2024年

バルカー技術誌
No.47 Summer 2024

● ご挨拶

技術総合研究所長

能勢

正章・
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● カスタマー・ソリューション《寄稿》モノづくりの現場で「使えるAI」を作るコツ・
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● カスタマー・ソリューション

PTFE加工品の設計注意点と調達プラットフォーム
・・7「Quick ValueⓇ」新機能・製品ラインアップ紹介・● 技術論文《共著》

AI技術を搭載した振動による
設備異常予兆検知システム
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「VHERMEⓇ（ベルム）‑AI」の開発・● 製品の紹介

ライニング向け高圧縮シートガスケット
No.7027・
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https://www.valqua.co.jp● 製品の紹介

改正食品衛生法対応グランドパッキン
No.7232 No.7233 No.7202WF No.8101U・・・・19● 事業の紹介

国内新生産拠点の始動
ふっ素樹脂ライニングタンク・
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● テクノロジーニュース 直近のバックナンバー・
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ご挨拶

皆さまには日頃から Valqua Technology News をご愛読いただき、心より御礼を申し上げます。
このたび技術総合研究所長に就任しました、能勢正章です。入社以来30年間、当社開発部門にて新商品、新技術開発に携わってきました。経営理念にもある独創的技術に拘り、より一層の磨きをかけて、強固な技
術基盤の構築に努めてまいります。
バルカー技術誌

Summer 2024
No.47

さて、当社は、前中期経営計画“New Frontier 2023”（NF2023）を終え、本年度から、2027年の創業100周年に向けた新たな3か年の中期経営計画として、NF2026をスタートさせています。現在の世界情勢に目を向けると、気候変動、環境保護、地政学的な緊張などの様々な分野で急速かつ複雑な変化が生じ、また社会の多様性などの重要性も認識され、ますますグローバルな課題解決に向けた取り組みが重要になっています。そのような環境の中、技術分野では、人工知能（AI）、ブロックチェーン、量子コンピューティングなど
によるデジタルトランスフォーメーションの進展や、クリーンテクノロジーなどによる持続可能な未来を実現する
技術革新が求められています。
NF2023ではCOVID-19の影響、更には原材料・エネルギー価格高騰などの逆風下の中、全社が一丸となって取り組んだ結果、概ねの目標が達成されましたが、地政学リスクの増大や破壊的なデジタル技術への対応など、多くの経営課題にも直面しています。このような環境下に於いても、当社は継続して技術による新
たな価値創造という本質的な目線に拘り、ステークホルダーの最高満足に向けた活動に邁進してまいります。
研究開発部門においては、シールエンジニアリングと材料設計の分野で培ってきた当社コア技術を活用した新規商品開発、更にはデジタルによる様々なソリューション活動によって事業に貢献し、その先の未来へ繋いでいく重要な役割を果たしてまいります。
今号のテクノロジーニュースでは、当社のコアビジネス商材（ハード）及びデジタル（サービス）に於いて、当社の技術者たちが日々の研究と開発において培った知見と成果の一端を読者の皆さまにご紹介いたします。モノづくりの現場における実効性の高いAIの活用法「使えるAIを作るコツ」、樹脂加工部品における見積り
・発注のWEBクラウドサービス「Quick Value」の新機能、AIを用いた異常検知システム「VHERME」、ライニング配管で低締付力かつ高い圧縮量を可能とするシートガスケット「No.7027」、食品衛生法の法改正に適合したグランドパッキン4製品を紹介させていただきます。また、当社サプライチェーン強化の取組みとして、主力製品の一つであるライニングタンクを主体とする新たな工場の紹介も併せて取り上げています。
当社は今後も、これまでの「ビジョナリー経営」、そして今年度から新たに加えた「Well-Being経営」により、更に活性化したチャレンジングな研究開発組織へと進化させ、既存の事業領域の更なる技術深化と新たな要素技術探索を実践し、継続的な事業成長を実現してまいります。
今後とも、バルカーテクノロジーニュースを引き続きご愛顧いただきますよう、よろしくお願い申し上げます。
技術総合研究所長
1

能勢正章

カスタマー・ソリューション《寄稿》モノづくりの現場で「使えるAI」を作るコツ

1. はじめに保全・予知保全、設備運転などが挙げられる。Ridge-iの事
例も含め、AIの適用内容を以下に記載する。
品質管理・検査の領域では、AIを用いて製品の外観検ている。AIを導入することで、品質管理、設備保全、生産査や異常検知の省力化・自動化を行うことで、検査の作業

計画、在庫管理などの様々な領域で効率化と最適化が実量削減、検査品質の均一化による検査精度の向上、検査

現出来ると期待されている。しかし、AI 開発を途中で断念

結果を基にした設計や工程の改善へのフィードバックが可能

したり、開発したものの本番運用で使えていないなどの問題となる。例えば、ある製造業の検査工程において、AIによるが発生し、全てがうまくいくわけではない。現場で価値を生画像解析を用いて不良箇所を自動的に検出することで、検み出し、業務を改善するには、「使えるAI」
を作ることが不可

査工程の作業量削減と検査品質の均一化を図っている。
設備保全・予知保全の領域では、AIを活用して設備の「使えるAI」とは、現場の課題を深く理解し、その解決が故障を予測し、計画的なメンテナンスを実施することが出来出来るAIのことを指す。単に技術的に優れているだけでなる。例えば、半導体製造工程において、設備の稼働状態をく、現場の人々に受け入れられ、日々の業務に自然と溶け込分析し、異常の兆候を早期に検知したいというニーズがあり、んでいくことが重要である。そのためには、現場の知見を取

バルカー社とRidge-iにて振動データを用いた異常検知AIソ

り入れながら、使いやすさと柔軟性を兼ね備えたAIシステム

リューションを開発し、提供を開始している。

を設計・開発する必要がある。

設備運転の領域では、これまで作業員が行っていた設備

本報では、Ridge-iのAIコンサルタントとして、モノづくりの運転にAIを導入することで、設備の自動運転を実現出来

現場で「使えるAI」
を作るためのコツを紹介する。Ridge-iはる。例えば、あるプラント企業において、クレーンの自動運転

AI 開発の専門家集団として、数多くの企業のAI 導入を支を行った事例がある。これにより、大幅な作業量削減を実現援している。製造業のお客様からは、AI 開発をしたが上手している。

くいかなかった、どのようにアプローチすれば良いかわからな

以上のように、モノづくりの現場ではAIを多岐にわたる領いという難易度の高い案件が多いのが特徴である。私自身、域で活用することが出来る。各企業が自社の課題や目的にコンサルタントとしてRidge-iで約 6 年間で60 案件に携わり、合わせてAIの適用領域を選択し、効果的に導入していくこ

無事に導入出来たもの、検討段階で中断したもの、開発のとが重要である。

途中で中断されたもの、ビジネスインパクトを生んだものなど、様々な経験をしている。本報ではAIの代表的な適用領域を説明し、AI 導入時の課題と対応策を、具体的な事例を交えて 解 説し、AI 導 入 の 際 に 参 考 に 出 来る情 報を提 供する。

3. 「使えるAI」を作るための課題と対応のポイント
モノづくりの現場で「使えるAI」
を作るためには、AI 導入
時の課題を理解し、適切な対応を行う必要がある。まず、AI

2. モノづくりの現場におけるAIの適用領域

プロジェクトの全体像を示し、各工程における課題例と対応のポイントを解説する。

モノづくりの現場では、AIを様々な領域で活用することが出来る。代表的な適用領域として、品質管理・検査、設備
2

Summer 2024

欠である。

バルカー技術誌

近年、モノづくりの現場におけるAIの活用が急速に広がっNo.47

モノづくりの現場で「使える AI」を作るコツ

Figure1

AIプロジェクトの全体像

バルカー技術誌

3-1）AI プロジェクトの全体像
AIプロジェクトは主に以下のステップで構成される。AIプ
ロジェクトは一般的に投資額が大きく、また技術リスクも高い

業戦略の観点から、その課題を優先的に対応すべきか判断する。事業戦略上、対応すべき課題となった場合に、検討範囲や着手順を全社の観点から設計する。

ため、段階的に進めることで、適切な判断、投資リスクの低減を図る。
以降に、各工程における課題と対応のポイントを記載する。

■ 技術的な実現性の初期評価

課題：

Summer 2024

技術的な実現性が不明な状態で課題検討したが、技
3-2）構想策定
現場業務の深い理解のもと解決すべき課題を特定し、事業術的課題が発生しプロジェクトが中断する。
対応のポイント：

戦略との整合を確認する。その上で技術的な実現性を評価

AIの技術特性を把握しているメンバーが、課題解決のし、投資対効果の有無を検証し、開発に進むか判断を行う。

技術的な実現可能性を初期段階で判定する。そのようなメンバーがいない場合は、AI 開発企業にヒアリングするだ

No.47■ 現場の課題理解と目的の明確化

けでも一定の難易度の把握が可能である。

課題：

AIプロジェクトは、主に以下の観点でチェックする。

現場の理解が不十分な状態では、課題の検討をした結果、現場の賛同を得られずプロジェクトが白紙となる。
対応のポイント：

Table1
基

準上で、課題の対応方針、AI 導入後の業務設計を行い、現場と方針の理解を合わせる。

観点

現状、作業員の判断で使用している情報源（動画像、テーブ
ルデータ、振動、音など）
は何か

現場にて、担当者のヒアリングや業務観察を通じて現状
業務を理解し、課題を定量的・定性的に理解する。その技術的な実現性の初期評価

作業員が使っている情報を取得するためのセンシングデバイ
スは存在するか
データ取得 （例：時系列的な変化を見ているため動画である必要があり、の容易性 カメラが必要）
そのセンシングデバイスは現地に設置可能か■ 事業戦略上の位置づけの確認

データは取得可能か

課題：

データ取得時の外乱は大きいか現場のみの判断で進めた場合、効果がありそうであって対象物のバラエティは大きいか（バラエティが大きい場合は難易度が上がる）

も、事業戦略の実行の観点から優先度が落とされ予算やリソースがつかない。また、単一工程・業務の課題解決では、投資対効果に合わない。横展開も検討するが、他の現場は業務が違うため展開が困難。
対応のポイント：
現場の課題の事業戦略上の位置づけを明確にし、事
3

解析の
容易性

AIに求める精度はどの程度か（AIは100%の精度は保証出来ない）
AIに求める速度はどの程度か（AIの精度と速度はトレードオフ）

既存技術の
既存技術
（アルゴリズムやツール）の流用は可能か流用可能性

カスタマー・ソリューション《寄稿》■ 投資対効果の評価

課題：

Table2
対度

現場導入に求められる精度を測定するための評価指標と目標値を定義する。
外観検査の場合には、評価指標としては、異常の検出率（異常を正しく検出出来るか）、正常の判定率（正常を間違って異常と判定しないか）の2 軸から判断することが多い。
精度は100%を前提とせず、100%でなくても使える業務フ
ローを設計し、その業務フローで必要とされる精度を目標値とする。
また、精度の目標値も一律の目標値とせず、業務観点で優先度をつける。外観検査で異物を検出する場合には、検出したい異物の優先度をつける。

度

業務フローを設計し、その業務を成り立たせるために必要な解析速度を定義する。
解析速度は速ければ速い方が良いが、精度と速度はトレード
オフの関係があるため、現実的な速度を定義する。

汎化性

解析したい対象をカテゴリ化し、重要なカテゴリを複数、もしく
は、違いが大きいカテゴリを評価対象とする。
外観検査の場合には、対象製品をカテゴリ化し、2つのカテゴリからなる場合は、その2つのカテゴリに含まれる製品で評価する。
AIはデータを基に学習するため、学習が不十分なデータの場
合には精度が低下する可能性がある。評価指標として汎化性を含めることで、データ準備漏れを防ぐ。

説明性

AIモデルは、何を基に判断しているか不明確になりブラック
ボックス化しやすい。
外観検査の場合は、AIモデルが画像のどこを基に異常、正常を判断しているかヒートマップで見える化し、正しく判断しているか確認を行う。

対応を中止する。
対応のポイント：
く、事業戦略への貢献も評価する。例えば外観検査の場

精合には、検査作業工数の削減だけでなく、事業戦略上、今後の販売量の増加を見据えた場合に、検査員の確保が困難になることが予想される場合は、AI 導入は有力な対策となる。
また、狙う効果の金額についても、初期段階で簡易的

速に試算を行い、検討メンバーにて認識を合わせる。
投資額について、大きく間違えない程度で試算を行う。
• 初期投資：データ準備、AIモデル開発、システム開発、設備投資• 運用費用：システム保守、AIモデルの維持向上
AIは作って終わりではなく、運用時に継続的な改善が必要なため、AIモデルの維持向上も試算に含める。
3-3）AI モデル開発

業務課題に即したAIモデルの評価指標を設計し、データ収集・準備後にAIモデル開発を行い、実用性を評価する。
その上で、現場導入を見据えたシステム開発に進むか判断する。

■ AI の技術特性を踏まえたデータ収集

課題：
少量のデータ、実環境のばらつきを踏まえたデータを基■ 適切な評価指標の設定

課題：にAIモデルを開発した結果、期待する性能が出ない。
対応のポイント：

精度のみを評価指標としAIモデル開発を行ったが、速度が遅く現場導入を断念。現場導入をしたが、外部環境

実運用環境のバリエーションを踏まえたデータと最低限のデータを収集する。

の変化により開発時の精度が出ず、本格利用に進まない。

以下の観点でデータ収集を行う。

対応のポイント：
業務フローを設計し、その業務フローの実現可能性を評価するための評価指標を設定する。一般的には、AIモ
デルは精度、速度、汎化性、説明性の観点から評価指標を設定する。

Summer 2024

評価指標設計のポイント

バルカー技術誌

象

投資対効果を試算した結果、投資対効果が出ず課題

投資の効果について、現場課題解決の効果だけでな

適切な評価指標の設定

Table3
対

象

データ
取得方法

データの
バリエー
ション

データ量

AI の技術特性を踏まえたデータ収集
データ収集のポイント

なるべく本番と同様な環境で、同一のセンサーでデータ取得を行う。
本番と違う環境や方法でデータを取得した場合に、検証結果の妥当性が下がり判断が困難となる。
本番と同様なデータのバラエティを確保する。
画像を使った外観検査の場合、主に以下の観点でバラエティを確保する。
対象物のサイズ、色、形、角度、表面（テクスチャ）の違い。
外乱による明るさ、影の違い。
上記のデータのバラエティを網羅したデータを取得する。
データ量は様々な条件によって変わるが、画像の場合は、最低限１クラスあたり100 枚以上用意する。

4

No.47

モノづくりの現場で「使える AI」を作るコツ■ 現場の知見を踏まえたデータのアノテーション（ラベル付け）

課題：
AI 開発者の理解に基づきアノテーションを行う。その結

3-4）
システム開発■ 段階的な導入による改善サイクル

課題：

果、本来の業務と違う定義でアノテーションを行ってしま

最初から最終形のシステムを開発し現場導入するが、い、業務上の定義と差異が生じ、間違ったAI 学習に時間期待する結果が出ない。また、現場から多くの改善要望をを費やす。

もらい、それに対応した結果、システム開発費用が予算を対応のポイント：超過する。

現場の熟練技術者の判断基準を確認し、アノテーション

対応のポイント：

バルカー技術誌

設計書を作成し、それにアノテーションを行う。アノテーショ

段階的に現場導入を行い、現場での評価・フィードバッ

ンの結果は担当者だけでなく、第三者がアノテーション設

クを得ながら開発を進める。Ridge-iでは、一般的にまず現計通り実施されているかダブルチェックする。曖昧な点は場で使える最低限の機能に絞り開発を行い、トライアルを積極的に熟練技術者に確認を行う。アノテーションがAIモ実施して現場のフィードバックを得る。そのフィードバックをデルの性能の50%を左右するといっても過言ではないた

基に改善サイクルを回すことで、現場の要望に沿ったシス

め、重要な工程である。

テム開発を行っている。

■ 評価軸に基づく適切なAIモデルの選定

課題：
決め打ちでAIモデルを選定したが、期待性能、データ■ 現場の業務・制限を踏まえたシステム設計

課題：
AIモデル開発を行い、そのあとシステム設計を初めて行

Summer 2024

量の制限などの理由により狙ったAIモデルの開発が出来う。その結果、想定外の課題が発生する。

ない。

対応のポイント：

対応のポイント：
本番導入を見据えた評価軸を設計し、その評価軸を満たす可能性の高いAIモデルを選定する。

No.47

構想策定段階で業務フローを作成し、AI、ハードウェア、
ソフトウェア、制限事項の要件を定義し、それに沿ったAIモデル開発を行う。AIモデル開発が終了した段階で、AI、• 評価指標（精度、速度、汎化性、説明性）

ハードウェア、ソフトウェアの設計の見直しを行う。このよう• 収集出来るデータ量・質・ばらつきに最初の段階から現場の業務や制限を踏まえたシステム• 運用時の手間・コスト制限設計を行う。

難易度の高い課題の場合に1 つのAIモデルにて解決
出来ないことが多く、複数のAIモデルやアルゴリズムの組
み合わせになることが多い。その場合であってもまずは評価軸を基に設計の正しさを評価する。

■ 現場で使いやすいユーザーインターフェース

課題：
現場の業務・要望を確認せずにユーザーインターフェースを開発し、現場導入時に多くの問題の指摘を受け再開■ 実験計画に基づく学習・評価

課題：

発となる。
対応のポイント：

AIモデルを1 回作成し、期待する性能が出ないため開設計段階で画面モックアップを作成し、現場担当者から発を中止する。何度もAIモデルの開発・評価を繰り返し、

フィードバックを得る工夫をする。AI 導入は、現場の業務

解けない課題に多くの投資をしてしまう。

の変更を伴うことが多いため、AIを導入したとしても、業対応のポイント：

務がスムーズに行え、業務負荷が少ないものとする。

AIモデルの学習・評価を行き当たりばったりで行わない。
まず実験計画を立て、実験の結果を評価し、その結果を基に実験計画を定めるサイクルを回す。また、一定の期間を定めて、その時点での課題と対応案の実現性を評価し、継続するかを判断する。Ridge-iでは、基本的には3 か月
で判断を行うようにしている。
5

カスタマー・ソリューション《寄稿》3-5）利活用■ 継続的な改善を見据えた運用体制の整備

課題：

4. おわりに
モノづくりの現場で「使えるAI」
を作るためには、現場の知AIモデルの改善を見据えた体制や仕組みがなく、徐々見とAI 技術を融合させることが重要である。AIプロジェクトにAIの精度が低下し、最終的にAIモデルの性能が悪化

を成功に導くには、現場の課題や業務を深く理解し、それにし使えなくなる。

基づいて適切な評価指標やデータ収集方法を設計すること

対応のポイント：が不可欠である。また、現場の熟練技術者の知見を取り入

AIモデルの性能のモニタリングを行い、性能の低下が発生した場合はAIモデルの再学習を行う。このサイクルを回せるようにシステム開発を行い、運用準備をしておく。

れながら、AIモデルの開発とシステム設計を進めることで、実用性の高いソリューションを実現出来る。
ただし、AIの導入は一度で完了するものではない。継続的な改善と柔軟な運用体制を整備することが、長期的な成■ AIに過度に依存せず、AIは現場作業員の支援と位置付ける

じて再学習を行うサイクルを回すことで、変化する現場の要

AI 導入により現場スタッフがゼロになる前提を置く。AIは間違う場合もあり、想定通りにならない。
対応のポイント：

求に適応していくことが出来る。また、AIを現場作業員の支援ツールと位置付け、過度な依存を避けることも重要である。
「使えるAI」
を作るには、現場とAIのエキスパートが密に連携し、継続的に改善を重ねていく努力が欠かせない。本

ツールとして位置付ける。AIの判断の信頼度が低い場合、報で紹介したポイントを参考に、各企業がモノづくりの現場にAIの判断は安全サイドに倒すなどして、無理のない業務

AIを効果的に導入し、生産性向上と競争力強化を実現する設計をする。

ことに期待したい。

Summer 2024

AIは100%ではないことを前提にし、現場作業員の支援

バルカー技術誌

課題：

功につながる。AIモデルの性能をモニタリングし、必要に応

No.47

横山 慶一
株式会社 Ridge-i
コンサルティング部

6

PTFE加工品の設計注意点と調達プラットフォーム「Quick ValueⓇ」
新機能・製品ラインアップ紹介
1. はじめにぐと顕著に寸法変化が大きくなることが分かっている。従って

バルカー技術誌

Quick Valueは、当社が 70 年以上にわたって蓄積してき冬場の輸送後に部品が冷えた状態のまま寸法検査を行うとたふっ素樹脂加工のノウハウを集約して開発したデジタル調

寸法公差のマイナス側に外れるトラブルになることがある。

達サービスである。PDF 形式などの2D 図面と、STEP 形式の3D 図面のいずれにも対応し、所定の図面をアップロードし【温度による寸法変化への対策】て数量を入力すると価格と納期が 2 時間以内に得られる。

変化した寸法は25℃の環境に12 時間ほど静置すると元の法人であればアカウント登録後すぐにサービスを利用出来寸法に戻る。PTFE加工品をよく扱うユーザーは検査環境をる。登録及び見積もりは無料で、料金が発生するのは、通25℃近辺にし、部品を慣らした後に測定を実施している。

Summer 2024

常の取引と同様に、発注した製品の代金のみである。

以上から、PTFE 加工品は使用時の温度を考慮した寸法

2024 年 3月5日にサービスをリリースし、半導体産業、化学設定が重要で、狙い寸法は線膨張係数を参考にして設計をプラント、機器メーカーなどPTFE（四フッ化エチレン樹脂）加お願いしたい。PTFE 線膨張係数はQuick Valueサイトの工品を使用する多様なユーザーでの利用が始まっている。

FAQ「PTFEを扱う上での注意点が知りたい」に掲載してい本報はより広いユーザーにPTFE 加工品を快適にご利用いただくために、前半部分でPTFE加工品のよくあるトラブル

No.47

特に、23℃にはガラス点移転があり、この温度領域をまた事例とその対策を、後半部分でQuick Valueの新機能を紹介する。

る。
※ Quick Valueサイト https://lp.quickvalue.jp

また、ガラス繊維などの充填材を配合したPTFEを使うことも対策のひとつである。充填材入りPTFEはふっ素樹脂の特性を維持しながら、物性を改質するために各種材料をバラン

2. PTFE加工品のトラブル事例とその対策

スよく配合したもので、ガラス繊維を20％配合したPTFEでは

PTFEはユニークな特性を持つ樹脂であるが、設計・使

なお、これらPTFEの膨張・収縮特性を応用した加工手用において注意すべき点がある。本章では、PTFEの特性法や製品もある。例えば、加工時にパイプ状のPTFEを加による過去のトラブル事例とその対策について記載する。

熱して膨張させ、金属芯の外周にパイプ状のPTFEを被せ

線膨張係数の改善も見込める。

た後、常温に戻して収縮させ金属表面にPTFEを被覆させ2-1）温度による寸法変化【トラブルとその要因】

PTFEは温度に関するトラブルが生じやすい。

た複合部品などである。
応用製品、加工方法についてはお問い合わせいただきたい。

温度と寸法変化の関係をあらわす熱線膨張係数が大きい
材質であり、例えば 25℃環境下でΦ30×1,000（mm）の丸棒2-2）内部応力による変形

は、100℃の環境下では約 1,010（mm）に膨張し、0℃では【トラブルとその要因】

約 995（mm）に収縮する。
このような寸 法 変 化が生じるため、Quick ValueではPTFEの検査時の環境温度を25℃±2℃で規定しており、この温度域で図面寸法を保証している。
7

PTFEの切削加工にはNC（Numerical Control）旋盤、
マシニングセンタの工作機械を用いており、機械加工精度は1000 分の1mmに対応するものもある。
しかし実際には、PTFEの加工品はどのような小さな箇所

カスタマー・ソリューション

でもレンジ0.05mmの公差設定が限界である。対象の大きさ

2-3）外部応力による変形（クリープ）や形状によって公差を更に大きくしなければ工程能力が維持【トラブルとその要因】

出来ず、歩留まりの問題で継続生産が出来ない。

PTFEは樹脂のなかでも弾力性があり柔らかい種類に分

これら双方のズレが生じる原因は、内部応力による変形にある。

類される。使用時にPTFEに荷重がかかると、時間の経過とともに変形が進む（クリープ）。温度が高くなると分子鎖が動内部応力とは、PTFE 素材の成型時に材料内部に残っているストレスである。

きやすくなるためクリープの速度は顕著に早まる。荷重を取り除くと一部は元に戻るが（弾性変形）、元の寸法に戻らない

切削加工によって素材の肉を削り取ることで、均衡してい変形（永久ひずみ）も生じる。

た素材内部のストレスのバランスが崩れて変形する。具体的

例えば PTFE がシール部品として機能しているとき、永久には、工作機のテーブル上にセットされ切削加工している段

ひずみが生じてしまうとシールを圧縮する力も低下してしま

階では精度が高い状態を維持するが、加工が終わりテーブ

い、その部分からシール漏れトラブルが起こることがある。

ルから外すと変形が始まる。

【クリープへの対策】

クリープ対策として、シール材であれば厚みの薄いものをらわれる。また、これらの変形は、成型時に圧縮する方向

用いることでクリープの量を減らすことが出来る。また、充填（MD：molding direction）とそ の 直 角 方 向（CD：cross-

材入りPTFEを用いることで物性は改善することが出来る。

sectional direction）
によって残存する内部ストレスの程度が異なるため、変形の程度も異なる。

3. Quick ValueⓇ新機能の紹介

部品の使用方法が変形、特に反りを許容出来る場合（ス

自動で見積りされた案件は数量毎の単価を確認出来る価ペーサとして挟んで使用する、固定・拘束して使うなど、反格テーブルを用意した。価格テーブルでは、指定した見積りりが発生しても影響しない用途）もあるため、使い方を考慮し数量からプラスマイナス5 個の範囲で単価を参照出来る。切た設計が必要となる。

削加工品は数量に応じて1 つの素材から複数個取得する

Quick Valueでは、変形しやすい薄肉部分のトラブルを避が、複数個取得して余った素材はその形状によって他の加けるために、自動見積りに独自のルールを設けている。図面

工品に流用出来るものと、出来ないものがある。後者の場

上でこれら変形が生じやすい箇所がある場合は見積り時に合、製品単価に転嫁される。1 つの素材から余すことなく取注意事項としてレポートする予定である。※ 2025 年予定

得出来る数量が最も経済的な数量である。そのため、加工

また、製造時に予めアニール処理（素材の内部ストレスを費は数量に比例して安くなるが、素材は単価が安くならない

加熱によって開放し、使用時の変形量を減らす処理）を行う

場合がある。価格テーブルを用いることで、素材も含めた最など加工方法による改善も可能である。詳細はお問い合わも経済的な単価になる数量（最適ロット数）を確認することがせいただきたい。

出来る。

Figure1

価格テーブルと再見積り
8Summer 20243-1）価格テーブルと再見積り【内部応力による変形への対策】

バルカー技術誌

変形は特に切削量の多い箇所や、薄肉部分で顕著にあNo.47

PTFE 加工品の設計注意点と調達プラットフォーム「Quick Value Ⓡ」新機能・製品ラインアップ紹介

価格テーブルを参照した上で依頼数量とは異なる数量で再度見積りをする場合は、依頼数量を入力することで、見積情報を更新することが可能である。見積情報の更新は約 1の進化、AI 技術の発展により、以前には不可能であった図面見積業務の自動化が可能になりつつある。
Quick Valueは新技術を用い、単なるウェブ上の製品販売を超えて、図面見積業務を自動化した未来型サプライ分で完了する。

チェーンの土台となることを目指している。
3-2）再発注

このプラットフォームに参加する全てのユーザーに新たな価

過去に発注した製品の再発注機能を準備中である。従来は1 度発注した製品を再度発注するには、改めて図面をアッ

値を提供するためにも今後も積極的に開発に取り組む所存である。

プロードし見積依頼をする必要があった。生産工場も初回発
注工場とは異なる工場が選択される可能性があった。再発
注機能を用いると、前回と同じ工場に再度発注することが可

5. 参考文献

バルカー技術誌能となる。また、最終発注日から1 年以内は初回発注時にか

1）
バルカーハンドブック 技術編

かる初期費用を除く価格で発注が出来る。再発注機能は2）
バルカーテクノロジーニュース No.32

2024 年夏頃のリリースを予定している。

「PTFE 加工品の精度と成型品の方向性の解説」

2010.93）
バルカーテクノロジーニュース No.31

2017 春2016 夏「PTFE 線膨張係数解説」

4. おわりに
図面加工品のサプライチェーンは、多くの業務で人の介在

Summer 2024が必要である。しかしながら、クラウド技術やネットワーク環境

佐藤 俊輔

No.47

高機能樹脂・製品本部
調達グループ9※ Quick Valueは株式会社バルカーの登録商標です。

笠本 竜司
デジタル戦略本部

技 術 論 文 《共著》

AI技術を搭載した振動による
設備異常予兆検知システム「VHERMEⓇ（ベルム）-AI」の開発おり、その詳細について紹介する。

1. はじめに
当社ではこれまでに定格運転する機器（モーターやポンプ

2. AIによる異常検知のトレンド

データを取得し、MT 法（マハラノビス・タグチ法）
で解析して最初に、AI 技術を活用した異常検知の一般的な手法に異常度を算出するシステム「VHERME（ベルム）」
を開発し、ついて述 べる。 一 般 的に、AIによる異 常 検 知 方 法は、社内外での実証試験を進めてきた 1）。

Table1に示されるように、大きく次の3 つの方法に分離され実証試験の一例として半導体製造現場で使用されているる。
1 つ目は、異常検知を主目的としない基盤モデルを用いて

タのみから、異常予兆を捉えることが可能であることが見出

中間特徴量を取り出し、正常特徴量との距離を異常スコアと2）する方法である。この手法では、画像認識モデルなど既存された 。
一方、これらの実証試験を進めていく中で、「異常度が顕の高性能モデルを利用出来るため、異常検知の性能はこれ著に表れない場合がある」「しきい値設定に必要な機器異常

らのモデルの進歩に比例して向上する。しかし、正常の特徴

時の振動データを得ることが難しい」「機器の正常／異常を量を保持する必要があるため、どの特徴量を代表的なものと区別するしきい値の設定に作業者の経験が必要」
といったして選択するかが重要であり、正常特徴のモデルリングに関

課題が挙がってきた。

する研究が盛んに行われている。

今回、上記の課題を解決するために、株式会社 Ridge-i

2 つ目は、異常検知が行いやすいような中間特徴量に変とAI技術（機械学習）を利用した異常予兆検知システムを開換するAIモデルを学習する方法である。これはセンサーデー

発した。このシステムの主要な開発目標は、解析技術の高タやテーブルデータなど、基盤モデルでは扱いづらいデータ度化による判定精度向上と、導入プロセスの簡易化（正常に対して有効である。この手法は異常検知に特化した特徴

データのみを利用及び機械的で迅速なしきい値設定）
であ量に変換するため、精度の向上が期待出来る一方で、デーり、その結果、異常予兆検知システムの導入が容易になるとタの前処理と特徴量抽出に専門知識が必要となり、モデル考えている。本システムは、当社のVHERMEに実装されての学習に時間と計算資源がかかる場合がある。

Table1

AIによる異常検知手法の分類

手法

特長

メリット

デメリット

基盤モデルを用いた
中間特徴量の異常スコア化

既存の高性能モデル（例：画像認識モデ
ル）を利用し、中間特徴量を取り出して正常特徴量との距離を異常スコアとする方法。

◦既存高性能モデルの進歩に比例して異常検知性能が向上◦正常特徴量の選択が重要

異常検知に特化した中間特徴量変換モデル

異常検知が行いやすい中間特徴量に変換するAIモデルを学習する方法。セン
サーデータやテーブルデータなど基盤モデルでは扱いづらいデータに有効。

◦異常検知に特化した特徴量に変換するため精度が向上◦多様なデータ形式に対応可能◦データの前処理と特徴量抽出に専門知識が必要◦学習に時間と計算資源が必要。

End-to-endモデル

データ入力から異常スコアの出力まで一貫してAIモデルが担う方法。

◦一貫した処理が可能◦モデルの自動化が進む◦モデルの複雑性が高く解釈性が低下◦学習に大量のデータと計算資源が必要10Summer 2024

機器に対する技術検証を行った結果、機器由来の振動デー

バルカー技術誌などの回転機器）の異常予兆検知を目的として、機器の振動

No.47

AI 技術を搭載した振動による設備異常予兆検知システム「VHERME Ⓡ（ベルム）-AI」の開発

3 つ目は、データ入力から異常スコアの出力まで一貫してAIモデルが担うEnd-to-endモデルを学習する方法である。
モデルの複雑性が高くなるため解釈性が低下することや、学習に大量のデータと計算資源が必要となる課題がある。

法を組み合わせることによって、機器の異常を適切に判定可能であるかを検証した。
今回は市販機器を利用し、実験的に機器に対して異常を再現して検証を行った。機器の状態は正常から異常の

昨今の画像認識モデルの発展に伴い、基盤モデルを用い

9 段 階（Condition_1〜9）とし、「Condition_1」を「 正 常 」とた異常検知の性能が飛躍的に向上することが期待出来る。

し、数字が大きくなるほど異常度が高くなるように機器を調整

また、センサーデータやテーブルデータに関しても、高性能なした。

自然言語処理モデルの台頭により、これらを扱える基盤モデ

各状態での機器の振動データを収集し、可視化した結果

ルが増えてきており、これらを用いた異常検知が注目されるとをFigure2〜4に示す。Figure2 からは、異常度の変化とと考える。

もに各パラメータに変化があることが確認出来る。Figure3、及び Figure4 から、Mel Spectrogram からも正常状態と異バルカー技術誌

3. 機械学習を利用した異常判定システムの開発常状態でデータに違いがあることが確認出来る。

機械学習における手法、及び AIモデルの選定はいくつか

今回は、PCA（主成分分析）、及び t-SNE（t-distributedの要因をもとに行っている。

また、各状態のデータの分類可能性についても検討した。
Stochastic Neighbor Embedding）の2 つの手法を利用し画像や動画といったデータの特性によってどの基盤モデル

た。Figure5にt-SNEで可視化した結果を示す。この結果が使えるか、異常データの割合によって教師あり、半教師あから、正常状態とそれ以外の状態を分類可能であることがり、もしくは正常学習のどれで行うか、更に今後の運用によっ分かった。

Summer 2024て再学習に対応したいかどうかなどが例として挙げられる。
モデル選定が完了すると次は実験フェーズに入り、候補で挙げたモデルに対して明確な仮説のもとで調整可能なパラメータを変えながら実験を行う。この実験フェーズにおいて判明したそれぞれのモデルの特性を観測データから推測し、パラメータの影響やしきい値の参考値、及びモデルの組み合わNo.47

せ方法における知見が得られる（Figure1）。

Figure2

各状態の振動強度の変化

Figure1 システム開発の流れ

例えば、今回の異常予兆検知では、異常データがほぼな
い前提であったため、モデルとしては正常学習AIを採用した。正常状態の振動データの特徴量を抽出し、その正常状態との距離から異常判定を行う手法を選定した。

4. 振動データへのAI適用検討
システム開発を進めるにあたり、振動データと機械学習手
11

Figure3

正常状態（Condition_1）の Mel Spectrogram

技 術 論 文 《共著》

Figure4

異常状態（Condition_9）の Mel Spectrogram
Figure6k-means 法で算出した異常度の変化としきい値

バルカー技術誌

Table2

検証結果
予測

正解ラベル

正常

異常

正常

95.2％

4.8％

異常

０％

100.0％

振動データへのAI 適用検討結果を活用し、VHERMEAIシステムを開発した。
VHERME-AIシステムは、当社がこれまで蓄積してきた

Summer 2024

5. VHERMEⓇ-AIの特長

振動データを利用した定格運転機器に対する異常検知ノウ
Figure5t-SNE 結果

ハウと株式会社 Ridge-iのAI 技術を組み合わせることによって、機器異常予兆検知における現場ニーズ・課題に柔軟に今回の開発では、正常時のデータのみでも運用開始可能

対応出来るシステムとなっている。

とすることが目的の1 つであった。そのため、いくつかの手法

従来の異常検知システムでは、正常データと異常データのを検討した中で、クラスタリング手法の一つで、教師なし（異両方を用いてモデル学習する必要があり、加えて、学習後も常時の学習アルゴリズムの一つであるk-means 法を利用し正常と異常の境界を判定する「しきい値」の設定には専門的た異常度の算出を試みた。

な知見を有する要員も必要であることから、モデル構築に労Figure6にk-means 法を利用して算出した9 つの各状態における異常度の変化を示す。また、統計手法を利用して算出したしきい値も同時に示している。今回の検討では、実験室において、人が機器の振動から異常を認知するよりも早く、AIモデルで算出した異常度に顕著な変化が認められることが分かった。
更に、今回作成した学習モデルの信頼性を検証するために、取得した振動データの一部をテストデータとして利用した検証結果をTable2に示す。この結果、正常状態を正しく判定出来る確率は95.2%、異常状態を正しく判定出来る確率は100%であった。

力を必要とし、運用においても「しきい値」の適正管理が難し
いという課題があった。
現場ニーズ①

正常データと異常データを揃えるのに多くの時間を要すため、短時間で導入できるソリューションがほしい。

ソリューション センサー設置後、約 1 週間データをもとに異常検知モデルを作成し、現場運用が可能となる。
現場ニーズ② しきい値設定のノウハウが必要。しきい値を自動設定できるソリューションがほしい。
ソリューション しきい値の推奨値をAIが出力するため手軽に調整が可能。本システムでは正常データから統計的手法でしきい値の推奨値を提示する。

12

No.47

AI 技術を搭載した振動による設備異常予兆検知システム「VHERME Ⓡ（ベルム）-AI」の開発

Figure7

VHERME-AI 運用コンセプト

バルカー技術誌

今回開発したAI技術を利用した異常予兆検知システムで

Figure9にセンサーユニットを示す。本装置は、振動セン

は、正常データのみでモデルを構築・運用しながら、AI がし

サーから出力される電荷信号をチャージアンプを通してA/D

きい値の推奨値を提案することで、モデル構築の効率化と運変換し、振動データをPCに送信する機能を有しており、同用における課題を解消するものとなっている。

時に8チャンネルの入力が可能となっている。

Summer 2024

センサー設置後から1 週間程度で現場運用が可能となり、

Figure10にシステム構成を示す。振動センサーとセンサー

しきい値の推奨値をもとに再学習を図り、継続的に判定精度

ユニットはローノイズケーブルで接続され、センサーユニットにが向上する仕様となっている（Figure7）。

入力された振動データは、LANケーブルを通じてAI 解析ソ
フトがインストールされたPC へ送信される。1 台のPCで複数

6. VHERME -AIのシステム構成Ⓡ

台のセンサーユニットを接続することが可能である。

今回開発した解析ソフトは、バルカーがこれまでに開発してきたVHERME 用のハードウェアをそのまま利用することがNo.47

出来る。ここで簡単にVHERME用ハードウェアの紹介とシス
テム構成を示す。
Figure8に有機圧電素子を利用した振動センサーを示

Figure10 システム構成

す。当社が開発した有機圧電素子を内蔵しており、薄型・小型軽量を特徴とした振動センサーとなっており、曲面や狭本システムでは、あらかじめ収集した保全対象機器の振隘部に貼り付けることが可能である。また、マグネット式ブラ動データから前述した手順によって学習モデルを作成し、PC

ケットを用いれば平面に限るが磁力での固定も可能である。

のAI 解析ソフトに適用する。この時、推奨しきい値も適用される。
運用時は、システム算出する異常スコアとしきい値を比較し、各保全対象機器の状態（正常・注意・メンテナンス推奨・危険）が表示される。ユーザーはこの情報をもとに、保全対象機器の計画的なメンテナンスを実施することが出来る。

粘着タイプ

また、システムが表示する状態と機器の実態が異なる場
合は、過去のデータを利用して、しきい値を再計算させることが出来るため、保全対象機器の実態により合致したしきい値による運用が可能となる（Figure11）。
更に、判定精度向上の方法として、学習モデルを更新すブラケット式

Figure8 有 機圧電素子型
振動センサー13

Figure9 チ ャージアンプ内蔵
8chセンサーユニット

る仕組みを備えている。この機能によって、前出の運用中のしきい値再計算による精度向上にとどまらず、学習モデル自技 術 論 文 《共著》

7. 今後について
今後は、
VHEMRE-AIの実証試験を進めていく予定である。同時に、バルカーが提供している設備点検プラットフォー
ム「MONiPLAT（https://moniplat.com/）」と連携し、CBM
サービスの一つとしてより利便性の高いシステム・サービスへと進化させていく予定である（Figure12）。
ユーザーの皆様からのご意見ご要望をもとに、更なる改良
Figure11

VHERME-AI の画面（開発画面）

体を更新することが可能となり（同時に推奨しきい値も算出）、を図っていく予定であり、忌憚ないご意見をいただきたいと考えている。

更なる判定精度向上を図ることが可能となっている。
なお、この解析ソフトでは、当社の有機圧電型振動セン

8. 参考文献

い周波数帯域（～100kHz）をカバーする他社製センサー（振1）佐藤央隆：バルカー技術誌，No.41，12-15（2021）

動及び音波）のセンサーデータを利用することが可能となっ2）山下裕也，佐藤央隆，米田哲也：バルカー技術誌，No.44，ており、保全対象の機器の種類や、異常予兆検知ニーズに

12-14（2023）

よって選択可能となっている。

バルカー技術誌

サーがカバーする周波数帯域（～20kHz）に加えて、更に高Summer 2024
No.47
Figure12

MONiPLATソリューション

※ M ONiPLAT、VHERME、SealMote、VALVESTA、
AlgoEyeは株式会社バルカーの商標または登録商標です。

横山 慶一
株式会社 Ridge-i
コンサルティング部

米田 哲也
技術総合研究所

佐藤 央隆
技術総合研究所
14

ライニング向け高圧縮シートガスケット
No.7027

バルカー技術誌

1. はじめに2-2）高い圧縮量

化学プラントでは、グラスやふっ素樹脂でライニングされた

ランジ面間の狭い箇所が発生する。No.7027は、従来の充配管があり、そこでは高い圧縮量を必要とするガスケットが多填材入りふっ素樹脂圧延シートガスケットと比較して、ガスケッ

く使用されている。これらのライニング配管はライニング部分

トの変形量が多く、フランジ面間の狭い箇所への追随性がを破壊せず、かつフランジのうねりを吸収するため、ガスケッ

高い。ライニングフランジだけでなく、経年劣化などで凹凸やトに低面圧シール性と高圧縮量が求められる。従来ライニン

反りを生じたフランジへも適性が高い。

ライニング配管はフランジにうねりがあるため、部分的にフグ用ガスケットとして、ふっ素樹脂ジャケットガスケットが推奨されてきたが、中芯材が熱や流体で劣化する、施工時にジャSummer 2024

ケット部分がめくれることなどの課題が見られる。

2-3）優れた低面圧シール特性
ライニング配管はフランジにうねりがあるため、部分的にフ今回、グラスライニング配管やふっ素樹脂ライニング配管

ランジ面間の広い箇所が発生し、その部分のガスケット面圧に対して、低締付け力でシールが可能であり、かつ高い圧が低くなる。No.7027は、ガスケット面圧が低い場合のシール

縮量を持つライニング向け高圧縮シートガスケット「No.7027」

特性が優れており、フランジ面間の広い部分でも密封性が得（Figure1）を開発したので紹介する。

られやすい。高い締付力の負荷が難しい強度の低いフラン
ジへの適性も高い。

No.472-4）優れた耐薬品性
耐薬品性が優れており、酸とアルカリの双方に適用可能である。白色無地のため、汚染を嫌うラインに適している。また、食品衛生法・食品、添加物等の規格基準（昭和 34 年
厚生省告示第 370 号、最終改正令和 2 年度厚生労働省告示第 380 号）にも適合している。

3. 使用用途
Figure1 ライニング向け高圧縮シートガスケットNo.7027

3-1）適応箇所
グラスライニングやふっ素樹脂ライニングの配管や機器などの接合部に適している。また、ライニング配管や機器だけ

2. 特長2-1）取り扱い性の良いシートガスケット
No.7027はシートガスケット形状であるため、施工時にめくれることなどがなく、取り扱い性に優れている。汎用性が高
く、矩形などの様々な形状に対応出来る。
15

でなく、高い締付け力を与えることが難しい強度の低いフラン
ジや経年劣化などで凹凸や反りを生じたフランジにも使用可
能である。
なお、No.7027はライニング配管、及び直径 1000mm 程
度のマンホールサイズまでの機器を対象としている。

製品の紹介3-2）適応流体

Table5

水、海水、熱水、水蒸気、空気、酸、アルカリ塩類水溶最大許容締付け面圧

最大許容締付け面圧［MPa］

液、油類、アルコール、脂肪族系溶剤とその蒸気、不活性175

ガス、支燃性ガス、可燃性ガス、毒性ガスなどに適する。重
合性モノマーには適さない。

4. 標準寸法
標準寸法をTable1に示す。
なお、No.7027の高い圧縮量を生かした用途を考慮して、
ガスケット厚さは3.0mmのみとした。
Table1

標準寸法
幅×長さ
［mm］

3.0

1270×1270

バルカー技術誌

厚さ［mm］

5. 使用可能範囲・設計資料
け面圧、m、y 値、及び最大許容締付け面圧をTable3～5に示す。流体別温度圧力範囲をFigure2に示す。
Table2③ 溶剤・腐食性流体

Figure2圧力［MPa］−200 ～ 200

2.5注 1）温度と圧力は、それぞれ個別の使用限界を示している。
注 2）流体区分、温度により最高圧力が異なる。
（Figure2
参照）

推奨締付け面圧④ 空気、窒素ガスなど

流体別温度圧力範囲

6. 物性評価No.47

ガスケットの密封特性を評価する規格であるJIS B 2490に基 づいた常 温シール特 性 の 結 果をFigure3に示 す。
Figure3より、No.7027は従来のふっ素樹脂圧延シートガス
ケットであるNo.7020と比較して、低面圧（面圧10～20MPa）
でのシール特性が優れていることが分かる。うねりのあるフラ流体

推奨締付け面圧［MPa］

液体

20.0

ガス

24.5

注）推奨締付け面圧は流体圧力は考慮せず、一般的な条件で必要な締付け面圧であり、ガスケットの接触面積についての面圧である。

Table4② 油系流体⑤ 可燃性ガス、毒性ガスなど ⑥ 低温流体

温度・圧力範囲

温度［℃］

Table3① 水系流体Summer 2024

使用可能な温度・圧力範囲をTable2に示す。推奨締付

ンジにおいて、推奨締付け面圧で締め付けたとしても、フランジ面間が開いている箇所では、ガスケットに負荷される面圧が低くなるため、その部分から漏れが発生する懸念がある。
No.7027は低面圧シール特性が優れているため、フランジ面
間が開いている箇所があったとしても安定したシール性が得られる。
Figure4にNo.7027の圧縮復元特性を示す。Figure4よm、y 値

り、No.7027は、ガスケット面圧を負荷した際の変形量が大き

厚さ
［mm］

m［‐］

y［N/mm2］

3.0

2.50

19.6

注）m、y 値は、JIS B 8265に定められているふっ素樹脂
製ガスケットの値が適用出来る。

いことから、うねりのあるフランジにも追随しやすいことが分かる。No.7027のフランジのひずみ吸収量は0.7mm程度であり、直径 1000mm 程度のマンホールサイズまでの機器のうねりに適応出来ると考える。
16

ライニング向け高圧縮シートガスケット No.7027

バルカー技術誌

Summer 2024

Figure3

常温シール特性評価結果
Table7

熱サイクル特性評価結果

温度

150℃
No.7027

No.47

No.7020
内圧

加熱サイクル
1.0MPa
漏れ量［Pa・m3/s］

Figure4

圧縮復元特性評価結果

Table6

浸漬試験結果浸漬条件：100℃×168Hr

重量減少率［％］

溶液
アルカリ

酸

17

水酸化ナトリウム水溶液

50％

0.1

塩酸

35％

0

硫酸

98％

0

硝酸

65％

0

熱サイクル前漏れなし

漏れなし

1サイクル後

漏れなし

漏れなし

2サイクル後

漏れなし

漏れなし

3サイクル後

漏れなし

漏れなし

5サイクル後

漏れなし

漏れなし

10サイクル後

漏れなし

漏れなし

試料寸法
初期トルク
熱サイクル
漏洩検出範囲
漏洩試験流体JIS 10K 25A（φ35×φ74）t 3.0
33.5N・m（トルク係数 0.1として初期面圧 25MPa 相当）
150℃×15 時間×10サイクル
1.7×10 −0 〜 1.7×104Pa・m3/s（1000cc/1sec〜 0.1cc/1sec）
窒素ガス 1.0MPa

製品の紹介Table8
項目
厚さ

また、各種薬液に対する重量減少率をTable6に示す。

物性値

mm

7027

7020

No.7027は強酸、強アルカリ溶液へも耐性があり、腐食性の

3.0

3.0

結果をTable7、その他物性値をTable8に示す。No.7027
は、熱サイクルが負荷される環境でも漏れは検出されず、加常態試験

熱環境下でも安定したシール性を維持出来る。

引張強さ
（横方向）

MPa

16.9

15.8

圧縮率
（34.3MPa）

％

22

5

復元率
（34.3MPa）

％

46

54

kg/m3

1,800

2,300

密度

7. おわりに
今 回 紹 介したライニング向け高 圧 縮シートガスケット
No.7027は、ライニング用ガスケットして使用されてきたPTFE
ジャケットガスケットの課題を解決するとともに、従来のふっ素を高めた製品である。

100℃ × 22h

％

68.6

55.0

200℃ × 22h

％

90.4

81.0

今後も顧客ニーズに対応した製品開発に邁進していく所存である。

上記の値は実測値であり、規格値ではない。

黒河 真也

H&S 事業本部
商品開発部
ガスケット開発チーム

H&S 事業本部
商品開発部
ガスケット開発チーム

Summer 2024

高橋 聡美

バルカー技術誌

樹脂圧延シートガスケットよりうねりのあるフランジへの追随性

応力緩和率＜ASTM F-38＞

備考

高い流体へも適用可能である。熱サイクルシール特性評価

No.47

18

改正食品衛生法対応グランドパッキン
No.7232

No.7233

No.7202WF

No.8101U

1. はじめに2018 年 6月13日に公布された食品衛生法の食品、添加バルカー技術誌物等の規格基準の一部を改正する法律により、合成樹脂製の器具又は容器包装について、安全性を評価した物質のみを使用可能とするポジティブリスト制度が導入され、2020 年 6月1日から施行されることとなった 1）。
ポジティブリスト制度とは、使用を認める物質のリスト（ポジ
ティブリスト）を作成し、使用を認める物質以外は使用を原則と

Figure1No.7232シリーズ，No.7233シリーズ構成概念図2-3）No.7202WF

Summer 2024

して禁止する規制の仕組みで、ポジティブリスト制度の対象とNo.7202WFは、PTFE 繊維糸をシリコーンオイルと無機なる物質は、合成樹脂製の器具または容器包装及び、他の充填剤で処理し、断面角形に編組したポンプ、各種機器の材質の器具または容器包装であって食品接触面に合成樹

軸封用グランドパッキンである。

脂の層が形成されている場合の合成樹脂と定められている。
法改正に伴い施行日（2020 年 6月1日）
より前に製造及び販売実績のある器具または容器包装に使用されていた製品

No.47

に対しては、経過措置期間として5 年を経過する日（2025 年5月31日）
までは使用出来ることとなった。
今回は食品衛生法の食品、添加物等の規格基準の法改
正に対応し、食品、添加物等の規格基準（昭和 34 年厚生省告示第 370 号）の材質試験と溶出試験に適合したグランド

Figure2No.7202WF 構成概念図

パッキン4 製品を開発したので、これらを紹介する。
2-4）No.8101U

2. 改正食品衛生法対応グランドパッキン
2-1）No.7232シリーズ
No.7232シリーズは、PTFE 繊維糸を断面角形に強固に

No.8101Uは、アラミド繊維糸をPTFEディスパージョンで処理したのち断面角形に編組し、更に、
PTFEディスパージョ
ンで処理したのち特殊製法により硬質に仕上げたポンプ、各
種機器の軸封用グランドパッキンである。

編組（格子編）したグランドパッキンを基本に、各種潤滑油の有無の選択が出来、用途に応じてNo.7232、No.7232-O、No.7232-SOの3 種類を使い分けることが出来る。
2-2）No.7233シリーズ
No.7233シリーズは、PTFE 繊維糸を断面角形に表面を平滑に編組（袋編）
したグランドパッキンを基本に、各種潤滑油の有無の選択が出来、用途に応じてNo.7233、No.7233-O、No.7233-SOの3 種類を使い分けることが出来る。
19

Figure3No.8101U 構成概念図

製品の紹介No.7233

3. 特長・用途

100%PTFEで構成されているため、食品関係や腐食

3-1）No.7232シリーズ

性流体などで、禁油指定や潤滑油の混入を嫌う各種バル

Table1にNo.7232シリーズの製品仕様を示す。

ブの用途に使用出来る。

No.7232シリーズ共通

No.7233-O

耐薬品性の優れたPTFE 繊維糸を主材としているた

低摺動性やガスシール性を要求される各種バルブの用

め、食品機械・製造設備や腐食性流体などを取り扱う各途に使用出来る。

種機器の軸封グランドパッキンである（溶融アルカリ金属や

No.7233-SO

それらの溶液及び高温のふっ素、三ふっ化塩素などは除く）。

No.7233-Oよりも低温及び高温環境に対応した各種バ
ルブの用途に使用出来る。

No.7232

Table2

100%PTFEで構成されているため、食品関係や腐食

No.7233シリーズ製品仕様

バルカーNo.

No.7233シリーズ

バルカー技術誌

性流体などで、禁油指定や潤滑油の混入を嫌う各種機器の用途に使用出来る。
No.7232-O

低摺動性やガスシール性を要求される各種機器の用途

外観に使用出来る。
No.7232-SO

器の用途に使用出来る。
Table1
バルカーNo.

バルブ

用途

No.7232シリーズ製品仕様
No.7232シリーズ

Summer 2024

No.7232-Oよりも低温及び高温環境に対応した各種機
温度

260℃

圧力

10.3MPa

レーティング
対応範囲

ANSI クラス 600

pH 範囲

0 ～ 14

No.47

3-3）No.7202WF

外観

Table 3にNo.7202WFの製品仕様を示す。
100%PTFE 製グランドパッキンよりも熱伝導性や動特性が優れるため、速度の速い各種回転機器の用途に使用出来る。
用途

回転機器

回転ポンプ

圧力

4.9MPa1.6MPa4.9MPa速度1m/s（1）5m/s（1）1m/s（1）

pH 範囲

No.7202WFシリーズ製品仕様

バルカーNo.

260℃

温度

Table3往復動機器

No.7202WF

0 ～ 14

注（1） 速度は各種潤滑処理品が対象。

3-2）No.7233シリーズ

外観

Table2にNo.7233シリーズの製品仕様を示す。
No.7233シリーズ共通

耐薬品性の優れたPTFE 繊維糸を主材としているため、食品機械・製造設備や腐食性流体などを取り扱う各
種バルブの軸封用グランドパッキンである（溶融アルカリ金属やそれらの溶液及び高温のふっ素、三ふっ化塩素など
は除く）。

用途

回転機器

回転ポンプ

往復動機器

260℃

温度
圧力

4.9MPa1.6MPa4.9MPa

速度

5m/s

16m/s

5m/s

pH 範囲

0 ～ 1420改正食品衛生法対応グランドパッキン No.7232

No.7233

No.7202WF

No.8101U3-4）No.8101U
Table4にNo.8101Uの製品仕様を示す。
特殊製法により硬質に仕上げたグランドパッキンのため、軸摺動によるグランドパッキンの摩耗が少なく、流体の汚染を嫌う用途や、スラリー液や粉体などの各種機器の用途に使用出来る。
Table4

No.8101U 製品仕様

バルカーNo.

No.8101U

外観

バルカー技術誌

回転機器

用途

回転ポンプ

往復動機器

260℃

温度

Summer 2024

圧力14.7MPa

2.0MPa

14.7MPa

速度

5m/s

10m/s

5m/s

2 ～ 13

pH 範囲

Figure4

基礎特性試験装置概念図＜試験方法概要＞① 試験装置にパッキンを装着する。
② 圧縮試験機により、所定面圧にてパッキンを締付ける。
③ パッキン高さ、軸トルクを測定する。
④ 圧力を負荷し、漏れ量を測定する。
⑤ 段階的に締付面圧を上げ、②～④を繰り返し行う。

4. 製作範囲□⑥ 締付面圧 60MPaまで測定する。
□

呼び寸法： 3.0mm～ 25.0mm

No.47＜評価結果＞

包装単位：3m ／ケース
リング成形品も製作可能

Figure5 からFigure8に基礎特性評価結果を示す。
各特性結果から、従来品と同様に使用出来ると考えられる。

5. 機能評価結果
基礎特性評価グランドパッキンの基礎性である圧縮特性、摺動特性、シール特性を評価する。Table5に試験条件を示す。
Table5
供試試料
試験装置
呼び寸法

21

試験条件

No.7232，No.7233，No.7202WF，No.8101U
Figure4

基礎特性試験装置概念図参照

φ20×φ33×6.5H
No.7233のみ：φ20×φ36×8.0H

パッキン数

6リング

半径隙間

片側 0.5mm（内径φ21.0）

試験温度

室温

締付面圧

5 ～ 60MPa

負荷流体

窒素ガス
（N2）

負荷圧力

1 ～ 10MPa
No.8101Uはシール特性未実施

Figure5

圧縮特性

製品の紹介摺動特性

バルカー技術誌

Figure6

Figure8 シール特性

6. おわりに（No.7232シリーズ，
No.7233シリーズ，
No.7202WF，No.8101U）
は、食品関連市場だけではなく産業機器、化学プラントなど
様々な分野で使用していただける製品であると考えている。
今後も社会環境の変化に対応した新たなる製品開発に尽

Summer 2024

今回紹介した改正食品衛生法対応グランドパッキン4 製品

力する所存である。

No.47

7. 参考文献
1）厚生労働省 食品用器具・容器包装のポジティブリスト制
度について（厚生労働省告示第 196 号）
Figure7

摺動特性 (μk)

滝照 和正
Ｈ＆Ｓ事業本部
商品開発部
ガスケット開発チーム
22

国内新生産拠点の始動
ふっ素樹脂ライニングタンク

バルカー技術誌

1. はじめにて開始した。また、ふっ素樹脂をライニングするためには、樹

日本政府が半導体産業の復活を揚げて、巨額の国内投1977 年に塩ビ溶接の技術を応用することで、より安定した溶資への支援を増やす中、世界最大の半導体ファウンドリ

接技術を確立した。これらの技術を駆使し、超大型ライニン

TSMCの工場誘致、国内半導体関連企業の連携の元、次グタンク製造にも貢献することで、
1997 年に米国デュポン社か世代半導体の国産化計画が進められており、最先端プロセらプランケット賞を受賞するなど、国際的にもその技術力が認

スの製造拠点としてRapidusも設立している。

められている。また、海外生産も積極的に展開し1997 年に

脂同士を接合する「溶接技術」が重要となるが、バルカーは

半導体は長く複雑な製造プロセスを経て製品化されるが、それらを支えるユーティリティー設備の中に、「ライニングタンを開始している。

Summer 2024

ク」がある。これは、半導体チップの生産プロセスに使用する

国内拠点においては、国内半導体生産の衰退とともに、高純度の薬液を貯蔵するもので、高い耐薬品性とクリーン度

1999 年にふっ素樹脂事業の再構築を図るべく縮小したが、が求められる。バルカーグループは、日本の半導体産業の発半導体製造の国内回帰の動きや長期的な市場成長の可能展に貢献すべく、世界で最もクリーンな「ライニングタンク」の性に鑑み、国内での生産を本格的に再開する運びとなった。

供給を目指した新たな生産拠点を、2025 年 1月より愛知県田原市に稼働させる。

No.47

は台湾、2017 年には中国と米国にてライニングタンクの生産

3. 工場概要
会社名

2. ライニングタンクのバルカー		：株式会社 バルカーメタルテクノロジー（以下、VMT）「ライニングタンク」とは、金属製タンクの内側に耐薬品性

創業：1951 年 6月に優れたゴムや樹脂を内張りすることで耐薬品性や貯蔵性

本社：愛知県新城市を向上させたタンクの総称である。バルカーでは、ふっ素樹

従業員		

脂を金属製タンクに内張りすることで耐薬品性を持たせた「ふっ素樹脂ライニングタンク」の生産を1972 年に日本で初め

Figure1
23

VMT 田原工場

完成イメージ図：約 150 名

事業の紹介

新生産拠点

：田原工場

所在地

：愛知県田原市

敷地面積：約 11,500m2

延べ床面積：約 5,500m2

建設工事完成：2024 年 10月

生産開始：2025 年 1月

日本列島の中央に位置する愛知県に拠点を置き、北海道
から九州まで、スピーディーかつ効率的な事業展開を図る。

Figure2
ライニングISOコンテナ

田原工場は、経済産業省の「サプライチェーン対策のための国内投資促進事業費補助金」も活用し建設をしている。

Figure3半導体の微細化が進んでいる中、生産プロセスに用いら

固定式ライニングタンク

れる高純度薬液には、金属溶出を排除するに留まらず、半導体製造に悪影響を与えるパーティクルを低減させる取り組
みが求められている。田原工場では、パーティクル数を極力Summer 2024

抑えるため、クリーンルーム内で製造を行うことで、製品のクリーン度を最大限に保ち、より高品質のライニングタンクを生産する。
また、設計段階からの技術サポートに加え、材料からの一貫生産において、最新の設備と生産管理システムを導入し、高い生産効率を実現、早いスピードで変化する半導体市場

Figure4 ふっ素樹脂ライニング鋼管製品・ライニングボールバルブのニーズに確実に応えるために、Agility ＆ flexibilityなアクションにより、顧客の信頼に応え、未来を支えるフラッグシップ
拠点を目指す。

No.47

6. 環境への配慮
ふっ素樹脂に接着性を付与するケミカルエッチング処理

5. 豊富な品揃え

は、廃液リサイクル技術を取り入れた環境に優しい表面処理

現在の株式会社 バルカーメタルテクノロジーの主な生産製造装置、オイルレスコンプレッサー、VOC 処理装置を導入

品目は、ふっ素樹脂を使用した各種ライニング鋼管、ライニン

し、環境への負荷を最大限排除する機能を有している。

技術を採用している。設備面では、排水量の少ない超純水

グボールバルブである。田原工場の始動により、半導体市場、化学プラント、搬送容器等に使用されるふっ素樹脂ライ
ニング全製品がラインアップする。

7. おわりに
田原工場の稼働を踏まえ、当社グループのライニングタン
ク生産効率性を高め、グローバルで需要が拡大している半導体市場向けライニングタンクを、スピーディーかつ安定的に供給し、最先端半導体を支える「高品質・高サービス」
を提

田辺 達郎
高機能樹脂・製品本部
ライニンググループ
商品開発チーム

バルカー技術誌

4. フラッグシップ拠点として供出来る、グローカル企業への成長を目指す。また、バルカーグループは、ふっ素樹脂事業の先進的企業として、常に本質を追求し、先端半導体の国産化、日本の製造業の強靭化に貢献していく。
24テクノロジーニュース 直近のバックナンバー

No.46 Winter 2024
●ご

挨

拶		

代表取締役会長 CEO

瀧澤

利一

取締役 CTO青木睦郎

コンサルティング部

横山
速水

慶一
章悟

新納

弘之

●バルカーテクノロジーニュース 冬号発刊にあたって●デジタル・ソリューション《共著》
AlgoEye の紹介株式会社 Ridge-i

H&S 事業本部

サービスソリューション営業部

●技術論文
《寄稿》


光弾性を用いた溶接加工品の状態分析
国立研究開発法人産業技術総合研究所

材料・化学領域

バルカー - 産総研先端機能材料開発連携研究ラボ

領域長補佐

●技術論文
《共著》

バルカー技術誌








熱可塑性ポリウレタンエラストマーの劣化機構解析

西亮輔
H&S 事業本部 商品開発部 エラストマー開発チーム 山下 純一
高機能樹脂・製品本部 素材・フィルムグループ 商品開発チーム 久光 健太
H&S 事業本部 商品開発部 エラストマー開発チーム 上田彰
国立研究開発法人 産業技術総合研究所 機能化学研究部門 有機材料診断グループ 伊藤 祥太郎
国立研究開発法人 産業技術総合研究所 機能化学研究部門 化学材料評価グループ 山根 祥吾
国立研究開発法人 産業技術総合研究所 機能化学研究部門 化学材料評価グループ 古賀 舞都
技術総合研究所（現所属） 国立研究開発法人 / 農業・食品産業

Summer 2024

国立研究開発法人

産業技術総合研究所

国立研究開発法人●製 品 の 紹 介

技術総合研究機構 / 生物機能利用研究部門

機能化学研究部門

産業技術総合研究所

絹糸昆虫高度利用研究領域 / 新素材開発グループ

副研究部門長

青柳
水門

将
潤治

エラストマー開発チーム

圖師浩文

加工品グループ

馬場貴大

取締役 CTO青木睦郎

有機材料診断グループ

研究グループ長

機能化学研究部門

ふっ素系エラストマーの紹介



H&S 事業本部

商品開発部

高洗浄性回転式スプレーボール ® の開発


高機能樹脂・製品本部

No.47
No.45 Summer 2023
●ご

挨

拶		

●技術論文
《共著》

フランジ締付け作業の可視化を目指すガスケット締付けサポートシステムの紹介






戸田 清華
H&S 事業本部 商品開発部 ガスケット開発チーム 高橋 聡美
国立研究開発法人 産業技術総合研究所 センシングシステム研究センター 4D ビジュアルセンシング研究チームチーム長 寺崎正
国立研究開発法人 産業技術総合研究所 センシングシステム研究センター 4D ビジュアルセンシング研究チーム主任研究員 坂田 義太朗●製 品 の 紹 介

技術総合研究所

Quick Value（デジタル調達プラットフォーム）の紹介
調達グループ

笠本
佐藤

竜司
俊輔

エラストマー開発チーム

圖師浩文

高機能樹脂・製品本部

調達グループ

高機能樹脂・製品本部

高温水素用途向け BLISTANCE® シリーズのご紹介
H&S 事業本部

商品開発部

耐振うず巻形ガスケット No.6596A ／ No.7596A
H&S 事業本部

原子力向け製品ラインアップ 

ガスケット開発チーム

H ＆ S 事業本部

商品開発部

エラストマー開発チーム

H ＆ S 事業本部

商品開発部

エラストマー開発チーム

H ＆ S 事業本部

25

商品開発部

商品開発部

ガスケット開発チーム

高橋 聡美
鈴木
憲
南
暢
須川 修司

No.44 Winter 2023
●ご

挨

拶		

代表取締役会長 CEO

瀧澤

利一

取締役 CTO青木睦郎●バルカーテクノロジーニュース 冬号発刊にあたって●カスタマー・ソリューション《共著》
VALQUA SPMTM SDM

工事管理システムの活用事例



コスモ石油株式会社
H&S 事業本部

堺製油所

TA 管理課長

サービスソリューション営業部

宮本 豊彰
中出 賢志郎●カスタマー・ソリューション
シールトレーニングセンター

サテライト拠点の紹介

H ＆ S 事業本部

サービスソリューション営業部

金子

秋野

●技術論文
《共著》
ご協力

技術総合研究所
技術総合研究所●技術論文

メタル中空 O リングの基礎密封性能評価

●製 品 の 紹 介

技術総合研究所

BLISTANCE® シリーズ

澤 俊行
山本 公平

広島大学名誉教授




A様
山下 裕也
米田 哲也
佐藤 央隆

半導体製造メーカー
技術総合研究所− 60℃対応品の紹介
H&S 事業本部

西原亮平

ガスケット開発チーム
技術総合研究所

黒河
戸田

真也
清華

ガスケット開発チーム

濱出真人

高機能シートのラインアップ拡充

H&S 事業本部

商品開発部

グランドパッキン交換ツールの紹介


H&S 事業本部

商品開発部

Summer 2024

エラストマーチーム

商品開発部

バルカー技術誌



半導体製造設備における振動測定システム VHERME® の適用事例紹介

No.47

26

新登場！

ふっ素樹脂加工品のデジタル調達サービス〜図面アップロードで即時見積もり、70年の実績による品質保証〜

ふっ素樹脂加工品の図面をアップロードするだけで、価格・納期の最適な見積もりを即時提示します。
AI・統計解析により、人の経験に依存していた部品の調達・見積もり業務のDX化を実現しました。

■本社
（代）

■M・R・T センター
■奈良事業所☎（03）5434-7370☎（042）798-6770☎（0747）26-3330■Ｈ＆Ｓ事業本部

第１ブロック（北海道）☎（03）5434-7375

Fax.（03）5436-0560

Fax.（042）798-1040

Fax.（0747）26-3340

Fax.（03）5436-0565

第２ブロック（東北） ☎（03）5434-7375

Fax.（03）5436-0565●第４ブロック（南関東）☎（03）5434-7374

Fax.（03）5436-0564

第３ブロック（北関東・信越）☎（03）
5434-7375●第５ブロック（東日本カスタマーサービス） ☎（03）5434-7375●第６ブロック（中部） ☎（052）811-6451●第７ブロック（北陸・関西）☎（06）6265-5031

Fax.（052）811-6474

Fax.（06）6265-5040■高機能シール本部
●営業部
（東京）
●営業部
（大阪）
■高機能樹脂・製品本部☎（03）5434-7376☎（03）5434-7382☎（06）
6265-5036

Fax.（06）6265-5040

Fax.（093）531-4755

Fax.（03）5436-0562

Fax.（03）5436-0562
Fax.（06）6265-5042☎（03）
5434-7385

Fax.（03）5436-0562●彦根営業所☎（0749）26-3191

Fax.（0749）
26-7503●熊本営業所●本社☎（03）6770-9143 Fax.
（03）3779-4006

千 葉 営 業 所 ☎（03）6770-9143 Fax.
（03）3779-4006

●営業部
（東京）
●営業部
（大阪）

2024年8月15日
株式会社バルカー

Fax.（06）6265-5040

第10ブロック（中四国）☎（06）6265-5031●海外営業部

No.47
Summer 2024

Fax.（03）5436-0565

Fax.（06）6265-5041●第11ブロック（九州） ☎（093）521-4181

夏号

Fax.（03）5436-0565●第８ブロック（西日本カスタマーサービス）☎（06）6265-5032

第９ブロック（中国・西日本）☎（06）6265-5031

https://lp.quickvalue.jp/☎（06）6265-5036☎（096）364-3511

Fax.（06）6265-5042
Fax.（096）364-3570●鹿 島 営 業 所 ☎（0479）46-1011 Fax.
（0479）
46-2259■株式会社バルカーテクノ●本社（営業チーム・CSチーム）☎（03）5434-7520 Fax.
（03）5435-0264

https://www.valqua.co.jp