三菱重工技報 Vol.54 No.1 (2017) M-FET 特集

技 術 論 文65

ターボチャージャ製造ラインの高度化への挑戦
Advanced Production Lines for Turbochargers

木 ノ内雅 人 *1

三 好 慶 幸 *2

Masato Kinouchi

Yoshiyuki Miyoshi

山 戸 幸 一 *3

近Kouichi Yamato

Yoshiki Kon

佳 樹 *3

渡 邊 大 暉 *3

内 田 直 宏 *3

Daiki Watanabe

Naohiro Uchida

急激なターボチャージャの需要の高まりに対応するため，三菱重工エンジン&ターボチャージ
ャ(株)（以下，当社）の相模原地区第３工場では，ターボチャージャ製造ラインの高度化を目指し，更なる設備の自動化と IoT 技術を活用したスマートファクトリ化を図っている。現状，製造ラインの主要工程に関しては，自動化を達成しているが，部品供給，外観検査，設備の稼働監視などは，人手による作業に頼っている状況である。そこで，本報では，高度化に向けた自動化要素技術の開発として取組んでいる，①自走を想定したカメラ搭載ロボットによる部品供給・搬出の自動化，②外観検査の自動化，③IoT 技術を活用したスマートファクトリ化について紹介する。

|1. はじめに
近年ターボチャージャの需要は，自動車の排ガス規制の広がりやエンジンのダウンサイジング化を背景に急拡大しており，当社の相模原地区第３工場のターボチャージャ製造ラインにおいても，更なる生産力の増強，生産の効率化が急務となっている。
現状，ターボチャージャ製造ラインでは，図１に示すように，中核部品の主要工程である加工，組立，寸法・性能検査に関しては自動化を達成しており，ライン全体の自動化率（自動化工程数／全工程数）は，80～90％を実現している。しかし，残りの十数％に当たる部品供給工程，外観検査工程，設備の稼働監視や情報収集などは，人手による作業に頼っている状況であり，自動化・省人化すべき工程と位置付けている。

図１ ターボチャージャ製造ラインと自動化の状況*1 三菱重工エンジン＆ターボチャージャ（株）製造部 主席チーム統括*2 三菱重工エンジン＆ターボチャージャ（株）製造部 主席技師
*3 三菱重工エンジン＆ターボチャージャ（株）製造部

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そこで，ターボチャージャ製造ラインの高度化を目指し，更なる設備・情報の自動化を推進する
ため，①自走を想定したカメラ搭載ロボットによる部品供給・搬出の自動化，②外観検査の自動化，③IoT 技術を活用したスマートファクトリ化，について取組み中である。本報では，これら３事例についての取組み状況を紹介する。

|2. 部品供給・搬出の自動化
2.1 目的
現在，各ラインへの部品の供給，完成品の搬出は，人手による作業に頼っている。単純に自動化を進めるのであれば，各ラインの先頭と後尾にロボットを一機ずつ配置し，部品の供給・搬出を行うところだが，これではイニシャルコストが高くなることから，図２に示すように，ロボットを搭載した無人搬送車（Automatic Guided Vehicle：AGV）を利用し，その１台による複数場所での部品供給・搬出の自動化を目指している。そこで，本取組みの最初のステップとして，AGV を想定した手動台車にロボットを搭載した試作装置を開発し，ロボット制御と台車機能の連動・融合技術の要素検証を行ったので，以下に紹介する。

図２ ロボット搭載 AGV の自動部品供給・搬出コンセプト

2.2 開発したロボット台車の概要
開発したロボット台車の概要を図３に示す。台車に搭載した６軸多関節型ロボットの先端には，対象形状に合わせた３種類のハンドをオートチェンジで装着できるようにした。また，ワーク検出には，ロボット先端に 2D カメラを搭載し，かつレーザ変位計も加え，３次元情報とすることで，高精度化・安定化を図った。さらに，供給・搬出場所（以下，ステーション）とのドッキングは，エアシリンダによる自動クランプ構造にて実現し，また電気・エア・信号を授受するためのユーティリティコネクタを搭載し，台車/ステーションのドッキングと同時に自動接続できる構成とした。本構成により，台
車移動時はロボットへ動力が供給されず，移動時のロボット誤動作の危険が無い。反対に，ステーションでのロボット動作時の安全対策としては，周囲を安全柵で囲い，ロボット進入側のみセーフティスキャナで安全領域を確保する構成とした。

三菱重工技報 Vol.54 No.1 (2017)67

図３ ロボット台車の構成

2.3 動作検証(1) 基本動作
供給側と搬出側の専用ステーションを製作し，ドッキング動作によるユーティリティ接続の確認，また各ステーション内でのワーク検出，ロボット位置決め，ピッキング・リリース動作を検証し，一連の動作が問題なく可能であることを確認した。また，オートハンドチェンジ動作として，ワーク以外の対象物である通箱内の仕切り板のハンドリング動作も検証し，基本動作に問題ないことを確認した（図４）。

(b) ワーク検出(c) ピッキング動作（ワーク）(b) ピッキング動作（仕切り版）

図４ 基本動作検証(2) 不定性状態でのロボット位置・姿勢補正
一般的に AGV による位置決め走行精度は数 mm 程度であり，かつ床面の状態により傾きも発生する。ロボット台車にはクランプによるドッキング機構を設けているので，平面誤差は最少に抑えられるものの，AGV に搭載されたロボットとステーションにあるワークとの相対位置ずれは必ず発生する。そこで，図５に示すように，予め決めた３点の位置補正用マーキングの３次元三菱重工技報 Vol.54 No.1 (2017)

68座標をロボットにより検出しアライメントする補正機能も設けた。検証としては，床面の影響を確認するため，台車の各車輪部に数 mm のシムをそれぞれ挟み，強制的に誤差を与えた状態で，補正動作，そしてピッキング動作をさせ，問題なく動作することを確認している。

図５ 位置補正用マーキングと補正動作の様子(3) セーフティ機能
ステーションとのドッキング中の安全機能として，セーフティスキャナによる作業者・障害物の検知とロボットスローダウン・ストップ機能の動作検証を行い，作業者とロボットの空間共有時の安全機能を確認した。

2.4 今後ロボットを搭載した AGV による部品供給の基本技術（ロボット制御と台車の連動・融合技術）の獲得に向けた取組みを紹介した。今後，更に検証試験を重ね，AGV 搭載を実現させ，部品供給・搬出システムの完全自動化を進める予定である。併せて，４章で紹介するスマートファクトリとも連携しながら，生産の効率化，省人化に繋げていく。

|3. 外観検査の自動化
3.1 自動検査の目的
現在，外観検査は作業者による目視にて実施しているが，台数増加による作業者負担の増大，それに伴う見逃し（不良流出）のリスクや，個人差による検査品質のばらつきといった問題がある。また，検査結果がデータとして残らないため，出荷後の品質保証が難しいという問題もある。そこで，ライン内で全数を自動検査する装置の開発を進めており，本章では，その実現に向けた取組みについて紹介する。

3.2 検査対象と要素試験機による事前検証
自動化の検査対象は，不良発生頻度，品質・性能への影響等を考慮し，表１の通り，ベアリングハウジングの加工面の鋳巣と，コンプレッサーホイールの翼形状（翼曲がり）とした。また，鋳巣に関しては，検査箇所を穴内面と外周の上下側面（６面）とした。
表１ 検査対象と検査手法
部品名称

ベアリングハウジング

ベアリングハウジング

コンプレッサーホイール

検査項目

鋳巣

鋳巣

翼曲がり

検査箇所

穴内面外周の上下側面（６面）

翼部

検出可能サイズ

１mm 前後

１mm 前後検査手法

レーザの反射光量変化

CCD カメラ＋画像処理

照明装置化・インライン化―

ドーム照明，リング照明

0.5mm 前後
レーザ変位計による３次元計測―

済済検証中

外観図三菱重工技報 Vol.54 No.1 (2017)69

次に，事前検証として，要素試験機を製作し，検査手法や計測機器の選定，配置，機器パラメータ調整・最適化などを実施した。（図６）。生産現場に装置を導入後，確かな効果を得るために，この事前検証が重要なプロセスとなる。要素検証の結果，穴内面検査と外周検査の２種類について自動検出の目途が立ち，装置化・インライン化を実現したので，3.3 項に紹介する。

図６ 要素試験と検証結果例

3.3 開発した自動検査装置と運用状況(1) 穴内面検査装置
穴内面検査装置の構成と計測状況を図７(a)(b)に示す。検査装置（シグマ社製:SG-LSDC）の回転プローブを高速に回転，並進させながら，プローブ先端からレーザ光を穴内壁へ照射・スキャニングし，その反射光を分析することで鋳巣を検知する。検出結果を図７(c)に示す。円
筒内面の状況が展開図のように出力され，微小な鋳巣部（約１mm）を確実に検出できるようパラメータ設定を行っている。本装置は，既に第３工場の製造ライン内に導入し，稼働中である。

図７ 穴内面検査装置（2） 外周検査装置
外周検査装置の構成と検出結果を図８（a）（b）に示す。対象ワークは左から右に移動しながら，検査対象面の形状によって２種類の照明を使い分ける，２ステーション構成となっている。
各計測面ごとに撮像，画像処理，欠陥検出を行う。欠陥検出は，画素の濃度差を評価値として閾値判定を行っている。実際のライン導入では，限度基準の鋳巣を模擬した NG サンプルを用意し，この検出レベルを基準に，欠陥を確実に検出可能な閾値の設定を行う（閾値を低めにし，小さな欠陥も検出する過検出状態にしておく）。その後，生産ライン内での目視による外観検査と並行して，全数自動検査を実施しながら，徐々に閾値を高くし，過検出率が目標値以下となるようなアプローチをとり，不良流出なし，かつ過検出最少となる調整を施した（図８（ｃ））。
尚，本装置も既に製造ライン内に導入し，稼働中である。

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図８ 外周検査装置3.4 自動化の効果と今後
自動検査導入により品質の信頼性・安定性が増し，また，これまで実施していた対象箇所の目視によるダブルチェックが，最終チェック１回のみとなり，作業負荷低減にも貢献した。
今後は，引き続き，新技術・新工法を取り入れながら検査対象の拡大を進めるとともに，これら装置を自社で設計，組立，立上げできるメリットを生かし，スピーディに新装置を開発していく。さらに，蓄積しつつある検査画像データを基に，深層学習などの AI を利用した外観検査技術の高度化も図っていく計画である。

|4. IoT 技術を活用したスマートファクトリ化
4.1 スマートファクトリ化の目的
グローバル展開していく上で様々なお客様からのニーズに対応するため，ますます，多品種変量生産となり，現状の仕組みでは十分な対応ができない状況がある。このようなニーズや需要変動を含めた対応を行うには，設備からの情報を自動収集し，その情報を生産に活用する仕組みが必要となる。さらに，その情報を活用し，設備・品質の予兆保全を行い，稼働率を向上させることで，生産全体のスループットを改善する，スマートな工場が必要となる。
そこで，設備からの情報を自動収集し工場の見える化を図りながら，目指すべきスマートファクトリ構築に向けて，図９(a)に示す通り，３つのステップを設定し，ステップ１では設備からの情報収集，ステップ２ではその情報の活用，ステップ３では関連するシステムとの連携，以上の手順でシステム構築のスケジュールを作成した。また最終的なシステム概念図を図９(b)に示す。本章ではステップ２の情報活用までについて，現時点で構築できた内容について述べる。

4.2 ネットワーク基盤の構築
設備から情報を収集しまとめていくにはネットワークを構築する必要があるが，その際セキュリティ対策が重要となる。そこで，図 10 に示すように，工場のネットワークを幾つかの層に分割して検討を実施した。その結果，顕在化したセキュリティ対策を施すためのネットワーク構成を工場内に展開した。情報系ネットワークと，コントローラ間ネットワークの間には社内ファイヤーウォールを設け，お互いのネットワークに影響を与えない設計を行うことにより，セキュリティ対策を含めたネットワーク管理ができる構成とした。尚，コントローラ間ネットワークに関しては，Ethernet/IP 及びEtherCAT に対応するネットワークを構築した。

三菱重工技報 Vol.54 No.1 (2017)71(a)ステップ図(b)概念図

図９ 目指すべきスマートファクトリ構築に向けて図 10 セキュリティ対策

三菱重工技報 Vol.54 No.1 (2017)72

4.3 情報収集システム
設備から情報を収集する際，図 10 に示したフィールドネットワークでは，設備間での独立したネットワークから情報を収集するパターンと，設備単独から情報を収集するパターンとに分けられる。個別の収集システムを構築すると，データを精査する際，一貫した管理が煩雑になる恐れがあり，単独のライン，及びライン間での比較が複雑になると考え，同一ツールにて情報を収集することとした。また，システム構築に要する時間を最小限にとどめたかったため，図 11 に示すパッケージソフト（CEC 社製：Facteye）を選択し，その際，一切カスタマイズを行わないで導入することにした。

図 11 情報収集システム

一度に全ライン展開を行うのは時間を要するため，機械加工ライン，組立ラインの代表ラインを５ライン選択し，テスト的な導入を実施した。その結果，インフラ構築完了からデータ収集システムを導入するまでの時間を最小限にとどめ，初期検証を完了することができた。

4.4 今後の展開
パイロットラインにおいて，図９のステップ１及びステップ２の一部について導入，実証確認が行えた。従来は現場まで足を運ばないと詳細が把握できなかった状況も，自席にて瞬時に状況を把握できるようになっている。2016 年度中に，全ラインへの展開を行い工場全体の状況がすぐに把握できるように進めている。
また，得られたデータに対しては，設備や品質の予兆診断に利用できるよう，データ解析技術の導入を合わせて検討中である。現状ではデータ数が少ないが，第３工場全体の情報が得られることにより，情報精度を高めることができ，問題が発生する前に未然防止できる仕組みを構築していく。
さらに，これらのデータを需要情報や他システムと連携させることにより，無駄を発生させないものづくりシステムに成長させ，工場全体のスループットを挙げていき，また，海外拠点への展開・連携を行うことによって，図９のステップ３に示すスマートファクトリに成長させていく。

|5. まとめ
本報では，ターボチャージャ製造ラインの高度化に向けた自動化要素技術の開発取組み事例として，上記３項目を紹介した。本取組みを進めながら，自動化設備を拡充し，信頼性の向上と高品質化に繋げるとともに，IoT 技術を活用したスマートファクトリ化により，生産性出来高の最大化を目指していく。