MT システムを活用した良品条件の判定方法
株式会社

アーレスティ栃木
鋳造技術課

田上康博

松本伸男

1. はじめに
弊社はアルミダイカスト(Die Casting)と言う鋳造方法を用いて、自動車のシリンダーブロック、ミッションケースやボディ部品などを生産している。ダイカスト製品で特に重要とされるのが製品の内部品質であり、内部品質を向上させるには鋳巣と呼ばれる欠陥の発生をいかに少なくするかが重要となっている。この鋳巣とはアルミ溶湯を金型に鋳込む際、ガスの巻き込み（ブローホール）・アルミ凝固時の熱収縮等により製品内部に出来てしまう空洞(ひけ巣)欠陥のことをいう。すなわち、鋳巣が少ない製品は製品内部の空洞が少ないため、強度、耐圧性に優れることになり、ゆえに内部品質が重要とされている。鋳巣が不良として発見されるのは、鋳造工程ではなく製品を切削加工している後工程が大半であることから、加工費を含む損失額も大きくなる。そればかりか大量に鋳巣不良が発生した場合は加工工程の生産性低下にも大きな影響を与える問題となる。
今回の報告は鋳巣発生に影響の高い事が分かった 2 つの鋳造条件の最適水準化と、「不良品をつくらない」「不良品を後工程へ流さない」これらの観点から MT システムを活用した良品条件の判定の試行について報告する。
2. 背景
対象製品は自動車メーカー様で加工、圧検、組み立てを行っているエンジンのシリンダーブロックで、その納入不良率の目標値は 1800ppm 以下であり、これまでも改善を行ってきたが鋳巣不良が原因で目標未達になる事がある。
アーレスティの改善活動の基本となる考え方は国内外グループで統一出来る様に、(注 1)「OPCC でものづくり

図 1 OPCC でものづくりプロセスを実現するプロセスを実現する」で活動を行っており、鋳造条件の最適化と良品条件の判定方法は「C 良品鋳造条件を設定し管理する」に該当する施策となっている。
これらの考えは「不良品をつくらない」「不良品を後工程へ流さない」を根幹としている活動であり、その実現には従来の品質の適合、不適合の判断の他、工程の正常、異常の判断となる MT 法の活用が必要不可欠であると考えた。

注 1 OPCC とは 4M(material machine method man)から設備と方法についてダイカスト工程に関連するものの良品条件と判断基準を明確にすることが重要と考えている。それをアーレステ
ィでは、Optimal・Process・Condition・Control(略して OPCC)と呼ぶ。

3. 現状把握

鋳巣不良の要因の整理

3.1 納入不良内訳と鋳巣不良内訳と発生部位（改善部位の明確化）
納入不良の内、鋳巣不良占有率は 95.5%であり、その中でもα部の鋳巣不良の占有率が 62.4%と最も高い。α部に発生する鋳巣はひけ巣とブローホールの混合型であるが、鋳巣不良の大半は規格外のひけ巣で不良となっている。α部を 4 分割して発生部位を調査すると特定方向にひけ巣が集中して発生していることがわかった。この事から、ひけ巣発生メカニズムの系統図を作成して影響する要因系の把握を行った。

3.2 鋳造条件の把握（不良に影響する要因を探る）
金型温度の確認、鋳造条件の理論値との比較を行ったところ、鋳造条件の中の低速速度がひけ巣改善に対して理論値より低い値となっていた。

3.3 日々の不良率把握（不良に影響する要因を探る）
P 管理図と４M 履歴カレンダーで不良の多い日の工程の状態を確認したところ、ある要因系の異常 X があると不良が増える事がわかった。しかし、この X は結果系の異常であり鋳造条件でコントロールできるものではない。
3.4

α部のひけ巣と鋳造条件の紐付け実験と判別分析(不良に影響する要因を探る）

図 2 ダイカストの模式図

鋳巣不良の大半を占める「部位α」と鋳造条件の紐付け実験を行った。
① 説明変数: 図 2 鋳造条件の射出波形の計測ポイントより 8 項目 他 2 項目
② 特性値： 鋳巣の有無③ 評価したデータ数：96 個
図 2 多変量連関図より「User Velocity(高速速度)と鋳巣の有無の分布」と,「離型剤流量と鋳巣の有無の分布」に違いがある。表 1 判別分析より User Velocity(高速速度)と離型剤流量が因子として抽出され、そのジャックナイフ判定の正答は 77.08%であった。
「規格外のひけ巣」に関しては、技術的に高速速度の影響が大きいと考えられる。

表 1 判別分析結果

表 2 ジャックナイフ判定結果

図 3 多変量連関図

3.5 現状把握まとめと要因分析
α部のひけ巣の改善が必要であり、理論値より低い値になっていた「低速速度」、判別分析よりF 値が最も高くなった「高速速度」を含む内容で特性要因図を作成して要因分析を行った。

4．目標
α部の鋳巣不良 0ppm

5．要因の検証
射出条件の L8 直交実験
判別分析で得られた要因 A、要因 B と特性要因図と鋳巣発生のメカニズムから、技術的に影響が考えられる要因 C を選定して、L8 直交実験を行った。
表 3 因子と水準

特性値
この黒い部位【鋳巣】の面積を数値化

図4

特性値の計測画像

表 4 分散分析表

図5

実験データプロット① 実験の目的：要因が与える特性値の影響度調査② 実験方法
特性値： 鋳巣面積 （図 4）因子と水準：高速速度 低速速度 圧力 C の 3 因子 2 水準 (表 3)
実験の型：L8（三元配置）
解析方法: 分散分析
③ 得られた結果
実験データプロットより①主効果 A が大きいと言える②交互作用はなさそうである

分散分析表より、主効果 A が高度に有意であり、主効果 B が 5%有意であった。これら
は特性値に対して影響を及ぼす因子として考えられる。
因子 A：

A1 → A2 にしたことで、鋳巣面積値が減少した。

因子 B：

B1 → B2 にしたことで、鋳巣面積値が減少した。

この結果を技術的に解釈を行ったが、技術的にも説明がつく結果となった。
よってこの因子 A 因子 B の最適水準の探索が必要であると考える。
6.射出条件の最適化

応答曲面解析

L8 実験で得られた要因 A、要因 B の最適水準を求める為応答曲面解析を行った。

図表 5 因子と水準

特性値
この黒い部位【鋳巣】の面積を数値化

図 6 特性値の計測画像
表 6 分散分析表

図 7 3D 図① 実験の目的：要因の最適水準の探索「A:高速速度」については,他部位への品質悪化の背反も考えられるため、L8 直交実験での最良水準と同等な水準はないかの検証② 実験方法
特性値： 鋳巣面積 （図 6）因子と水準：高速速度 低速速度 の 2 因子 3 水準

(表 5)実験の型：繰り返しのある 2 元配置
解析方法: 分散分析
③ 得られた結果
最適水準は A3

B3 であり、 分散分析表より、回帰は高度に有意となった。

この結果について技術的見解より、A3 値は従来の理論値の値を超えてしまったが、製品外観上の不良は見られなかった。改善効果が高く背反事象の問題も無いと判断し応
答曲面解析から得られた最適条件を適用した。また、今回の実験から得られた知見を基にシリンダーブロック製品の理論値の改訂と横展開を行う。
7.最適解での現場確認応答曲面解析から得られた結果をもとに、良品条件を設定して量産に適用した結果、α部の対策後不良率は 209ppm まで良化した。しかし、0ppm を目標としているため目標は未達である。ここまでの実験において、射出速度(高速速度・低速速度)について最重要因子であることが分かったので、2 因子についてさらに深堀りすることとした。
8．良品条件の判定方法 1MT 法による射出波形解析

MT 法を用いて射出波形の良品波形と不良品波形の比較
鋳造工程の射出波形を計測し、良品波形と不良品波形の比較を MT 法で解析した。良品波形 n=19 の 6 ポジションでの速度(図 8)において単位空間を作成し、他の良品波形と不良波形の MD 値を算出したところ識別できることが明らかになった。(図 9)射出ストローク
図 8 波形での項目部位

図 9 良品と不良品の度数分布グラフ

図 9 に示した 6 項目のうち、どの項目が良品・不良品に対して影響しているかを把握するために、「その項目を使用する」を第 1 水準「その項目を使用しない」を第 2 水準として Paley型 L12 直交実験を実施した。良品と不良品の分離程度を表す望大特性の SN 比を算出し、利得の確認をしたところ項目⑤の時の高速速度、項目⑥の時の高速速度が大きいことがわかった。分散分析表より、項目⑤の時の高速速度は高度に有意となった(表 7)。
つまり、最適な射出条件範囲でもコントロールできてはいない波形があり、この点をみれば正常であるか否か判断できることがわかった。
表 7 分散分析表

図 10

SN 比利得要因効果図

これらを踏まえて、ダイカストマシンの波形監視モニターの有意となった高速速度周辺の平均値に管理閾値を設定した。

9.閾値設定後の現場確認
項目⑥部位の高速速度の管理閾値の設定によりα部の鋳巣不良は 0ppm となった。
10．まとめ
占有率が最も高いα部鋳巣に対して、重要因子の最適化と管理幅設定をすることで目標の0ppm を達成することができた。
最後に、本事例に対しまして「StatWorks」を使用した解析をさせて頂きましたが、すべての解析において解析までのフローが明確であり、簡単かつ迅速に改善をするツールとして有益に活用することができました。お礼申し上げます。

参考文献
手島昌一・長谷川良子（2017）『入門 MT システム』立林和夫 編著，日科技連出版社.
奥原正夫（2015）『実践に役立つ 実験計画法入門』日本科学技術連盟.

解析ソフト
JUSE-StatWorks/V5 株式会社 日本科学技術研究所

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