easily obtained. That is, in the injection molding method according to the present embodiment, the relationship between the physical quantity obtained by the resin flow analysis at a predetermined location of the reference mold and the actual measurement value obtained by the sensor is stored in advance.
  • the molding conditions suitable for the actual mold are acquired by the resin flow analysis in the actual mold, and based on the relationship between the physical quantity obtained by the resin flow analysis stored in advance and the measured value, , to correct the molding conditions suitable for the actual mold.
  • the injection molding system generates molding conditions using one or more computers, and includes: (1) a physical quantity obtained by resin flow analysis at a predetermined location of a reference mold and a value measured by a sensor; Store the relationship, (2) for the actual mold for which you want to obtain the molding conditions, use resin flow analysis to acquire molding conditions suitable for the actual mold, and based on the relationship (1), (2) Correct the molding conditions.
  • pressure and temperature are taken as examples of physical quantities related to injection molding, but these physical quantities may be given values, or may be curves (characteristic lines) showing changes in values over time.
  • resin flow analysis may be referred to as resin flow analysis.
  • FIG. 1 A first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 9.
  • FIG. 1 A first embodiment will be described with reference to FIGS. 1 to 9.
  • FIG. 1 is a functional block diagram of the injection molding system 1.
  • the injection molding system 1 includes, for example, a production management system 2, a manufacturing execution system 3, a flow analysis system 4, a molding condition correction system 5, and a manufacturing plant 6.
  • a part or all of each function that constitutes the injection molding system 1 can be configured as software, or can be realized as a combination of software and hardware. Hardware having a fixed circuit may be used, or hardware in which at least a part of the circuit can be changed may be used.
  • an example is shown in which signals are transmitted and received between blocks by connecting the blocks with lines. However, necessary information can be sent and received even between blocks that are not connected by lines.
  • the names may be simplified.
  • the actual production record storage unit 32 is simplified and displayed as the actual production record 32 .
  • the production management system 2 is a system that manages production plans, and includes at least the production plan management section 21.
  • the production plan management unit 21 has a function of generating a production plan including production specifications, quantity, timing, etc., according to the order status and inventory status.
  • the manufacturing execution system 3 is a system that instructs the manufacturing factory 6 to execute production.
  • the manufacturing execution system 3 determines manufacturing conditions and molding conditions based on the production plan generated by the production management system 2 and sends production instructions including the manufacturing conditions and molding conditions to the manufacturing factory 6 .
  • Manufacturing conditions include, for example, information identifying injection molding machines used for production (injection molding), information identifying molds used for production, information identifying materials used for production, quantity of molded products to be produced, production Including time etc.
  • the manufacturing execution system 3 includes, for example, a manufacturing condition determination unit 31, a production performance storage unit 32, a production performance acquisition unit 33, a production execution instruction unit 34, a molding condition acquisition unit 35, and a correction molding condition acquisition unit 36. , and a production performance learning unit 37 .
  • the manufacturing condition determination unit 31 is a function that determines the above manufacturing conditions based on the production plan generated by the production plan management unit 21 of the production management system 2.
  • the manufacturing condition determination unit 31 can transmit information on manufacturing conditions to the flow analysis system 4 and the molding condition correction system 5, respectively.
  • Information about manufacturing conditions can include predetermined information about molds, injection molding machines, and materials.
  • the predetermined information includes, for example, mold capacity and mold runner configuration.
  • the predetermined information may further include, for example, the control mode of the injection molding machine (PID (Proportional-Integral-Differential), set values, etc.).
  • PID Proportional-Integral-Differential
  • the manufacturing condition determination unit 31 uses the CAD (Computer Aided Design) data of the mold, the specification data and setting data of the injection molding machine, and the model number of the material as "predetermined information", and corrects the molding conditions with the flow analysis system 4. Send to system 5.
  • the flow analysis system 4 causes the analysis condition storage unit 43 to store the information received from the manufacturing condition determination unit 31 .
  • the molding condition correction system 5 also stores the information received from the manufacturing condition determination unit 31 in the molding machine specific information 51 .
  • the production performance storage unit 32 is a function for storing production performance.
  • the actual production results refer to molding conditions under which it has been confirmed that good molded product quality can be obtained with respect to the combination of the injection molding machine and the mold.
  • the production performance acquisition unit 33 is a function that acquires production performance from the production performance storage unit 32 .
  • the actual production acquisition unit 33 acquires the actual production results in the combination of the injection molding machine, the reference mold, and the material determined by the manufacturing condition determination unit 31, and the mold determined by the manufacturing condition determination unit 31 (hereinafter referred to as the actual mold ) and the production results for the combination of the injection molding machine, the actual mold, and the material determined by the manufacturing condition determination unit 31 are read from the production result storage unit 32 and acquired.
  • the production record acquisition unit 33 sends the molding machine specific information and the analysis specific information to the manufacturing execution instruction unit 34 and the molding condition acquisition unit 35. request acquisition.
  • the manufacturing factory 6 acquires data for learning the molding machine specific information of the injection molding machine while changing various parameters using the reference mold according to the input manufacturing conditions.
  • the flow analysis system 4 performs flow analysis with the same structure as the reference mold input according to the input manufacturing conditions, and acquires data for learning analysis-specific information while changing various parameters.
  • the information unique to the molding machine in this embodiment is information unique to each injection molding machine, and includes not only the model number and specifications of the injection molding machine, but also machine differences unique to the injection molding machine.
  • the machine difference in this embodiment is the difference between the input molding conditions and the physical quantity at a predetermined position in the mold when the same molding conditions are input to a plurality of injection molding machines of the same model.
  • the predetermined position in the mold is, for example, the resin inlet of the mold.
  • the physical quantity includes, for example, resin pressure, resin temperature, resin speed, resin material properties, and mold opening amount (mold opening amount).
  • the physical properties of the material include, for example, the density of the resin, the viscosity of the resin, and the fiber length distribution of the resin (in the case of a reinforcing fiber-containing material).
  • the analysis-specific information in this embodiment is information specific to the software used in the flow analysis, and includes errors specific to the flow analysis.
  • a flow analysis error is a difference between a calculated value and an actual measurement value of a physical quantity at a predetermined position in the mold with respect to the input molding conditions, which is caused by a plurality of factors such as the calculation model used.
  • the production record acquisition unit 33 instructs the molding condition acquisition unit 35 to acquire molding conditions.
  • Instructing acquisition of molding conditions means instructing the flow analysis system 4 to search for suitable molding conditions.
  • the flow analysis system 4 performs flow analysis by changing various parameters according to the input manufacturing conditions, and finds molding conditions suitable for the actual mold.
  • the production record acquisition unit 33 If there is a production record for the combination of the actual mold, the injection molding machine, and the material, the production record acquisition unit 33 outputs the production record acquired from the production record storage unit 32 to the manufacturing execution instruction unit 34 . If there is a production record with an actual mold but no production record with a combination of an injection molding machine, an actual mold, and a material, the production record acquisition unit 33 instructs the molding condition acquisition unit 35 to acquire corrected molding conditions. to direct.
  • the molding condition acquisition unit 35 is a function that acquires the molding conditions based on the combination of the actual mold, the injection molding machine, and the material determined by the manufacturing condition determination unit 31 from the flow analysis system 4 .
  • the molding condition acquisition unit 35 acquires molding conditions from the flow analysis system 4 by sending basic information necessary for creating molding conditions to the flow analysis system 4 .
  • the basic information required to generate the molding conditions includes, for example, the actual mold, the injection molding machine, the materials, and the required specifications for the quality of the molded product determined by the manufacturing condition determination unit 31.
  • the molding condition acquisition unit 35 When the molding conditions are acquired from the flow analysis system 4, the molding condition acquisition unit 35 outputs the acquired molding conditions to the corrected molding condition acquisition unit 36.
  • the corrected molding condition acquisition unit 36 has a function of requesting the molding condition correction system 5 to generate corrected molding conditions and acquiring the corrected molding conditions generated by the molding condition correction system 5 .
  • the corrected molding condition acquisition unit 36 acquires corrected molding conditions from the molding condition correction system 5 by sending basic information necessary for creating the corrected molding conditions to the molding condition correction system 5 .
  • the basic information necessary for generating the corrected molding conditions includes, for example, the actual mold, the injection molding machine, and the material determined by the manufacturing condition determination unit 31, and the molding conditions input by the molding condition acquisition unit 35.
  • the actual mold the injection molding machine, and the material determined by the manufacturing condition determination unit 31, and the molding conditions input by the molding condition acquisition unit 35.
  • another injection molding machine that has a production record with a combination of an actual mold (hereinafter referred to as second injection molding machine) and materials, and production results (second production results) of combinations of the second injection molding machine, actual molds, and materials.
  • the corrected molding condition acquisition unit 36 Upon acquiring the corrected molding conditions from the molding condition correction system 5, the corrected molding condition acquisition unit 36 outputs the acquired corrected molding conditions to the manufacturing execution instructing unit 34.
  • the manufacturing execution instruction unit 34 is a function that instructs the manufacturing factory 6 to execute manufacturing. Note that manufacturing execution can also be referred to as production.
  • the production execution instruction includes, for example, one of the production results input by the production result acquisition unit 33 and the correction molding conditions acquired by the correction molding condition acquisition unit 36, and the manufacturing condition determination unit 31 determines manufacturing conditions.
  • the production performance learning unit 37 has a function of recording the molding conditions that have been confirmed in the manufacturing plant 6 to obtain good molded product quality in the production performance storage unit 32 . Based on the information indicating the quality results of the molded product obtained from the quality inspection unit 63 of the manufacturing plant 6, the production result learning unit 37 stores the molding conditions under which quality equal to or higher than a predetermined standard is obtained in the production result storage unit 32. sign up.
  • the flow analysis system 4 has the function of generating molding conditions that satisfy the required specifications based on the combination of the actual mold, the injection molding machine, and the material input from the manufacturing execution system 3 and the required specifications for the quality of the molded product. be.
  • the flow analysis system 4 outputs the generated molding conditions to the manufacturing execution system 3 .
  • the flow analysis system 4 generates analysis results for learning analysis-specific information based on the combination of the reference mold, the injection molding machine, and the material input from the manufacturing execution system 3, and corrects the molding conditions. It also has a function of outputting to the system 5 .
  • the flow analysis system 4 will be explained.
  • a material information storage unit 41, an analysis condition setting unit 42, an analysis condition storage unit 43, a flow analysis unit 44, an analysis result storage unit 45, an analysis result processing unit 46, and a material information learning unit 47 Prepare.
  • the flow analysis system 4 can be realized by using a GUI (Graphical User Interface) section 40 described later with reference to FIG.
  • the material information storage unit 41 has a function of storing material information acquired in advance for each material.
  • the material information in this embodiment includes the model number of the material and the physical properties of the material necessary for resin flow analysis.
  • Material properties include, for example, resin density, resin viscosity, resin fiber length distribution (in the case of reinforcing fiber-containing materials), resin PVT (pressure-specific volume-temperature) characteristics, and the like.
  • the analysis condition setting unit 42 sets analysis conditions based on the combination of the mold, the injection molding machine, and the material specified by the manufacturing execution system 3 and the required specifications for the quality of the molded product, and stores them in the analysis condition storage unit 43. It is a function to memorize. It also has a function of reading material information associated with a designated material from the material information storage unit 41 .
  • the analysis conditions include analysis structure, molding conditions, information on molding materials, and required specifications for molded product quality.
  • the analysis structure includes the shape of the mold and the like. Analysis conditions may be set manually by an operator via a GUI, or may be set automatically or semi-automatically by an information processing device (not shown).
  • the analysis condition storage unit 43 is a function of storing the analysis conditions set by the analysis condition setting unit 42 in the storage device.
  • the flow analysis unit 44 has a function of executing flow analysis processing based on the analysis conditions input by the analysis condition setting unit 42 and storing the analysis results in the analysis result storage unit 45 .
  • the flow analysis unit 44 analyzes the molding phenomenon and molded product quality in the analysis target area based on the input analysis conditions, and stores the analysis results in the analysis result storage unit 45 .
  • the analysis result storage unit 45 is a function of storing the analysis results input from the flow analysis unit 44 in the storage device.
  • the analysis result processing unit 46 reads the analysis conditions, the analysis results, and the required specifications of the molded product quality stored in the analysis result storage unit 45, and determines whether the molded product quality included in the analysis results satisfies the required specifications.
  • the analysis result processing unit 46 sets the molding conditions in the analysis as molding conditions suitable for the combination of the actual mold, the injection molding machine, and the material, and starts manufacturing. Output to system 3.
  • the analysis result processing unit 46 instructs the analysis condition setting unit 42 to set the molding conditions again.
  • the analysis result processing unit 46 reads out the analysis result of the combination of the reference mold and the injection molding machine, and outputs the analysis result of the predetermined part in the mold included in the analysis result to the molding condition correction system 5. do.
  • the material information learning unit 47 has a function of learning material properties based on sensing data during the injection molding process input from the manufacturing plant 6 and storing them in the material information storage unit 11 .
  • the molding condition correction system 5 will be explained.
  • the molding condition correction system 5 is a molding condition that satisfies the required specification of the quality of the molded product generated by the production performance input from the manufacturing execution system 3 or the flow analysis system 4, and the molding machine specific information and analysis specific information obtained in advance. It is a function to correct the molding conditions based on and.
  • the corrected molding conditions are called corrected molding conditions.
  • the molding condition correction system 5 includes, for example, a molding-machine/analysis-specific information storage unit 51, a molding-machine/analysis-specific information acquisition unit 52, a molding-machine-specific information acquisition unit 53, and a molding-machine/analysis-specific information learning unit 54. including.
  • the molding machine/analysis specific information storage unit 51 is a function for storing molding machine specific information and analysis specific information acquired in advance for each injection molding machine and flow analysis.
  • the molding machine/analysis specific information acquisition unit 52 is a function of acquiring from the molding machine/analysis specific information storage unit 51 the molding machine specific information and the flow analysis specific information of the injection molding machine specified by the manufacturing execution system 3. .
  • the molding machine/analysis specific information acquisition unit 52 acquires the molding machine specific information of the injection molding machine and the analysis specific information of the flow analysis from the corrected molding condition acquisition unit 36 of the manufacturing execution system 3, and performs the acquired molding It outputs the machine specific information and the analysis specific information to the molding condition corrector 53 .
  • the molding machine/analysis specific information acquisition unit 52 also receives the actual production results acquired by the production performance acquisition unit 33 from the production performance storage unit 32 via the correction molding condition acquisition unit 36, and transmits the received production performance to the molding condition correction unit 53. can also be passed.
  • the molding machine/analysis specific information acquisition unit 52 also receives the molding conditions acquired by the molding condition acquisition unit 35 from the flow analysis system 4 via the correction molding condition acquisition unit 36, and converts the received molding conditions into the molding condition correction unit 53. can also be passed to
  • the molding condition correction unit 53 has a function of correcting molding conditions based on information input from the molding machine/analysis specific information acquisition unit 52 .
  • the molding condition correction unit 53 performs molding based on molding machine specific information, analysis specific information, and molding conditions generated by the actual production results or the flow analysis system 4, which are input from the molding machine/analysis specific information acquisition unit 52.
  • a corrected molding condition is generated by correcting the condition.
  • the molding condition correction unit 53 sends the generated corrected molding conditions to the corrected molding condition acquisition unit 36 of the manufacturing execution system 3 .
  • the molding machine/analysis specific information learning unit 54 extracts the feature quantity of the physical quantity based on the data (sensing data) from the sensor 67 provided in the injection molding mechanism 60 or the mold, and uses the feature quantity as machine difference information. is stored in the molding machine/analysis specific information storage unit 51. That is, the molding machine specific information learning unit 54 extracts feature values from the sensing data during the injection molding processes 64 to 66 obtained from the manufacturing plant 6, and stores the molding machine specific information using the extracted feature values as machine difference information. Store in the unit 51 .
  • the molding machine/analysis specific information learning unit 54 extracts the feature quantity of the physical quantity based on the analysis result input from the analysis result processing unit 46 of the flow analysis system 4, and forms this feature quantity as analysis specific information. It also has a function of storing in the machine/analysis specific information storage unit 51 .
  • Manufacturing plant 6 receives manufacturing execution instructions from manufacturing execution system 3 and executes any one or more of injection molding processes 64 to 66 .
  • injection molding may be abbreviated as "IM”.
  • the manufacturing plant 6 includes, for example, a manufacturing execution unit 61, a plurality of injection molding machines 60 (described later in FIG. 3), a plurality of molds (described later in FIG. 3), a molding machine specific information acquisition unit 62, and a molded product quality inspection unit 63 .
  • the molded product quality inspection section 63 may be abbreviated as the quality inspection section 63 .
  • the manufacturing execution unit 61 executes the injection molding process based on the manufacturing conditions input from the manufacturing execution instruction unit 34 of the manufacturing execution system 3.
  • the manufacturing execution unit 61 executes the injection molding process 64 by inputting the correction molding conditions for the combination of the injection molding machine and the mold indicated in the manufacturing conditions. . That is, the injection molding process 64 is a process of injection molding based on corrected molding conditions.
  • the manufacturing execution unit 61 executes the injection molding process 65 by inputting the actual production results for the indicated combination of injection molding machine and mold. That is, the injection molding process 65 is an injection molding process that is performed using a specified combination of injection molding machine and mold under molding conditions proven to produce good products.
  • the manufacturing execution unit 61 When the manufacturing execution unit 61 is requested to acquire the molding machine unique information using the reference mold, it instructs the molding machine unique information acquisition unit 62 to acquire the molding machine unique information.
  • the molding machine unique information acquisition section 52 executes the injection molding process 66 used for learning the molding machine unique information. That is, the injection molding process 66 is a process of deriving molding conditions and performing injection molding according to the derived molding conditions.
  • the quality inspection section 63 is a function that determines the quality of the molded products obtained in the injection molding processes 64-66. Molded product quality is evaluated based on, for example, dimensions, amount of warpage, burrs, flaws, gloss, color, and the like. The quality inspection of the molded product may be performed automatically, manually by an inspector, or semi-automatically.
  • the quality inspection unit 63 transmits the manufacturing conditions, the combination of the injection molding machine and the mold, the molding conditions, and the quality inspection result of the molded product to the manufacturing execution system 3. Output to production performance learning unit 37 .
  • the information specific to the molding machine according to this embodiment is obtained by measuring physical quantities at predetermined positions in the mold using sensors 67 mounted in advance on each injection molding machine and mold possessed by the manufacturing plant 6, and Acquired by outputting to the condition correction system 5 .
  • the sensors 67 mounted in advance on each injection molding machine and mold possessed by the manufacturing plant 6 measure the physical quantity at a predetermined position in the mold, and the material information learning unit 47 of the flow analysis system 4 You can also obtain material information by outputting to .
  • FIG. 2 shows a configuration example of a computer 10 that can be used to implement the injection molding system 1 of this embodiment.
  • the injection molding system 1 is realized from one computer 10 will be described, but the present invention is not limited to this, and one or more injection molding systems 1 can be constructed by linking a plurality of computers.
  • the production control system 2, the manufacturing execution system 3, and the manufacturing factory 6 do not use dedicated software or hardware, and the operator performs part or all of each function, so that the injection molding system 1 can also be realized.
  • the flow analysis system 4 and molding condition correction system 5 can be constructed as software that functions on a cloud server and shared with multiple users.
  • the molding machine/analysis specific information recorded in the molding machine specific information storage unit 51 can be shared among a plurality of users.
  • the number of users increases, the number of cases where correction molding conditions can be obtained by utilizing the molding machine specific information and analysis specific information obtained by other users increases, so the molding machine specific information and analysis specific information are acquired. Man-hours can be reduced.
  • the computer 10 includes, for example, an arithmetic device 11, a memory 12, a storage device 13, an input device 14, an output device 15, a communication device 16, and a media interface section 17, and these devices 11 to 17 are connected by a communication path CN1.
  • the communication path CN1 is, for example, an internal bus, a LAN (Local Area Network), or the like.
  • the computing device 11 is composed of, for example, a microprocessor.
  • the arithmetic device 11 reads out the computer program stored in the storage device 13 into the memory 12 and executes it, thereby performing the functions 21, 31 to 36, 41, 42, 44, 46, 47, 52-54, 61, 62, 80 are realized.
  • the storage device 13 is a device that stores computer programs and data, and has, for example, a rewritable storage medium such as flash memory or hard disk.
  • the storage device 13 stores a computer program for realizing a GUI unit 80 that provides a GUI (Graphical User Interface) to the operator, and the above functions 21, 31 to 36, 41, 42, 44, 46, 47, 61 , 62 are stored.
  • GUI Graphic User Interface
  • the input device 14 is a device for the operator to input information to the computer 10 .
  • Examples of the input device 14 include a keyboard, a touch panel, a pointing device such as a mouse, and a voice instruction device (none of which is shown).
  • the output device 15 is a device through which the computer 10 outputs information. Examples of the output device 15 include a display, a printer, and a speech synthesizer (all not shown).
  • the communication device 16 is a device that allows communication between an external information processing device and the computer 10 via the communication path CN2.
  • an external information processing device there is an external storage device 19 in addition to a computer (not shown).
  • the computer 10 can read data (molding machine specific information, production results, etc.) and computer programs stored in the external storage device 19 .
  • the computer 10 can also transmit all or part of the computer programs and data stored in the storage device 13 to the external storage device 19 for storage.
  • the medium interface unit 17 is a device that reads and writes to the external recording medium 18 .
  • Examples of the external recording medium 18 include a USB (Universal Serial Bus) memory, a memory card, and a hard disk.
  • the computer program and data can be transferred from the external recording medium 18 to the storage device 13, or all or part of the computer program and data stored in the storage device 13 can be transferred to the external recording medium 18 and stored. can also
  • FIG. 3 shows an outline of the injection molding machine 60.
  • the molding phenomenon refers to a series of phenomena that occur in the injection molding process.
  • the injection molding process is roughly divided into a weighing and plasticizing process, an injection and holding pressure process, a cooling process, and an ejection process.
  • the plasticizing motor 601 is used as a driving force to retract the screw 602 and supply the resin pellets 604 from the hopper 603 into the cylinder 605 .
  • Heating by the heater 606 and rotation of the screw 602 plasticize the resin into a uniform molten state.
  • the density of the molten resin and the degree of breakage of the reinforcing fibers are changed by setting the back pressure and rotation speed of the screw 602 . These changes affect molded part quality.
  • the injection motor 607 is used as a driving force to advance the screw 602 and inject the molten resin into the mold 609 through the nozzle 608 .
  • the molten resin injected into the mold 609 is simultaneously cooled from the wall surface of the mold 609 and sheared heat generated due to flow. That is, the molten resin flows into the cavity of the mold 609 while being cooled and heated.
  • the molten resin is supplied to the mold 609 under holding pressure for the amount of volumetric contraction accompanying cooling of the molten resin.
  • the mold clamping force which is the force that keeps the mold 609 closed, is small with respect to the pressure during injection and the pressure during pressure holding, the mold will slightly open after solidification of the molten resin. The minute gaps affect the quality of the molded product.
  • the mold 609 maintained at a constant temperature cools the molten resin below the solidification temperature. Residual stress generated in this cooling process affects the quality of the molded product. Residual stress occurs due to anisotropy of material properties caused by flow in the mold, density distribution due to holding pressure, and uneven molding shrinkage.
  • the mold 609 is opened by driving the mold clamping mechanism 612 using the motor 611 that opens and closes the mold 609 as driving force. Then, by driving the ejector mechanism 614 using the ejection motor 613 as a driving force, the solidified molded product is taken out from the inside of the mold 609 . The mold 609 is then closed for the next shot.
  • the molded product is removed from the mold 609, if a sufficient ejection force is not uniformly applied to the molded product, residual stress will remain in the molded product, affecting the quality of the molded product.
  • the pressure value of the load cell 610 is controlled so as to approach the pressure value within the input molding conditions.
  • the temperature of cylinder 605 is controlled by multiple heaters 606 .
  • the shape of the cylinder 605, and the shape of the nozzle 608 different pressure losses occur in each injection molding machine.
  • the pressure at the resin inlet of the mold 609 becomes a value lower than the pressure indicated by the molding conditions input to the injection molding machine.
  • the resin temperature at the resin inlet of the mold 609 may differ from the resin temperature indicated in the molding conditions input to the injection molding machine. be.
  • the configuration of the injection mechanism (the shape of the screw 602, the shape of the cylinder 605, the shape of the nozzle 608, the arrangement of the heater 606, etc.) differs depending on the injection molding machine. Therefore, by correcting the molding conditions so that the physical quantity of the molten resin at the resin inlet of the mold 609 becomes equal, the same molded product quality can be obtained even if different injection molding machines are used.
  • the quality of molded products depends on the shape characteristics (weight, length, thickness, sink marks, burrs, warpage, etc.) and surface characteristics such as appearance defects (weld, silver, burn, whitening, scratches, bubbles, peeling, flow marks, etc.). jetting, color/gloss, etc.) and mechanical/optical properties (tensile strength, impact resistance, etc.).
  • the shape characteristics have a strong correlation with the pressure and temperature histories and the mold clamping force during the injection and pressure holding processes and the cooling process.
  • Surface characteristics have different causes for different phenomena, but flow marks and jetting, for example, are strongly correlated with the temperature and velocity of the resin during the injection process.
  • Mechanical and optical properties are often evaluated with other correlated quality indicators, such as weight, as e.g. tensile strength requires evaluation in a destructive test.
  • parameters corresponding to each step of the injection molding process are set.
  • the metering position suck back, back pressure, back pressure speed, and number of revolutions are set.
  • Pressure, temperature, time and speed are set for the injection and hold processes respectively.
  • the screw position VP switching position
  • the cooling time after holding pressure is set.
  • the temperatures of the plurality of heaters 606, the temperature and flow rate of the coolant for cooling the mold 509, and the like are set.
  • the molding phenomenon is calculated based on the set values (input values) of the molding conditions, and the quality of the molded product is predicted from the calculation results.
  • the accuracy of the flow analysis shall be obtained based on the comparison between the analytical value of the specified parameter and the actually measured value, and the comparison between the quality of the molded product predicted by the analysis and the quality of the molded product actually measured. can be done.
  • Predetermined parameters include, for example, pressure, temperature, speed and time variation of material properties during each course of the molding phenomenon.
  • the quality of the molded product is evaluated by, for example, dimensions, amount of warpage, burrs, flaws, gloss, color, etc., as described above.
  • the accuracy of dimensions is evaluated by comparing the measured values of a predetermined portion of the molded product to be evaluated with the analytical values of the predetermined portion.
  • the conventional general resin flow analysis only targets the resin flow inside the mold, and does not consider other conditions of the injection molding machine. Therefore, weighing and plasticizing processes and ejection processes are not considered. Also, in the injection and pressure holding processes, the cylinder 505 and the nozzle 508 are not considered, and the temperature, pressure, and velocity of the molten resin at the resin inlet of the mold 509 are given as boundary conditions for analysis.
  • FIG. 4 is a flow chart showing an example of an injection molding method performed by the injection molding system 1.
  • the production management system 2 acquires the order status, inventory status, etc., which are information for determining the production plan, from the production plan management section 21 realized by the GUI section 80 (S1). For example, the operator determines the optimum production specifications, quantities, and timing from the order status and inventory status displayed on the screen provided by the GUI section 80, and creates a production plan (S1). Alternatively, production plans can be automatically generated by introducing mathematical programming models and algorithms for optimizing the entire logistics.
  • the manufacturing execution system 3 acquires the production plan from the manufacturing condition determination unit 31 realized by the GUI unit 80, and determines manufacturing conditions (S2). For example, the operator determines the optimum combination of injection molding machines, actual molds, and materials based on the production plan and the operational status of the injection molding machines in the manufacturing plant 6 . The decided contents are stored in the production result storage unit 32 . Alternatively, manufacturing conditions can be determined automatically by introducing a mathematical programming model and algorithms for optimizing production efficiency.
  • the production record acquisition unit 33 refers to the production record obtained by combining the molding machine and material determined in step S2 with the reference mold, and determines whether or not there is a production record (S3). If there is no production record for the combination of the molding machine, the material, and the reference mold (S3: NO), the production record acquisition unit 33 requests the manufacturing execution instruction unit 34 to acquire molding machine-specific information. The analysis system 4 is requested to acquire analysis-specific information (S4). If there is a production record for the combination of the molding machine and material determined in step S2 and the reference mold (S3: YES), the process proceeds to step S5.
  • the manufacturing execution instruction unit 34 issues an acquisition instruction for the molding machine-specific information to the manufacturing plant 6 (S4).
  • the operator confirms an acquisition instruction for molding-machine-specific information from the manufacturing execution section 61 realized by the GUI section 80 .
  • the operator carries out an injection molding process by combining the molding machine and material determined in step S2 with the reference mold. By performing this injection molding process, the information necessary for learning the molding machine specific information is obtained from the sensor 67 .
  • the acquired information necessary for learning the molding machine unique information is output to the molding machine/analysis unique information learning section 54 of the molding condition correction system 5 (S4).
  • the molding machine/analysis specific information learning section 54 learns the molding machine specific information based on the information input from the manufacturing plant 6, and records it in the molding machine/analysis specific information storage section 51 (S4).
  • step S4 the production performance acquisition unit 33 instructs the flow analysis system 4 to acquire analysis-specific information.
  • the operator confirms an instruction to acquire analysis-specific information from the analysis condition setting section 42 realized by the GUI section 80 .
  • the operator performs a flow analysis in the flow analysis unit 44 by combining the molding machine and material determined in step S2 with the reference mold, and stores the analysis result in the analysis result storage unit 45 (S4).
  • the analysis result processing unit 46 acquires information necessary for learning analysis specific information from the information stored in the analysis result storage unit 45, and outputs the information to the molding machine/analysis specific information learning unit 54 of the molding condition correction system 5.
  • the molding machine/analysis specific information learning section 54 learns the analysis specific information based on the information input from the flow analysis system 4, and records it in the molding machine/analysis specific information storage section 51 (S4).
  • the production record acquisition unit 33 refers to the production record recorded in the production record storage unit 32 based on the combination of the actual mold and material determined in step S2, and determines whether there is a production record (S5). If there is no production record for the combination of the actual mold and material (S5: NO), the production record acquisition unit 33 instructs the molding condition acquisition unit 35 to acquire molding conditions (S6). If there is a production track record for the combination of the actual mold and material (S5: YES), the process moves to step S7.
  • the molding condition acquisition unit 35 inputs the combination of the injection molding machine, the actual mold, and the material determined in step S2 and the required specifications for the quality of the molded product to the flow analysis system 4, thereby obtaining molding conditions that satisfy the required specifications. is generated (S6).
  • the molding condition acquisition unit 35 outputs the created molding condition and the combination of the injection molding machine, the actual mold and the material determined in step S2 to the correction molding condition acquisition unit 36 to acquire the correction molding condition. instruct (S8).
  • the production record acquisition unit 33 refers to the production record recorded in the production record storage unit 32 for the combination of the injection molding machine, the actual mold, and the material determined in step S2, and determines whether or not there is a production record ( S7). If there is no production record for the combination of the injection molding machine, the actual mold, and the material (S7: NO), the production record acquisition unit 33 instructs the correction molding condition acquisition unit 36 to acquire correction molding conditions (S8). If there is a production record for the combination of the injection molding machine, the actual mold, and the material (S7: YES), the process proceeds to step S9.
  • the corrected molding condition acquisition unit 36 acquires the combination of the injection molding machine, the actual mold, and the material determined by the manufacturing condition determination unit 31, and the molding conditions that satisfy the required specifications generated by the flow analysis system 4. Input to the correction system 5 to generate corrected molding conditions (S8). Alternatively, the corrected molding condition acquisition unit 36 obtains the combination of the injection molding machine, the actual mold, and the material determined by the manufacturing condition determination unit 31, and the second injection molding machine that has been produced by the combination of the actual mold and material. The molding machine and the second production results obtained by combining the second injection molding machine, the actual mold and the material are input to the molding condition correction system 5 to generate corrected molding conditions (S8). The corrected molding condition acquisition unit 36 outputs the created corrected molding conditions to the manufacturing execution instructing unit 34 (S8).
  • the manufacturing execution system 3 receives the manufacturing conditions determined in step S2 and the actual production results input in step S7 or the corrected molding conditions input in step S8 from the manufacturing execution instruction unit 34 realized by the GUI unit 80.
  • a production execution instruction including the above is output to the production factory 6 (S9).
  • the operator can confirm the determined manufacturing conditions and actual production results or corrected molding conditions, and if there is no problem with the contents, can give manufacturing execution instructions to the manufacturing plant 6 .
  • the operator can confirm the determined production results or the contents of the corrected molding conditions, it is possible to provide the molding conditions corrected for machine differences.
  • the operator confirms the content of the manufacturing execution instruction via the manufacturing execution unit 61 realized by the GUI unit 80, and executes the injection molding process according to the combination of the injection molding machine, mold, and molding conditions that have been instructed. (S9).
  • the quality inspection unit 63 checks, for example, the manufacturing conditions, the combination of the injection molding machine, the mold, and the material, the molding conditions, the molding
  • the product quality inspection result is registered in the production performance learning unit 37 (S10).
  • a GUI section 80 can be used for information registration in the production performance learning section 37 .
  • FIG. 5 is an explanatory diagram showing an outline of an experimental example for verifying the effects of this embodiment.
  • the upper part of FIG. 5 shows the experimental situation.
  • the lower part of FIG. 5 shows a table of experimental results.
  • the table includes some input values of molding conditions and evaluation results in the verification experiment.
  • a mold shape 70 shown on the upper side of FIG. 5 has a structure in which resin flows into the cavity from a sprue 71 by a two-point side gate method.
  • a pressure sensor and a resin temperature sensor both not shown were placed in the sensor placement portion 72 of the runner. Then, as a molding phenomenon, changes in pressure and temperature in the cavity over time were obtained.
  • the peak value of the pressure sensor and the peak value of the temperature sensor were obtained as "feature values”.
  • the transverse dimension 73 of the resulting molded article was measured as an indicator of molded article quality. Also in the flow analysis, the molding phenomenon and the quality of the molded product at the same position were acquired, and the effect of improving the analysis accuracy according to this embodiment was confirmed.
  • Polypropylene was used as the material for molding.
  • An electric injection molding machine (maximum mold clamping force: 50 t, screw diameter: 26 mm) was used as the injection molding machine.
  • the analytical values before correction had a higher peak pressure and a lower peak resin temperature.
  • the actual measurement value and the analysis value of the sensor arrangement portion 72 for the input molding conditions are recorded as molding machine specific information and analysis specific information, respectively.
  • the peak pressure and the peak resin temperature in the sensor placement portion 72 almost matched the actual measurement values (the peak pressure was 10%).
  • the analysis accuracy of the lateral dimension 73 improved by 12% before and after the correction.
  • FIG. 6 is a block diagram showing an example of a method of acquiring molding machine specific information of an injection molding machine and analysis specific information of a flow analysis.
  • the method of acquiring the molding machine specific information shown in FIG. 6 is realized by using a reference mold provided with a sensor for measuring a prescribed physical quantity at a prescribed position, as described in FIG.
  • the injection molding machine 702 corresponds to the injection molding machine 60 described with reference to FIG.
  • a reference mold is used as the mold 703 .
  • the molding condition 701 does not need to be single, and may be plural. Physical quantities can be obtained under various molding conditions within the range in which good quality molded products can be obtained.
  • Injection molding machine differences may differ depending on the resin temperature or holding pressure settings, so it may not be effective even if it is acquired under a single molding condition.
  • As the molding condition 701 it is preferable to set the condition that the holding pressure is completed after the gate sealing. This is because if the pressure holding time is insufficient and the pressure holding is completed before the gate is sealed, the resin may flow backward from the gate portion, which may reduce the packing density of the molded product.
  • an in-machine sensor 705 is the load cell 510 shown in FIG.
  • the in-mold sensor 705 When the in-mold sensor 705 is used, for example, an air shot is performed without mounting the mold 703, and the output of the load cell 510 at that time is observed to indirectly measure the pressure loss due to the injection mechanism. Alternatively, a sensor is mounted on the nozzle to measure the state of the resin just before it flows into the mold. When measuring the resin temperature, the temperature of the resin obtained by the air shot can be directly measured with a thermometer or the like.
  • the in-mold sensor 706 When using the in-mold sensor 706 , by arranging the sensor at an arbitrary position inside the mold 703 , it is possible to directly measure the molding phenomenon inside the mold 703 and obtain the measured value 708 of the physical quantity.
  • the quality of the molded product 704 can be acquired by product quality inspection 707 .
  • the flow analysis 710 corresponds to the flow analysis section 44 of the flow analysis system 4 described with reference to FIG.
  • the mold structure input to the flow analysis 710 is the same structure as the mold 703 .
  • a feature amount is obtained from the obtained physical amount (713). All of the obtained physical quantities are obtained as changes over time during the injection molding process, so it is difficult to directly evaluate them. Therefore, in this embodiment, by acquiring feature values that can affect the quality of molded products from changes in physical quantities over time, it is possible to quantitatively evaluate machine differences in the injection molding machine 702 and analysis errors in the flow analysis 710. do.
  • regression analysis is performed on the relationship between arbitrary molding conditions and the measured or analyzed feature values (714). For example, it is possible to predict the peak pressure at an arbitrary holding pressure by performing fitting with an arbitrary regression model for the relationship of the peak pressure to the holding pressure set value. By performing this regression analysis on a plurality of injection molding machines 702 and flow analysis 709 in advance, it is possible to predict the molding conditions under which the feature values can match.
  • the obtained feature amount is associated with any molding conditions that were initially input, and recorded in the molding machine/analysis specific information database 715 .
  • the results of regression analysis of arbitrary molding conditions and feature quantities are also recorded.
  • the molding machine specific information database 715 corresponds to the molding machine specific information storage unit 51 in FIG.
  • FIGS. 7 and 8 show measurement results of the mold shape 70 when actual measurements of physical quantities are obtained using the in-mold sensor 706.
  • Figure 7 shows the peak pressure of the pressure sensor and the flow analysis against the set value of the holding pressure. As shown in FIG. 7, the pressure loss due to the injection mechanism made the peak pressure value smaller than the holding pressure set value. In the two molding machines A and B and in the flow analysis, the obtained dwell pressure setpoint and the slope of the peak pressure were different. Therefore, it is preferable to try to acquire the pressure correction value under a plurality of molding conditions.
  • Fig. 8 shows the peak temperature of the resin temperature sensor and the flow analysis for the set value of the resin temperature.
  • the values of the peak temperatures with respect to the set values differed between the molding machine A and the molding machine B due to the difference in the injection mechanism. Also, the flow analysis and molding machine values were different. In this way, by using the in-mold sensor 706 to obtain the actual measured value of the physical quantity, it is possible to directly evaluate the machine difference in the vicinity of the inlet of the mold.
  • the measurement site preferably includes at least the sprue portion or runner portion from the resin inlet in the mold to the inside of the cavity.
  • the inside of the cavity may be used as the measurement site, but when deriving the correction amount using the above procedure, it is necessary to consider the pressure loss from the resin inlet to the cavity. Therefore, it is necessary to ensure the analysis accuracy from the resin inlet to the inside of the cavity.
  • the sprue portion or runner portion which is close to the resin inlet and does not require appearance quality, is used as the measurement portion, so that the correction amount can be obtained simply and with high accuracy.
  • the sprue and runner use the areas where characteristic flow can be observed, such as directly under the gate in the cavity, the resin confluence (weld), and the end of the flow, as measurement areas. may In this case, the correction amount can be obtained with higher accuracy from physical quantities obtained by a plurality of sensors.
  • the velocity correction amount can be derived. Furthermore, by measuring the pressure and temperature at this time, the viscosity of the molten resin in the mold can be estimated and compared with the analysis model.
  • the appropriate measurement site differs depending on the mold structure. In any mold structure, it is preferable to use the sprue portion as the measurement site if possible.
  • the expression "preferable” is used only in the sense that some advantageous effect can be expected, and does not mean that the configuration is essential.
  • the sensor should be placed on the runner part.
  • a portion within the cavity that is as close to the gate as possible is selected as the measurement portion.
  • sensors are placed on the runner part directly below the sprue part and the runner part just before the gate.
  • a pin gate since it has a 3-plate structure, it is necessary to devise the sensor arrangement, but the sensor is arranged in the runner part directly under the sprue part.
  • a dummy runner that is not connected to the cavity may be provided for measurement and used as a measurement site. By providing a part dedicated to measurement, the degree of freedom in mold design is improved.
  • the sensor is placed on the runner before entering the gate.
  • At least pressure and temperature are measured in deriving the correction amount in this embodiment.
  • a mold internal pressure sensor for example, a mold surface temperature sensor, a resin temperature sensor, or the like can be used.
  • a contact temperature sensor such as a thermocouple or a non-contact temperature sensor such as an infrared radiation thermometer can be used as the resin temperature sensor.
  • the flow front velocity and flow front passage time may be obtained. Sensors that detect the speed and passage of the flow front provide information about when the flow front passes, rather than time variations during the injection molding process.
  • the flow front passing time at least two sensors are provided to compare the resin passing time between two points. By detecting the velocity of the flow front and the passage time, the injection velocity correction amount can be derived with higher accuracy.
  • the correction amount is derived by changing the resin temperature, for example, using only the feature value obtained from the pressure, there is a concern that the analysis result will differ from the actual phenomenon. Therefore, by deriving the correction amount in consideration of the maximum value of the temperature in addition to the feature value obtained from the pressure, it is possible to generate the corrected molding conditions more accurately.
  • molding conditions that satisfy the required specifications derived by flow analysis for the actual mold are set based on the molding machine specific information and the analysis specific information obtained in advance from the reference mold. Correction can be made in consideration of differences between actual injection molding machines. Furthermore, in this embodiment, the relationship between the machine difference inherent to each injection molding machine, the analysis inherent error, and the molding conditions is calculated and stored in advance using a reference mold. can correct molding conditions considering machine differences and analysis errors without mounting a sensor.
  • the molding conditions obtained by the flow analysis can be corrected according to the injection molding machine in the manufacturing plant by a simple procedure. It can save a lot of time. This eliminates the need for a skilled worker to determine the molding conditions, thereby reducing the number of prototypes and shortening the lead time for starting mass production.
  • the molding condition correction system 5 of the injection molding system 1 is provided in the computer 10A on the network CN2, and the production control system 2, manufacturing execution system 3, and flow analysis system 4 are connected to a user (E /U) is managed by the computer 8 on the side.
  • the computer 8 on the factory side can obtain the corrected molding conditions by transmitting predetermined information to the computer 10A in which the molding condition correction system 5 is installed.
  • predetermined information as described above, for example, information on the actual mold, the injection molding machine, and the material determined by the manufacturing condition determination unit 31, and the molding conditions satisfying the required specifications generated by the flow analysis system 4 are included. included.
  • the present embodiment configured in this way also has the same effect as the first embodiment. Furthermore, according to this embodiment, the computers 8 of a plurality of users can jointly use the molding condition correction system 5 provided by the computer 10A. Therefore, in this embodiment, one molding condition correction system 5 can provide corrected molding conditions to a plurality of factories.
  • a third embodiment will be described with reference to FIG.
  • the production control system 2 the manufacturing execution system 3, the flow analysis system 4, the molding condition correction system 5, and the manufacturing factory 6 described in FIG. 4
  • 10(5), and 10(6) and connected by communication network CN2.
  • computers 10(2)-(6) are assigned to each of the systems 2-5. It can also be managed using the execution system 3, the flow analysis system 4, and the molding condition correction system 5.
  • the present invention is not limited to the above-described embodiments, and includes various modifications.
  • the above-described embodiments have been described in detail in order to explain the present invention in an easy-to-understand manner, and are not necessarily limited to those having all the described configurations.
  • it is possible to replace part of the configuration of one embodiment with the configuration of another embodiment and it is also possible to add the configuration of another embodiment to the configuration of one embodiment.

Landscapes

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Abstract

適切な射出成形条件を簡便に得ることができるようにした射出成形システムを提供すること。射出成形条件を生成する射出成形システムであって、演算部と前記演算部により使用される記憶部とを備え、記憶部には、参照用金型の所定の位置における樹脂の流動解析により得られる物理量と、前記所定の位置においてセンサにより測定される測定値との所定の関係が記憶されており、演算部は、射出成形条件の取得対象である実金型について、樹脂の流動解析により、実金型に適する射出成形条件を取得し、前記所定の関係に基づいて、実金型に適する射出成形条件を補正する。

Description

射出成形システム
　本発明は、射出成形システムに関する。
　射出成形機における射出成形を解析することにより、量産成形の成形条件を得る技術は、特許文献１に開示されている。特許文献１では、ＣＡＥ（Computer Aided Engineering）よる樹脂流動の解析結果を利用することにより、簡単な方法で成形条件の射出圧力カーブを得る。特許文献１には、「ＣＡＥ等により金型内の樹脂流動解析を行い樹脂流入口での樹脂圧力カーブＰｓ、又は、成形機のノズル端部での樹脂圧力カーブＰｎを得る。ノズルを金型から離脱させた状態で射出（エアショット）を行い、そのとき検出される射出圧力カーブＰａを得る。射出圧力カーブＰａと樹脂圧力カーブＰｓ又はＰｎにより、量産時の成形条件としての射出圧力指令カーブＰを得る。樹脂流動解析によって得られた樹脂圧力カーブＰｓ、Ｐｎに対して、エアショットの射出圧力カーブＰａにより、射出成形機の機械要素による時間遅れ、圧力ロスを補い、簡単に量産成形の成形条件を得ることができる。」と記載されている。
特開２０００－３５５０３３号公報
　特許文献１に記載の方法では、樹脂流動解析によって得られた樹脂流入口の樹脂圧力カーブに対して、エアショットの射出圧力カーブを用いて射出成形機の機械要素による時間遅れと圧力遅れを補うことにより、量産成形時の成形条件を得る。したがって、特許文献１では、樹脂流入口の射出圧力カーブはあくまで流動解析による予測値であり、その値の正確さは直接確かめられない。つまり、特許文献１では、流動解析の解析精度が担保されていることが前提となり、その解析結果に対して、射出成形機の機械要素による時間遅れ等を補うことにより、量産成形時の成形条件を得ている。
　ここで、樹脂流動解析を量産成形の成形条件出しに活用する場合、解析結果から予測される成形品品質が要求仕様を満たすように、成形条件を最適化する。しかし、樹脂流動解析は、用いる計算モデルなどの複数の要因で実測値との誤差を生じる。このため、特許文献１に記載のように、射出成形機のスクリュー末端のロードセルで測定されるエアショットで得られる射出圧力カーブを用いて射出成形機に固有の差（機差）を補正したとしても、実際の樹脂流入口の射出圧力カーブを測定しないため、流動解析の誤差を確認することができない。
　したがって、特許文献１のようにエアショットの射出圧力カーブを用いて樹脂流動解析で得られた樹脂流入口の射出圧力カーブを補正しても、実際には流動解析の誤差を含んでしまい、成形品品質が要求仕様を満たさなくなる可能性がある。
　本発明は、上記課題に鑑みてなされたもので、その目的は、適切な射出成形条件を簡便に得ることができるようにした射出成形システムを提供することにある。
　上記課題を解決すべく、本発明に従う射出成形システムは、一つ以上の計算機を用いて射出成形条件を生成する射出成形システムであって、計算機は演算部と当該演算部により使用される記憶部とを備え、記憶部には、参照用金型の所定の位置における樹脂の流動解析により得られる物理量と、前記所定の位置においてセンサにより測定される測定値との所定の関係が記憶され、演算部は、射出成形条件の取得対象である実金型について、樹脂の流動解析により、実金型に適する射出成形条件を取得し、前記所定の関係に基づいて、実金型に適する射出成形条件を補正する。
　本発明によれば、参照用金型により得られた樹脂の流動解析の物理量とセンサによる測定値との関係に基づき、樹脂の流動解析により得られた実金型に適する成形条件を補正することができる。
射出成形システムの機能ブロック図である。 射出成形システムの実現に使用することができる計算機のハードウェア構成およびソフトウェア構成を示す説明図である。 射出成形機の構成を示す断面図である。 射出成形方法を示すフローチャートである。 本実施例の効果を確認するための実験の概略を示す説明図である。 成形機固有情報と解析固有情報を取得する方法を示すブロック図である。 保圧の設定値とピーク圧力との関係が成形機ごとに相違する様子を示すグラフである。 樹脂温度とピーク樹脂温度の関係が成形機ごとに相違する様子を示すグラフである。 第２実施例に係る射出成形解析システムの機能ブロック図である。 第３実施例に係る射出成形解析システムの機能ブロック図である。
　以下、図面に基づいて、本発明の実施の形態を説明する。本実施形態では、「参照用金型」としてのリファレンス金型を用いて予め取得した樹脂の流動解析で得られる物理量の予測値と実測値との関係に基づき、実金型における樹脂の流動解析で得られた好適な成形条件を補正することで、成形品品質の要求仕様を満たす成形条件を簡便に得る。
　すなわち、本実施形態に係る射出成形方法では、リファレンス金型の所定の箇所における樹脂の流動解析による物理量と、センサによる実測値の関係をあらかじめ記憶させておく。また、本実施形態に係る射出成形方法では、実金型における樹脂の流動解析により実金型に適する成形条件を取得し、あらかじめ記憶させた樹脂の流動解析による物理量と実測値との関係に基づき、実金型に適する成形条件を補正する。
　本実施形態では、一つ以上の計算機を用いて成形条件を生成する射出成形システムであって、（１）リファレンス金型の所定の箇所における樹脂の流動解析による物理量と、センサによる測定値との関係を記憶し、（２）成形条件を得たい実金型について、樹脂の流動解析を用いて、実金型に適する成形条件を取得し、（１）の関係に基づいて、（２）の成形条件を補正する。
　本実施形態によれば、樹脂の流動解析で得られる物理量と実測値の誤差を補正することにより、従来よりも高精度に実金型に適する成形条件を得ることができる。これにより、例えば設計段階における樹脂の流動解析で得られた好適な成形条件を元に、熟練作業者に依存せず、簡便に品質安定化する実金型の成形条件を入力することができる。
　本実施形態では、射出成形に関する物理量として圧力と温度を例に挙げて説明するが、それら物理量は或る所定の値であってもよいし、値の時間変化を示すカーブ（特性線）であってもよい。以下、樹脂の流動解析を樹脂流動解析と呼ぶことがある。
　図１～図９を用いて第１実施例を説明する。
　図１は、射出成形システム１の機能ブロック図である。射出成形システム１は、例えば、生産管理システム２と、製造実行システム３と、流動解析システム４と、成形条件補正システム５と、製造工場６を含む。射出成形システム１を構成する各機能の一部または全部を、ソフトウェアとして構成することもできるし、ソフトウェアとハードウェアとの協働として実現することもできる。固定的な回路を有するハードウェアを用いてもよいし、少なくとも一部の回路を変更可能なハードウェアを用いてもよい。図中では、ブロック間を線で接続することにより、ブロック間で信号を送受する例を示す。しかし、線で接続されていないブロック間においても必要な情報を送受することができる。また、図中では、名称を簡略化して示す場合がある。例えば、生産実績記憶部３２は生産実績３２と簡略化されて表示される。
　生産管理システム２は、生産計画を管理するシステムであり、少なくとも生産計画管理部２１を含む。生産計画管理部２１は、受注状況および在庫状況に合わせて、生産仕様、数量、および時期などを含む生産計画を生成する機能である。
　製造実行システム３は、製造工場６に対して生産実行を指示するシステムである。製造実行システム３は、生産管理システム２により生成された生産計画に基づいて、製造条件と成形条件を決定し、製造条件と成形条件を含む生産指示を製造工場６へ送る。製造条件は、例えば、生産（射出成形）に用いる射出成形機を特定する情報、生産に使用する金型を特定する情報、生産に使用する材料を特定する情報、生産する成形品の数量、生産時期などを含む。
　製造実行システム３について説明する。製造実行システム３は、例えば、製造条件決定部３１と、生産実績記憶部３２と、生産実績取得部３３と、製造実行指示部３４と、成形条件取得部３５と、補正成形条件取得部３６と、生産実績学習部３７とを備える。
　製造条件決定部３１は、生産管理システム２の生産計画管理部２１より生成される生産計画に基づいて、上述の製造条件を決定する機能である。製造条件決定部３１は、製造条件に関する情報を流動解析システム４と成形条件補正システム５にそれぞれ送信することができる。製造条件に関する情報は、金型と射出成形機と材料とに関する所定の情報を含むことができる。所定の情報は、例えば、金型の容量、金型のランナー構成を含む。所定の情報として、さらに例えば、射出成形機の制御モード（ＰＩＤ（Proportional-Integral-Differential）、設定値等）が含まれてもよい。また、製造条件決定部３１は、金型のＣＡＤ（Computer Aided Design）データと、射出成形機の仕様データおよび設定データと、材料の型番を「所定の情報」として流動解析システム４と成形条件補正システム５へ送信する。流動解析システム４は、製造条件決定部３１から受信した情報を解析条件記憶部４３に格納させる。また、成形条件補正システム５は、製造条件決定部３１から受信した情報を成形機固有情報５１に格納させる。
　生産実績記憶部３２は、生産実績を記憶する機能である。本実施例において、生産実績とは、射出成形機と金型との組み合わせに対して、良好な成形品品質が得られることが確認された成形条件のことを示す。
　生産実績取得部３３は、生産実績記憶部３２から生産実績を取得する機能である。生産実績取得部３３は、製造条件決定部３１により決定された射出成形機とリファレンス金型と材料との組合せにおける生産実績と、製造条件決定部３１により決定された金型（以下、実金型とする）による生産実績と、製造条件決定部３１により決定された射出成形機と実金型と材料との組合せにおける生産実績とを、生産実績記憶部３２から読み出して取得する。
　生産実績取得部３３は、リファレンス金型と射出成形機と材料との組合せによる生産実績が無い場合、製造実行指示部３４と成形条件取得部３５に対して、成形機固有情報と解析固有情報の取得を要求する。製造工場６は、入力された製造条件にしたがって、リファレンス金型を用いて、各種パラメータを変えながら射出成形機の成形機固有情報を学習するためのデータを取得する。また、流動解析システム４は、入力された製造条件にしたがって、リファレンス金型と同じ構造を入力した流動解析を行い、各種パラメータを変えながら解析固有情報を学習するためのデータを取得する。
　本実施例における成形機固有情報とは、各射出成形機に固有の情報であり、射出成形機の型番と仕様だけでなく、射出成形機に固有の機差を含む。
　本実施例における機差とは、複数の同一機種の射出成形機に同一の成形条件が入力される場合において、入力された成形条件と金型内の所定の位置における物理量との差異である。
　金型内の所定の位置は、例えば、金型の樹脂流入口などである。物理量には、例えば、樹脂の圧力、樹脂の温度、樹脂の速度、樹脂の材料物性、および金型の開き量（型開き量）が含まれる。材料物性とは、例えば、樹脂の密度、樹脂の粘度、樹脂の繊維長の分布（強化繊維含有材料の場合）などである。機差は、図３で後述する射出成形機５０の構成の差異に由来するほかに、例えば、圧力制御または温度制御などの制御アルゴリズム（制御モード、設定値）の差異、図示せぬ金型温度調節機などの付帯設備の差異など、に起因して生じると考えられる。
　本実施例における解析固有情報とは、流動解析において使用するソフトウェアに固有の情報であり、流動解析に固有の誤差を含む。流動解析の誤差とは、用いる計算モデルなどの複数の要因で生じる、入力された成形条件に対して、金型内の所定位置における物理量の計算値と実測値との差である。
　また、生産実績取得部３３は、実金型による生産実績が無い場合、成形条件取得部３５に対して、成形条件の取得を指示する。成形条件の取得を指示するとは、流動解析システム４において、適切な成形条件を探索するように指示することを意味する。流動解析システム４は、入力された製造条件にしたがって、各種パラメータを変えて流動解析を実施して、実金型に適切な成形条件を見つける。
　実金型と射出成形機と材料との組合せによる生産実績が有る場合、生産実績取得部３３は、生産実績記憶部３２から取得した生産実績を製造実行指示部３４へ出力する。実金型による生産実績は有るが、射出成形機と実金型と材料との組合せによる生産実績が無い場合、生産実績取得部３３は、成形条件取得部３５に対して、補正成形条件の取得を指示する。
　成形条件取得部３５は、流動解析システム４から、製造条件決定部３１により決定された実金型と射出成形機と材料との組合せによる成形条件を取得する機能である。成形条件取得部３５は、成形条件作成に必要な基礎的情報を流動解析システム４に送ることにより、流動解析システム４から成形条件を取得する。
　成形条件の生成に必要な基礎的情報には、例えば、製造条件決定部３１により決定された、実金型と射出成形機と材料と成形品品質の要求仕様とが含まれる。
　成形条件取得部３５は、流動解析システム４から成形条件を取得すると、取得された成形条件を補正成形条件取得部３６へ出力する。
　補正成形条件取得部３６は、成形条件補正システム５に補正成形条件の生成を要求し、成形条件補正システム５で生成された補正成形条件を取得する機能である。補正成形条件取得部３６は、補正成形条件作成に必要な基礎的情報を成形条件補正システム５へ送ることにより、成形条件補正システム５から補正成形条件を取得する。
　補正成形条件の生成に必要な基礎的情報には、例えば、製造条件決定部３１により決定された実金型と射出成形機と材料と、成形条件取得部３５により入力された成形条件とが含まれる。あるいは、実金型による生産実績は有るが、射出成形機と実金型と材料との組合せによる生産実績が無い場合、実金型との組合せによる生産実績のある他の射出成形機（以下、第２の射出成形機とする）と材料と、第２の射出成形機と実金型と材料との組合せによる生産実績（第２の生産実績）とが含まれる。
　補正成形条件取得部３６は、成形条件補正システム５から補正成形条件を取得すると、、取得された補正成形条件を製造実行指示部３４へ出力する。
　製造実行指示部３４は、製造工場６に製造実行を指示する機能である。なお、製造実行を生産と呼ぶこともできる。製造実行指示には、例えば、生産実績取得部３３により入力される生産実績と、補正成形条件取得部３６により取得される補正成形条件のうちいずれか一つと、製造条件決定部３１により決定される製造条件とが含まれる。
　生産実績学習部３７は、製造工場６において良好な成形品品質が得られることが確認された成形条件を、生産実績記憶部３２へ記録させる機能である。生産実績学習部３７は、製造工場６の品質検査部６３から取得される、成形品の品質結果を示す情報に基づいて、所定基準以上の品質が得られた成形条件を生産実績記憶部３２に登録する。
　流動解析システム４は、製造実行システム３から入力された、実金型と射出成形機と材料との組合せと成形品品質の要求仕様とに基づいて、要求仕様を満たす成形条件を生成する機能である。流動解析システム４は、生成した成形条件を製造実行システム３に出力する。また、流動解析システム４は、製造実行システム３から入力されたリファレンス金型と射出成形機と材料との組合せとに基づいて、解析固有情報を学習するための解析結果を生成し、成形条件補正システム５に出力する機能も有する。
流動解析システム４について説明する。例えば、材料情報記憶部４１と、解析条件設定部４２と、解析条件記憶部４３と、流動解析部４４と、解析結果記憶部４５と、解析結果処理部４６と、材料情報学習部４７とを備える。流動解析システム４は、図２で後述するＧＵＩ（Graphical User Interface）部４０を用いることにより、実現させることができる。
　材料情報記憶部４１は、各材料について予め取得される材料情報を記憶する機能である。
　本実施例における材料情報とは、材料の型番や、樹脂流動解析に必要な材料物性が含まれる。材料物性とは、例えば、樹脂の密度、樹脂の粘度、樹脂の繊維長の分布（強化繊維含有材料の場合）、樹脂のＰＶＴ（圧力―比容積―温度）特性などなどである。
　解析条件設定部４２は、製造実行システム３から指定された、金型と射出成形機と材料の組合せと成形品品質の要求仕様とに基づき、解析条件を設定して、解析条件記憶部４３に記憶させる機能である。また、指定された材料に関連付けられた材料情報を材料情報記憶部４１から読み出す機能を備える。
　解析条件には、解析構造と、成形条件と、成形材料に関する情報と、成形品品質の要求仕様とが含まれる。解析構造には、金型の形状などが含まれる。解析条件は、オペレータがＧＵＩを介して手動で設定してもよいし、図外の情報処理装置から自動的にまたは半自動的に設定されてもよい。
　解析条件記憶部４３は、解析条件設定部４２から設定される解析条件を記憶装置に記憶させる機能である。
　流動解析部４４は、解析条件設定部４２により入力された解析条件に基づいて、流動解析処理を実行し、解析結果を解析結果記憶部４５に記憶させる機能を備える。
　流動解析部４４は、入力された解析条件に基づいて、解析対象領域における成形現象と成形品品質とを解析し、その解析結果を解析結果記憶部４５へ記憶させる。
　解析結果記憶部４５は、流動解析部４４から入力された解析結果を記憶装置に記憶させる機能である。
　解析結果処理部４６は、解析結果記憶部４５に記憶された解析条件と解析結果と成形品品質の要求仕様とを読み出し、解析結果に含まれる成形品品質が要求仕様を満たすか判定する。
解析結果に含まれる成形品品質が要求仕様を満たした場合、解析結果処理部４６は、その解析における成形条件を、実金型と射出成形機と材料の組合せに適した成形条件として、製造実行システム３に出力する。
解析結果に含まれる成形品品質が要求仕様を満たさなかった場合、解析結果処理部４６は、解析条件設定部４２に対して成形条件を再度設定するよう指示する。
あるいは、解析結果処理部４６は、リファレンス金型と射出成形機との組合せによる解析結果とを読み出し、その解析結果に含まれる金型内の所定部位における解析結果を、成形条件補正システム５に出力する。
　材料情報学習部４７は、製造工場６から入力された射出成形プロセス中のセンシングデータに基づき材料物性を学習して、材料情報記憶部１１に記憶させる機能である。
　成形条件補正システム５について説明する。成形条件補正システム５は、製造実行システム３から入力された生産実績あるいは流動解析システム４で生成された成形品品質の要求仕様を満たす成形条件と、予め取得された成形機固有情報および解析固有情報とに基づいて、成形条件を補正する機能である。補正された成形条件を補正成形条件と呼ぶ。
　成形条件補正システム５は、例えば、成形機・解析固有情報記憶部５１と、成形機・解析固有情報取得部５２と、成形機固有情報取得部５３と、成形機・解析固有情報学習部５４とを含む。
　成形機・解析固有情報記憶部５１は、各射出成形機および流動解析について予め取得される成形機固有情報と解析固有情報を記憶する機能である。
成形機・解析固有情報取得部５２は、製造実行システム３から指定された射出成形機の成形機固有情報および流動解析固有情報などを、成形機・解析固有情報記憶部５１から取得する機能である。成形機・解析固有情報取得部５２は、射出成形機の成形機固有情報と、流動解析の解析固有情報とを、製造実行システム３の補正成形条件取得部３６から取得し、これら取得された成形機固有情報と解析固有情報とを成形条件補正部５３へ出力する。成形機・解析固有情報取得部５２は、生産実績取得部３３が生産実績記憶部３２から取得した生産実績も補正成形条件取得部３６を介して受け取り、受け取った生産実績を成形条件補正部５３に渡すこともできる。また、成形機・解析固有情報取得部５２は、成形条件取得部３５が流動解析システム４から取得した成形条件も補正成形条件取得部３６を介して受け取り、受け取った成形条件を成形条件補正部５３に渡すこともできる。
　成形条件補正部５３は、成形機・解析固有情報取得部５２から入力される情報に基づいて、成形条件を補正する機能である。成形条件補正部５３は、成形機・解析固有情報取得部５２から入力される、成形機固有情報と、解析固有情報と、生産実績あるいは流動解析システム４で生成された成形条件とに基づいて成形条件を補正することにより、補正成形条件を生成する。成形条件補正部５３は、生成された補正成形条件を、製造実行システム３の補正成形条件取得部３６に送る。
成形機・解析固有情報学習部５４は、射出成形機構６０または金型に設けられたセンサ６７からのデータ（センシングデータ）に基づいて、物理量の特徴量を抽出し、この特徴量を機差情報として成形機・解析固有情報記憶部５１へ記憶させる機能である。すなわち、成形機固有情報学習部５４は、製造工場６から得られた射出成形プロセス６４～６６中のセンシングデータから特徴量を抽出し、抽出された特徴量を機差情報として成形機固有情報記憶部５１へ記憶させる。
また、成形機・解析固有情報学習部５４は、流動解析システム４の解析結果処理部４６から入力された解析結果に基づいて、物理量の特徴量を抽出し、この特徴量を解析固有情報として成形機・解析固有情報記憶部５１に記憶させる機能も有する。
　製造工場６について説明する。製造工場６は、製造実行システム３からの製造実行指示を受けて、射出成形プロセス６４～６６のいずれか一つまたは複数を実行する。図１では、射出成形を「ＩＭ」と略記する場合がある。
　製造工場６は、例えば、製造実行部６１と、複数台の射出成形機６０（図３で後述）と、複数台の金型（図３で後述）と、成形機固有情報取得部６２と、成形品品質検査部６３とを有する。以下、成形品品質検査部６３を品質検査部６３と略記する場合がある。
　製造実行部６１は、製造実行システム３の製造実行指示部３４から入力される製造条件に基づいて、射出成形プロセスを実行する。製造実行部６１は、補正成形条件を入力された場合、製造条件中で指示された射出成形機と金型との組合せに対して補正成形条件を入力することにより、射出成形プロセス６４を実行する。すなわち、射出成形プロセス６４は、補正成形条件に基づいて射出成形するプロセスである。
　製造実行部６１は、生産実績を入力された場合、指示された射出成形機と金型との組合せに対して生産実績を入力することにより、射出成形プロセス６５を実行する。すなわち、射出成形プロセス６５は、指定された射出成形機と金型との組合せを用いて、良品生産の実績のある成形条件で行われる射出成形プロセスである。
　製造実行部６１は、リファレンス金型を用いた成形機固有情報の取得を要求された場合、成形機固有情報取得部６２に対して成形機固有情報を取得するように指示する。成形機固有情報取得部５２は、製造実行部６１から成形機固有情報の取得を要求されると、成形機固有情報の学習に用いる射出成形プロセス６６を実行する。すなわち、射出成形プロセス６６は、成形条件を導出し、その導出された成形条件にしたがって射出成形するプロセスである。
　品質検査部６３は、射出成形プロセス６４～６６で得られた成形品の品質の良否を判定する機能である。成形品品質は、例えば、寸法、反り量、バリ、傷、光沢、色彩などに基づいて評価される。成形品の品質検査は、自動的に行われてもよいし、検査員により手動で行われてもよいし、半自動で行われてもよい。
　品質検査部６３は、成形品の品質が良好であった場合、製造条件と、射出成形機と金型との組合せと、成形条件と、成形品品質の検査結果とを、製造実行システム３の生産実績学習部３７へ出力する。
　なお、本実施例に係る成形機固有情報は、予め製造工場６が保有する各射出成形機および金型に搭載されたセンサ６７により、金型内の所定の位置における物理量を測定して、成形条件補正システム５に出力することにより取得される。
また、同様に予め製造工場６が保有する各射出成形機および金型に搭載されたセンサ６７により、金型内の所定の位置における物理量の測定値を、流動解析システム４の材料情報学習部４７に出力することで、材料情報を取得することもできる。
　図２は、本実施例の射出成形システム１の実現に使用することができる計算機１０の構成例を示す。ここでは、一つの計算機１０から射出成形システム１を実現する場合を説明するが、これに限らず、複数の計算機を連携させることにより一つまたは複数の射出成形システム１を構築することもできる。また、上述の通り、生産管理システム２、製造実行システム３、および製造工場６は、専用のソフトウェアやハードウェアを用いず、各機能の一部または全部をオペレータが実施することで、射出成形システム１を実現することもできる。
　後述する他の実施例のように、流動解析システム４および成形条件補正システム５を、クラウドサーバ上で機能するソフトウェアとして構築し、複数のユーザと共有することもできる。この場合、成形機固有情報記憶部５１に記録されている成形機・解析固有情報を複数のユーザ間で共有することができる。この場合は、ユーザ数が増加すると、他のユーザが取得した成形機固有情報と解析固有情報を活用して補正成形条件を取得できるケースが増えるため、成形機固有情報と解析固有情報を取得する工数を短縮できる。
　計算機１０は、例えば、演算装置１１、メモリ１２、記憶装置１３、入力装置１４、出力装置１５、通信装置１６、媒体インターフェース部１７を備えており、それら各装置１１～１７は通信経路ＣＮ１により接続されている。通信経路ＣＮ１は、例えば、内部バス、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ　Ａｒｅａ　Ｎｅｔｗｏｒｋ）などである。
　演算装置１１は、例えばマイクロプロセッサなどから構成されている。演算装置１１は、記憶装置１３に記憶されたコンピュータプログラムをメモリ１２に読み出して実行することにより、射出成形解析システム１としての各機能２１、３１～３６、４１、４２，４４ 、４６、４７、５２～５４、６１、６２、８０を実現する。
　記憶装置１３は、コンピュータプログラムとデータとを記憶する装置であり、例えば、フラッシュメモリまたはハードディスクなどの書き換え可能な記憶媒体を有する。記憶装置１３には、オペレータにＧＵＩ（Graphical User Interface）を提供するＧＵＩ部８０を実現するためのコンピュータプログラムと、上述した各機能２１、３１～３６、４１、４２、４４、４６、４７、６１、６２を実現するためのコンピュータプログラムとが格納される。
　入力装置１４は、オペレータが計算機１０に情報を入力する装置である。入力装置１４としては、例えば、キーボード、タッチパネル、マウスなどのポインティングデバイス、音声指示装置（いずれも不図示）などがある。出力装置１５は、計算機１０が情報を出力する装置である。出力装置１５としては、例えば、ディスプレイ、プリンタ、音声合成装置（いずれも不図示）などがある。
　通信装置１６は、外部の情報処理装置と計算機１０とを通信経路ＣＮ２を介して通信させる装置である。外部の情報処理装置としては、図示せぬ計算機のほかに、外部記憶装置１９がある。計算機１０は、外部記憶装置１９に格納されたデータ（成形機固有情報、生産実績など）およびコンピュータプログラムを読み込むことができる。計算機１０は、記憶装置１３に記憶されたコンピュータプログラムおよびデータの全部または一部を、外部記憶装置１９に送信して記憶させることもできる。
　媒体インターフェース部１７は、外部記録媒体１８に読み書きする装置である。外部記録媒体１８としては、例えば、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリ、メモリカード、ハードディスクなどがある。外部記録媒体１８から記憶装置１３に対してコンピュータプログラムおよびデータを転送させることもできるし、記憶装置１３に記憶されたコンピュータプログラムおよびデータの全部または一部を外部記録媒体１８に転送して記憶させることもできる。
　図３は、射出成形機６０の概要を示す。図３を用いて、射出成形プロセスの各過程を説明する。本実施例において、成形現象とは、射出成形プロセスにおいて生じる一連の現象を示す。本実施例では、射出成形プロセスを、計量および可塑化過程と、射出および保圧過程と、冷却過程と、取出過程とに大別する。
　計量および可塑化過程では、可塑化用モータ６０１を駆動力としてスクリュー６０２を後退させ、ホッパー６０３から樹脂ペレット６０４をシリンダ６０５内へ供給する。そして、ヒータ６０６による加熱とスクリュー６０２の回転とにより、樹脂を可塑化させて均一な溶融状態とする。スクリュー６０２の背圧および回転数の設定により、溶融樹脂の密度と強化繊維の破断度合いとが変化する。これらの変化は成形品品質に影響する。
　射出および保圧過程では、射出用モータ６０７を駆動力としてスクリュー６０２を前進させ、ノズル６０８を介して溶融樹脂を金型６０９内へ射出する。金型６０９内に射出された溶融樹脂には、金型６０９の壁面からの冷却と、流動に起因するせん断発熱とが並行して作用する。すなわち溶融樹脂は、冷却作用と加熱作用を受けながら、金型６０９のキャビティ内へ向けて流動する。
　金型６０９に溶融樹脂を充填した後、溶融樹脂の冷却に伴う体積収縮分を、保圧をかけて金型６０９に供給する。ここで、射出中の圧力および保圧中の圧力に対して、金型６０９を閉じておく力である型締力が小さい場合は、溶融樹脂の固化後に微少な金型開きが生じてしまい、その微少な隙間により成形品品質が影響を受ける。
　冷却過程では、一定温度に保持された金型６０９により、溶融樹脂が固化温度以下に冷却される。この冷却過程において発生する残留応力は、成形品の品質に影響を与える。残留応力は、金型内での流動により生じる材料物性の異方性、保圧による密度分布、成形収縮率の不均等に伴って発生する。
　取出過程では、金型６０９を開閉するモータ６１１を駆動力として型締機構６１２を駆動させることにより、金型６０９を開く。そして、突き出し用モータ６１３を駆動力としてエジェクタ機構６１４を駆動させることにより、固化した成形品を金型６０９内から取り出す。その後、次のショットに向けて金型６０９は閉じられる。成形品を金型６０９から取り出す場合において、十分な突き出し力が成形品に均等に作用しなかったときには、成形品に残留応力が残ってしまい、成形品の品質に影響する。
　射出成形機６０において、ロードセル６１０による圧力値が、入力された成形条件内の圧力値へ近づくように圧力制御される。シリンダ６０５の温度は、複数のヒータ６０６により制御される。スクリュー６０２の形状とシリンダ６０５の形状とノズル６０８の形状とによって、射出成形機毎に異なる圧力損失が生じる。これにより、金型６０９の樹脂流入口における圧力は、射出成形機に入力された成形条件に示される圧力よりも低い値となる。さらに、ヒータ６０６の配置とノズル部における樹脂のせん断発熱とに起因して、金型６０９の樹脂流入口における樹脂温度は、射出成形機に入力された成形条件に示される樹脂温度と異なる場合がある。射出機構の構成（スクリュー６０２の形状、シリンダ６０５の形状、ノズル６０８の形状、ヒータ６０６の配置など）は、射出成形機によって異なる。したがって、金型６０９の樹脂流入口における溶融樹脂の物理量が等しくなるように、成形条件を補正することにより、異なる射出成形機を用いても同じ成形品品質を得ることができる。
　成形品の品質は、形状特性（重量、長さ、厚さ、ヒケ、バリ、反りなど）と、外観不良などの表面特性（ウェルド、シルバー、焼け、白化、傷、気泡、剥離、フローマーク、ジェッティング、色・光沢など）と、機械的・光学特性（引張強度、耐衝撃性など）とで評価される。
　形状特性は、射出および保圧過程と冷却過程とにおける、圧力および温度の履歴と型締力とに強い相関がある。表面特性は、発生する現象に対してそれぞれ発生要因が異なるが、例えばフローマークおよびジェッティングは、射出過程における樹脂の温度と速度とに強い相関がある。機械的および光学的特性は、例えば引張強度の場合、破壊試験での評価が必要になるため、重量などの相関する他の品質指標で評価されることが多い。
　成形条件には、射出成形プロセスの各過程に対応したパラメータが設定される。計量および可塑化過程については、計量位置、サックバック、背圧、背圧速度、および回転数などが設定される。射出および保圧過程については、圧力と温度と時間と速度とがそれぞれ設定される。射出および保圧過程については、射出と保圧とを切り替えるスクリュー位置（ＶＰ切替位置）と、金型６０９の型締め力も設定される。冷却過程については、保圧後の冷却時間が設定される。温度に関するパラメータとして、複数のヒータ６０６の温度、および金型５０９を冷却するための冷媒の温度および流量となどが設定される。
　流動解析では、成形条件の設定値（入力値）に基づいて成形現象を計算し、その計算結果から成形品の品質を予測する。流動解析の精度は、所定のパラメータの解析値と実際に計測された値との比較と、解析により予測された成形品品質と実際に計測された成形品品質との比較とに基づいて得ることができる。所定のパラメータには、例えば、成形現象の各過程における、圧力、温度、速度および材料特性の時間変化がある。成形品品質は、上述の通り例えば、寸法、反り量、バリ、傷、光沢、色彩などで評価される。
　例えば、寸法については、成形品のうち評価対象とする所定部位の実測値と、その所定部位の解析値とを比較することにより、寸法の精度を評価する。
　ここで、従来の一般的な樹脂流動解析は、金型内の樹脂流動のみを対象としており、その他の射出成形機の状態は考慮しない。従って、計量および可塑化過程と取出過程とは考慮されない。また、射出および保圧過程において、シリンダ５０５とノズル５０８とは考慮されず、金型５０９の樹脂流入口における溶融樹脂の温度、圧力、および速度を境界条件として与えて解析する。
　図４は、射出成形システム１により行われる射出成形方法の例を示すフローチャートである。図中、射出成形機を成形機と略記する。
　生産管理システム２は、ＧＵＩ部８０により実現される生産計画管理部２１から、生産計画を決定するための情報である受注状況と在庫状況などを取得する（Ｓ１）。例えば、オペレータは、ＧＵＩ部８０の提供する画面に表示された受注状況や在庫状況から、最適な生産仕様、数量、および時期を決定し、生産計画を生成する（Ｓ１）。あるいは、ロジスティクス全体を最適化するための数理計画モデルとアルゴリズムとを導入することにより、自動的に生産計画を生成することもできる。
　製造実行システム３は、ＧＵＩ部８０により実現される製造条件決定部３１から、生産生産計画を取得し、製造条件を決定する（Ｓ２）。例えば、オペレータは、生産計画と製造工場６の射出成形機の稼働状況とから、最適な射出成形機と実金型と材料との組合せなどを決定する。決定された内容は生産実績記憶部３２に記憶される。あるいは、生産効率を最適化するための数理計画モデルとアルゴリズムとを導入することにより、自動的に製造条件を決定することもできる。
　生産実績取得部３３は、ステップＳ２で決定された成形機および材料と、リファレンス金型との組合せによる生産実績を参照し、生産実績の有無を判定する（Ｓ３）。成形機と材料およびリファレンス金型との組合せによる生産実績がない場合（Ｓ３：ＮＯ）、生産実績取得部３３は、製造実行指示部３４に対して成形機固有情報の取得を要求するとともに、流動解析システム４に対して解析固有情報の取得を要求する（Ｓ４）。ステップＳ２で決定された成形機および材料と、リファレンス金型との組合せによる生産実績がある場合（Ｓ３：ＹＥＳ）、ステップＳ５へ移る。
　製造実行指示部３４は、生産実績取得部３３から成形機固有情報の取得を要求された場合、製造工場６へ成形機固有情報の取得指示を出す（Ｓ４）。例えば、成形機固有情報取得部６２において、オペレータは、ＧＵＩ部８０により実現される製造実行部６１から、成形機固有情報の取得指示を確認する。オペレータは、ステップＳ２で決定された成形機および材料と、リファレンス金型との組合せによる射出成形プロセスを実施する。この射出成形プロセスの実施により、成形機固有情報の学習に必要な情報がセンサ６７から取得される。取得された成形機固有情報の学習に必要な情報は、成形条件補正システム５の成形機・解析固有情報学習部５４へ出力される（Ｓ４）。成形機・解析固有情報学習部５４は、製造工場６から入力された情報を基に成形機固有情報を学習し、成形機・解析固有情報記憶部５１に記録する（Ｓ４）。
　ステップＳ４において、生産実績取得部３３は、流動解析システム４に解析固有情報の取得指示を出す。例えばオペレータは、ＧＵＩ部８０により実現される解析条件設定部４２から、解析固有情報の取得指示を確認する。オペレータは、ステップＳ２で決定された成形機および材料と、リファレンス金型との組合せによる流動解析を流動解析部４４にて実施し、解析結果を解析結果記憶部４５に記憶させる（Ｓ４）。解析結果処理部４６は、解析結果記憶部４５に記憶された情報から、解析固有情報の学習に必要な情報を取得し、成形条件補正システム５の成形機・解析固有情報学習部５４へ出力する（Ｓ４）。成形機・解析固有情報学習部５４は、流動解析システム４から入力された情報を基に解析固有情報を学習し、成形機・解析固有情報記憶部５１に記録する（Ｓ４）。
　生産実績取得部３３は、生産実績記憶部３２に記録された、ステップＳ２で決定された実金型と材料との組合せによる生産実績を参照し、生産実績の有無を判定する（Ｓ５）。実金型と材料との組合せによる生産実績がない場合（Ｓ５：ＮＯ）、生産実績取得部３３は、成形条件取得部３５に成形条件の取得を指示する（Ｓ６）。実金型と材料との組合せによる生産実績がある場合（Ｓ５：ＹＥＳ）、ステップＳ７に移る。
　成形条件取得部３５は、ステップＳ２で決定された、射出成形機と実金型および材料の組合せと成形品品質の要求仕様とを流動解析システム４へ入力することにより、要求仕様を満たす成形条件を生成させる（Ｓ６）。成形条件取得部３５は、作成された成形条件と、ステップＳ２で決定された射出成形機と実金型および材料の組合せとを、補正成形条件取得部３６へ出力し、補正成形条件の取得を指示する（Ｓ８）。
　生産実績取得部３３は、生産実績記憶部３２に記録された、ステップＳ２で決定された射出成形機と実金型と材料との組合せによる生産実績を参照し、生産実績の有無を判定する（Ｓ７）。射出成形機と実金型と材料との組合せによる生産実績がない場合（Ｓ７：ＮＯ）、生産実績取得部３３は、補正成形条件取得部３６に補正成形条件の取得を指示する（Ｓ８）。射出成形機と実金型と材料との組合せによる生産実績がある場合（Ｓ７：ＹＥＳ）、ステップＳ９に移る。
　補正成形条件取得部３６は、製造条件決定部３１により決定された射出成形機と実金型と材料との組合せと、流動解析システム４により生成された要求仕様を満たす成形条件とを、成形条件補正システム５に入力して、補正成形条件を生成させる（Ｓ８）。あるいは、補正成形条件取得部３６は、製造条件決定部３１により決定された射出成形機と実金型と材料との組合せと、実金型と材料との組合せによる生産実績のある第２の射出成形機と、第２の射出成形機と実金型と材料との組合せによる第２の生産実績とを、成形条件補正システム５に入力して、補正成形条件を生成させる（Ｓ８）。補正成形条件取得部３６は、作成された補正成形条件を製造実行指示部３４に出力する（Ｓ８）。
　製造実行システム３は、ＧＵＩ部８０により実現される製造実行指示部３４から、ステップＳ２で決定された製造条件と、ステップＳ７で入力された生産実績あるいはステップＳ８で入力された補正成形条件とを含む製造実行指示を、製造工場６に対して出力する（Ｓ９）。
　例えば、オペレータは、決定された製造条件と生産実績あるいは補正成形条件とを確認し、内容に問題が無ければ、製造工場６に製造実行指示を与えることができる。あるいは、オペレータが、決定された生産実績あるいは補正成形条件の内容を確認しなくても、機差が補正された成形条件を提供することができる。
　オペレータは、ＧＵＩ部８０により実現される製造実行部６１を介して、製造実行指示の内容を確認し、指示された射出成形機と金型と成形条件との組合せにしたがって射出成形プロセスを実行させる（Ｓ９）。
　品質検査部６３は、ステップＳ９で実施された、射出成形プロセスにより得られた成形品品質が良好であった場合、例えば製造条件、射出成形機と金型と材料との組合せ、成形条件、成形品品質の検査結果を、生産実績学習部３７に登録させる（Ｓ１０）。生産実績学習部３７への情報登録には、ＧＵＩ部８０を用いることができる。これにより、次回以降、製造条件として同じ射出成形機と金型と材料との組合せが決定された場合には、生産実績記憶部３２に記憶された生産実績に基づいて製造することができる。
　図５は、本実施例による効果を検証する実験例の概要を示す説明図である。図５の上側には、実験状況が示されている。図５の下側には、実験結果の表が示されている。表には、検証実験における成形条件の入力値の一部と評価結果とが含まれている。
　図５の上側に示す金型形状７０は、スプルー７１から２点のサイドゲート方式でキャビティ内へ樹脂が流入する構造である。実際の成形実験では、ランナーのセンサ配置部７２に圧力センサおよび樹脂温度センサ（いずれも不図示）を配置した。そして、成形現象として、キャビティ内の圧力および温度の時間変化を取得した。
　実験で得られたデータのうち、圧力センサのピーク値と温度センサのピーク値を「特徴量」として取得した。成形品品質の指標として、得られた成形品の横方向寸法７３を測定した。流動解析においても同じ位置の成形現象と成形品品質とを取得し、本実施例による解析精度の向上効果を確認した。成形に使用する材料は、ポリプロピレンを用いた。射出成形機は、電動射出成形機（最大型締力５０ｔ、スクリュー径２６ｍｍ）を用いた。
　図５の下側に示す表を参照する。実測値と補正前の解析値とを比較すると、補正前の解析値のほうがピーク圧力は高く、ピーク樹脂温度は低かった。本実施例では、入力した成形条件に対するセンサ配置部７２の実測値と解析値をそれぞれ成形機固有情報および解析固有情報として記録する。
また、センサ配置部７２の実測値と解析値が等しくなるように成形条件を補正した結果、センサ配置部７２におけるピーク圧力とピーク樹脂温度とは実測値とほぼ一致した（ピーク圧力は１０％の精度向上、ピーク樹脂温度は６％の精度向上）。横方向寸法７３の解析精度は、補正前後で１２％向上した。このように、リファレンス金型に対して、あらかじめ複数の成形条件で成形条件とセンサ配置部７２の実測値と解析値との関係を成形機固有情報および解析固有情報として記録しておくことで、実測値と解析値が等しくなる成形条件を予測することができる。
　図６は、射出成形機の成形機固有情報と流動解析の解析固有情報を取得する方法の例を示すブロック図である。図６に示す成形機固有情報の取得方法は、図５でも述べた通り、所定の位置に所定の物理量を計測するセンサが設けられたリファレンス金型を用いることにより実現される。
　まず任意の成形条件７０１を、実際の射出成形機７０２へ入力することにより、金型内の所定部位における物理量を取得する。ここで、射出成形機７０２は、図３で述べた射出成形機６０に対応する。また、金型７０３は、リファレンス金型を用いる。
　成形条件７０１は、単一である必要はなく、複数であってもよい。成形品品質として良品が得られる範囲内において、種々の成形条件で物理量を取得することができる。
　射出成形機の機差は、樹脂温度または保圧の設定値によって異なりうるため、単一の成形条件において取得しても、有効でない場合がある。成形条件７０１としては、ゲートシール後に保圧を完了する条件としていることが好ましい。保圧時間が不十分で、ゲートシールする前に保圧を完了する場合、ゲート部から樹脂が逆流して、成形品の充填密度が低下するおそれがあるためである。
　実際の射出成形機７０２において成形現象を取得するために、成形機内センサ７０５または金型内センサ７０６を用いる方法がある。成形機内センサ７０５の例は、図３に示すロードセル５１０である。
　成形機内センサ７０５を用いる場合、例えば金型７０３を装着せずに射出するエアーショットを行い、そのときのロードセル５１０の出力を観測することにより、射出機構による圧力損失を間接的に測定する。あるいは、ノズル部にセンサを搭載して、金型に流入する少し前の、樹脂の状態を測定する。また、樹脂温度を測定する場合、エアーショットにより得られた樹脂の温度を温度計などで直接測定することもできる。
　金型内センサ７０６を用いる場合、金型７０３内の任意の位置にセンサを配置することにより、金型７０３内の成形現象を直接測定して、物理量の実測値７０８を取得することができる。なお、成形品７０４の品質は、製品品質検査７０７により取得できる。
同様に、任意の成形条件７０１を、流動解析７１０へ入力することにより、金型内の所定部位における物理量を取得する。ここで、流動解析７１０は、図１で述べた流動解析システム４の流動解析部４４に対応する。このとき、流動解析７１０に入力する金型構造は、金型７０３と同様の構造とする。
得られた解析結果７１１から、金型７０３に搭載されたセンサと同様の位置における物理量の解析値７１２を取得する。
　得られた物理量から、特徴量が取得される（７１３）。得られた物理量は、いずれも射出成形プロセス中の時間変化として取得されるため、直接評価することは難しい。そこで、本実施例では、物理量の時間変化から、成形品品質に影響しうる特徴量を取得することにより、射出成形機７０２の機差および流動解析７１０の解析誤差の定量的な評価を可能とする。
　次に、任意の成形条件と、特徴量の実測値あるいは解析値の関係について、回帰分析を行う（７１４）。例えば、保圧の設定値に対するピーク圧力の関係について、任意の回帰モデルによりフィッティングを行うことで、任意の保圧におけるピーク圧力を予測可能とする。あらかじめ複数の射出成形機７０２と流動解析７０９に対してこの回帰分析を行っておくことで、特徴量が一致しうる成形条件を予測することができる。
　本実施例では、得られた特徴量と最初に入力した任意の成形条件を関連付けて、成形機・解析固有情報データベース７１５に記録する。この際、任意の成形条件と特徴量との回帰分析の結果もあわせて記録する。成形機固有情報データベース７１５は、図１の成形機固有情報記憶部５１に対応する。
　図７および図８を用いて、図５で述べた実験例の測定結果を説明する。図７および図８は、金型内センサ７０６を用いて物理量の実測値を取得した場合の、金型形状７０における測定結果である。
　前述の通り、本実験では、ランナーのセンサ配置部７２における圧力センサのピーク値と樹脂温度センサのピーク値とを取得した。菱形の測定点で示す「成形機Ａ」は、最大型締力５０ｔ、スクリュー径２６ｍｍの射出成形機である。バツ印の測定点で示す「成形機Ｂ」は、最大型締力５５ｔ、スクリュー径２５ｍｍの射出成形機である。それぞれ、複数の保圧と樹脂温度の入力値とについて、実験した。
　同様に、本実験で用いた金型形状７０と同じ構造における流動解析を実施し、ランナーのセンサ配置部７２と同じ位置の節点における圧力の計算値のピーク値と樹脂温度の計算値のピーク値とを取得した。その結果を図７および図８の点線の「流動解析」に示す。
　図７は、保圧の設定値に対する圧力センサおよび流動解析のピーク圧力を示す。図７に示すように、射出機構による圧力損失により、保圧の設定値よりもピーク圧力の値が小さくなった。２つの成形機Ａ，Ｂおよび流動解析において、得られた保圧の設定値とピーク圧力の傾きは異なった。このため、圧力の補正値の取得は、複数の成形条件で試行することが好ましい。
　図８は、樹脂温度の設定値に対する樹脂温度センサおよび流動解析のピーク温度を示す。図８に示すように、射出機構の違いにより、設定値に対するピーク温度の値は、成形機Ａと成形機Ｂとで異なった。また、流動解析と成形機の値も異なった。このように、金型内センサ７０６を用いて物理量の実測値を取得することにより、金型流入口近傍における機差を直接評価することができる。
　物理量を測定する金型内の部位について説明する（以下、測定部位とする）。いずれの金型構造においても、測定部位は、少なくとも金型内の樹脂流入口からキャビティ内に至るまでのスプルー部あるいはランナー部を含むことが好ましい。
　キャビティ内を測定部位としても良いが、上述の手順で補正量を導出する際には、樹脂流入口からキャビティに至るまでの圧力損失を考慮する必要がある。このため、樹脂流入口からキャビティ内に至るまでの解析精度が保障されている必要がある。
　キャビティ内にセンサを設けて測定する場合、センサ形状に起因した跡が成形品に残る可能性がある。このため、外観品質が要求される場所には、センサを導入できないという制約が生じる。
　そこで、本実施例では、樹脂流入口に近く、外観品質は要求されないスプルー部あるいはランナー部を測定部位とすることにより、簡便かつ高精度に補正量を求めることができるようにした。スプルー部およびランナー部に加えて、例えば、キャビティ内のゲート直下部、樹脂合流部（ウェルド部）、および流動末端部などのように、特徴的な流動が観測されうる部位を測定部位として使用してもよい。この場合、複数のセンサにより得られる物理量から、より高精度に補正量を求めることができる。
　例えば、複数の測定部位でのフローフロントの通過時刻から、溶融樹脂の流速を求めることができるため、速度の補正量を導出することができる。さらに、このときの圧力と温度とを測定することにより、金型内の溶融樹脂の粘度を推定して、解析モデルと比較することもできる。
　なお、金型構造によって、適切な測定部位は異なる。いずれの金型構造であっても、可能であるならスプルー部を測定部位とするのが好ましい。なお、「好ましい」という表現は、何らかの有利な効果を期待できるという意味で使用しているにすぎず、その構成が必須であることを意味するものではない。
　スプルー部にセンサを設けることが金型設計上難しい場合、ランナー部にセンサを配置すればよい。ダイレクトゲートの場合、ランナー部が存在しないため、キャビティ内からなるべくゲートに近い部位を測定部位として選択する。
　サイドゲート、ジャンブゲート、サブマリンゲート、およびバナナゲートでは、スプルー部直下のランナー部や、ゲート直前のランナー部などにセンサ配置する。ピンゲートの場合、３プレート構造となるため、センサ配置には工夫が必要だが、スプルー部直下のランナー部などにセンサを配置する。ピンゲートの場合、キャビティには繋がらないダミーのランナーを測定用に設けて測定部位としてもよい。測定専用の部位を設けることにより、金型設計の自由度が向上する。フィルムゲートやファンゲートの場合、ゲート部に流入する前のランナー部にセンサを配置する。
　前述の物理量として測定するパラメータについて説明する。本実施例の補正量の導出においては、少なくとも圧力と温度とを測定する。圧力と温度の測定には、例えば、金型内圧力センサ、金型表面温度センサ、樹脂温度センサなどを用いることができる。樹脂温度センサには、熱電対などの接触式温度センサ、または赤外線放射温度計などの非接触式温度センサのいずれかまたは両方を用いることができる。
　圧力と温度のいずれの物理量も、射出成形プロセス中の時間変化を記録する。圧力のみを測定して圧力の補正量を導出しても、図８のように樹脂温度が設定値と異なっていた場合には、適切な補正ができなくなる。同様に、温度のみを測定して温度の補正量を導出しても、射出機構による圧力損失は評価できないため、成形条件を適切に補正することができない。従って、少なくとも圧力と温度との両方を測定することにより、高精度に成形条件を補正することができる。
　また、温度と圧力に加えて、フローフロント速度やフローフロント通過時刻を取得してもよい。フローフロントの速度および通過を検出するセンサからは、射出成形プロセス中の時間変化ではなく、フローフロント通過時点の情報を得ることができる。フローフロント通過時刻を取得する場合は、少なくとも２つ以上のセンサを設けて、２点間での樹脂の通過時刻を比較する。フローフロントの速度および通過時刻を検出することにより、射出速度の補正量をより高精度に導出することができる。
　前述の物理量の特徴量について説明する。本実施例の補正量の導出においては、少なくとも、圧力の最大値および積分値と、温度の最大値とを含む必要がある。圧力の最大値は、射出機構による圧力損失を評価するために必要である。しかし、圧力の最大値だけを実測値と解析値とで一致させたとしても、保圧過程における樹脂温度の時間変化が異なる場合には、キャビティ内の圧力分布が変化するため成形品品質に影響しうる。
　そこで、射出成形プロセス中の圧力の積分値を取得することにより、プロセス中の温度変化の影響を考慮して補正量を高精度に導出することができる。但し、保圧過程における圧力の時間変化を解析して評価する場合、解析に用いる材料モデル（粘度およびＰＶＴ特性）が精度よく入力されていることが望ましい。材料モデルの精度が悪い場合、プロセス中の樹脂温度変化が一致したとしても、圧力の時間変化は一致しない。この場合、材料モデルの高精度化を検討する。
　圧力から得られる特徴量のみを用いて、例えば樹脂温度を変えるなどして補正量を導出した場合、実現象とは異なる解析結果が得られる懸念がある。従って、圧力から得られる特徴量に加えて、温度の最大値も考慮して補正量を導出することにより、より正確に補正成形条件を生成できる。
　上記に加えて、圧力の時間変化に対して、時間微分値の最大値を取得することも有効である。この特徴量は、材料の瞬間粘度と相関がある。また、圧力の積分値は、射出過程と保圧過程を分けて算出することも有効である。射出過程における圧力の積分値は、射出過程における材料の平均粘度と相関がある。これらの特徴量は、材料モデルの精度検証に有効である。
　赤外線放射式の樹脂温度センサを用いる場合、射出過程における温度センサの時間変化の出力値に対して、時間微分値の最大値を取得することも有効である。この特徴量は、溶融樹脂のフローフロント速度と相関がある。また、フローフロント速度を測定する場合、そのまま流動速度に相関する特徴量として用いる。フローフロント通過時刻を取得する場合、２点間の通過時刻から流速を計算して特徴量として用いる。これらの特徴量を用いる事で、射出速度の補正量の導出をより高精度に行うことができる。
　このように構成される本実施例によれば、あらかじめリファレンス金型で取得した成形機固有情報と解析固有情報に基づき、実金型に対して流動解析で導出した要求仕様を満たす成形条件を、実際の射出成形機の機差を考慮して補正することができる。さらに、本実施例では、射出成形機ごとの固有の機差および解析固有の誤差と成形条件との関係をリファレンス金型を用いてあらかじめ算出して記憶させておくため、実金型に対してはセンサを搭載せずとも、機差と解析の誤差を考慮して成形条件を補正できる。
　本実施例では、流動解析により得られた成形条件を簡便な手順で製造工場の射出成形機に合わせて補正できるため、例えば、製造工場における成形品品質の要求仕様を満たす成形条件出しの作業の手間を大幅に短縮できる。これにより、熟練作業者による成形条件出しが不要となり、試作回数を低減したり、量産開始のリードタイムを短縮したりすることもできる。
　図９を用いて第２実施例を説明する。本実施例を含む以下の各実施例では、第１実施例との相違を中心に述べる。本実施例では、射出成形システム１の成形条件補正システム５をネットワークＣＮ２上の計算機１０Ａに設け、生産管理システム２と製造実行システム３と流動解析システム４とを、製造工場６を持つユーザ（Ｅ／Ｕ）側の計算機８で管理する。工場側の計算機８は、成形条件補正システム５の実装された計算機１０Ａに対して、所定の情報を送信することにより、補正成形条件を得ることができる。所定の情報としては、上述の通り、例えば、製造条件決定部３１により決定された実金型と射出成形機と材料の情報と、流動解析システム４により生成された要求仕様を満たす成形条件とが含まれる。
　このように構成される本実施例も、第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに本実施例によれば、複数のユーザの計算機８は、計算機１０Ａの提供する成形条件補正システム５を共同で利用することができる。したがって、本実施例では、一つの成形条件補正システム５により、複数の工場に対してそれぞれ補正成形条件を提供することができる。
　図１０を用いて第３実施例を説明する。本実施例では、図１で述べた生産管理システム２、製造実行システム３、流動解析システム４、成形条件補正システム５、製造工場６のそれぞれを計算機１０（２）、１０（３）、１０（４）、１０（５）、１０（６）で実現し、通信ネットワークＣＮ２で接続する。
　このように構成される本実施例も第１実施例と同様の作用効果を奏する。さらに、本実施例では、システム２～５毎に計算機１０（２）～（６）を割り当てるため、例えば、分散する複数の製造工場の計算機１０（６）を、共通の生産管理システム２、製造実行システム３、流動解析システム４、成形条件補正システム５を用いて管理することもできる。
なお、本発明は上記した実施例に限定されず、様々の変形例が含まれる。例えば、上記した実施例は本発明を分かりやすく説明するために詳細に説明したものであり、必ずしも説明した全ての構成を備えるものに限定されるものではない。また、ある実施例の構成の一部を他の実施例の構成に置き換えることが可能であり、また、ある実施例の構成に他の実施例の構成を加えることも可能である。また、各実施例の構成の一部について、他の構成の追加・削除・置換をすることが可能である。
　１：射出成形システム、２：生産管理システム、３：製造実行システム、４：流動解析システム、５：成形条件補正システム、６：製造工場、４１：材料情報記憶部、４２：解析条件設定部、４３：解析条件記憶部、４４：流動解析部、４５：解析結果記憶部、４６：解析結果処理部、４７：材料情報学習部、５１：成形機・解析固有情報記憶部、５２：成形機・解析固有情報取得部、５３：成形条件補正部、５４：成形機・解析固有情報学習部

Claims (6)

  1. 　一つ以上の計算機を用いて射出成形条件を生成する射出成形システムであって、
    　前記計算機は演算部と前記演算部により使用される記憶部とを備え、
    　前記記憶部には、参照用金型の所定の位置における樹脂の流動解析により得られる物理量と、前記所定の位置においてセンサにより測定される測定値との所定の関係が記憶されており、
    　前記演算部は、
    　　射出成形条件の取得対象である実金型について、樹脂の流動解析により、前記実金型に適する射出成形条件を取得し、
    　　前記所定の関係に基づいて、前記実金型に適する射出成形条件を補正する、
    射出成形システム。
  2. 　請求項１に記載の射出成形システムであって、
    　前記所定の位置は、少なくともノズル先端からゲートまでのスプルーとランナ部を含む範囲内に設定される、射出成形システム。
  3. 　請求項１または２のいずれか一項に記載の射出成形システムであって、
    　前記物理量と測定値は、温度、速度、圧力のうち少なくともいずれか一つを含む、射出成形システム。
  4. 　請求項３に記載の射出成形システムであって、
    　前記物理量と測定値は、冷却後の金型開き量、ピーク圧力、ピーク温度、圧力の最大微分値、温度の最大微分値、圧力の積分値特徴量のうち少なくともいずれか一つを含む、射出成形システム。
  5. 　請求項１～４のいずれか一項に記載の射出成形システムであって、
    　前記物理量および前記測定値と、前記参照用金型の射出成形条件とに対して、それぞれ任意の回帰モデルにより回帰分析を行って、回帰分析結果として記録する、射出成形システム。
  6. 　請求項５に記載の射出成形システムであって、
    　前記演算部は、前記所定の関係に基づいて前記実金型に適する射出成形条件を補正する際に、
    　　前記実金型に適する射出成形条件を、前記参照用金型の射出成形条件と物理量との回帰分析結果に入力して物理量の予測値を取得し、
    　　前記物理量の予測値を、前記参照用金型の射出成形条件と測定値との回帰分析結果に入力して射出成形条件を補正する、
    射出成形システム。
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