総合テーマ「新たな四半世紀にかける工作機械産業の挑戦」

座長：松原 厚 教授（摂南大学 理工学部 機械工学科）

副座長：鈴木 康彦 センタ長（ヤマザキマザック㈱ 商品開発本部 先行開発センタ）

講演
「工具や治具へのセンサーインテグレーション（仮題）」

講師：Prof. Dr. Friedrich Bleicher（ウィーン工科大学生産工学・フォトニクス技術研究所）

The increasing availability of sensor data and advances in communication technologies enable the development of manufacturing systems with enhanced process monitoring, adaptive control, and higher levels of automation. This presentation summarizes current research activities at the Institute of Production Engineering and Photonic Technologies, TU Wien, addressing the transition from data-driven manufacturing towards autonomous manufacturing cells.
The presented overview focuses on the integration of sensor systems, machine tool communication, digital twins, edge computing, and manufacturing data spaces for machining applications. Particular emphasis is placed on high-performance cutting processes, where process monitoring and data-driven control strategies are employed to improve process stability and support the economical use of cutting tools when operating close to technological and stability limits. The objective is to increase machine utilization by reducing unplanned interruptions and enabling reliable unattended machining.
Several research examples are presented, including sensor-integrated cutting tools for in-process condition monitoring, intelligent workholding systems with integrated sensing and communication capabilities, automated in-machine surface roughness measurement, and 5G-enabled communication infrastructures for distributed manufacturing systems. Standardized interfaces such as OPC UA and manufacturing data spaces enable interoperable data exchange between digital services and provide the basis for the development of algorithms using Physical AI, Explainable AI, and federated learning to support closed-loop process monitoring and adaptive control.
The transition from isolated data acquisition to closed-loop manufacturing systems demonstrates how the integration of sensing, communication, and data analysis improves process robustness, productivity, and resource efficiency, providing the technological basis for autonomous manufacturing systems.

講演
「生産現場で活用できるセンシングデバイスによるモニタリング」

講師：山本 憲吾 氏（㈱山本金属製作所 代表取締役社長）

従来の製造現場での、加工トラブルが招く生産ライン停止や品質低下、さらには省エネへの取組みに対し、センサで数値化しても、解釈や現場へのフィードバックが難しく、改善に繋げられないという課題への、当社の取組みを紹介。当社は、機械加工の現状把握のためのセンシングデバイスを開発。さらに工作機械やロボットの制御装置がもつ座標値等の内部情報とセンサ情報を統合し、「どの動作・位置で生じた現象か」を可視化する手法を確立した。これにより、得られた数値を加工改善や前後工程をまたいだ生産最適化へ繋げることが可能となる。現在は、閾値による適応制御や、個体識別番号を用いた品質情報と加工情報の紐づけを実装したスマートファクトリとして展開し、加工現象の可視化を品質保証へ活用する将来像を見据えている。さらに、ロボティクスとデータを繋げ、生産ライン全体で新たな付加価値創出へ向けた取組みを実践している。

講演
「PCベースCNCを用いた切削加工モニタリング研究事例」

講師：川野 俊充 氏（ベッコフオートメーション㈱ 代表取締役社長）

工作機械のCNCの多くはブラックボックス化されており，切削加工の状態を正確に把握することは困難であることが多い．そのため，従来のCNCを用いて先端的な切削加工の研究を行ったり，高度な技術開発を実施したりすることは不可能である．そこで，自由な制御実装が可能なPCベースCNCの活用を提案する．これを用いると，センサ信号の高速サンプリング，演算ライブラリを用いたデータ解析，独自の制御ロジック追加といったことが実現可能である．本講演ではこのオープンなCNCを用いた工作機械研究の事例として，小径エンドミル加工における切削力および振動モニタリング研究を紹介する．具体的には，工具主軸に取り付けた加速度センサを用いて50kHzで高速サンプリングを行い，CNC上でセンサ信号解析を実施してモニタリングを行う．切削力を推定するためのモデル化には，機械学習を活用しておりその手法についても紹介する．

講演
「ワイヤ・レーザ金属AMのプロセスデータに基づく造形制御と品質トレーサビリティ」

講師：鷲見 信行 氏（三菱電機㈱ 産業メカトロニクス製作所 レーザシステム部 パワーレーザソリューション設計２課 課長）

金属AMの実用化には、安定かつ高品質な造形に加え、造形後検査に依存しない品質保証の仕組みが求められる。
本論文では、当社のワイヤ・レーザDED方式の金属AM装置（金属3Dプリンタ）「AZシリーズ」における、造形中の指令値、フィードバック値、センサ値、画像などのプロセスデータを活用した造形制御および品質トレーサビリティについて報告する。AZシリーズでは、これらのプロセスデータに基づき、軸移動、レーザ出力、ワイヤ送給を協調制御する「造形プロセス制御機能」により、安定した高品質造形を実現している。さらに、「加工トレーサビリティシステム」オプションにより、造形中のプロセスデータを時系列に記録し、造形後に参照可能とすることで、造形プロセスのトレーサビリティを確保している。
これらにより、造形中のモニタリングに基づく品質の作り込みと、トレーサビリティ確保による品質保証の両立を図り、ワイヤ・レーザ金属AMの産業応用に貢献する。

座　 長：白瀬 敬一 名誉教授（神戸大学）　

副座長：井出 聡一郎 部長 （ファナック㈱ ソフトウェア研究開発本部 対話ソフト開発部）

講演
「Trajectory Velocity Prediction and Compensation in Robot based Fluid-Jet Polishing of Optical Surfaces」

講師：Assoc. Prof. Dr. Anthony Beaucamp（慶應義塾大学 システムデザイン工学科 准教授）

Fluid-jet polishing (FJP) is a sub-aperture finishing process in which the workpiece is impinged by a collimated jet generated by sending pressurized abrasive slurry through a laser drilled sapphire nozzle. The removal footprint diameter is small (0.5~2 millimeter) and locally removes workpiece material at the nanoscale level. It is a highly controllable process that can improve the form error (PV < 100 nm) and roughness (Ra < 2 nm) of optical surfaces to ultra-precision level when used on dedicated machine tools. This is achieved by scheduling the tool feed as the workpiece is rastered. Recently, we have been deploying FJP on 6-axis industrial robots. It has been found that the relatively low positional accuracy of robots (compared to machines tools) does not degrade the process performance. Indeed, the removal rate profile is not influenced by the stand-off distance between nozzle and workpiece. However, as the local depth of removed material is inversely proportional to the tool feed as it traverses the surface, the large discrepancy seen between commanded and actual tool feed has been found to be a major issue. In this speech, we introduce a recurrent neural network based system for predicting actual trajectory velocity from past and future move commands being fed to an industrial robot. To counter the predicted fluctuations in tool feed occurring near singularities and changes in trajectory direction, the material removal rate of the fluid jet polishing system (which cannot be changed instantly) is adjusted pre-emptively. The associated control system is based on identification of the line-packing and other non-linear effects taking place when the fluid pressure is adjusted. Uniform material removal on optical surfaces is demonstrated, even when operating the robot near a singularity.

講演
「ロボットによる加工と協働ロボット・フィジカルAIの広がり」

講師：森岡 昌宏 氏（ファナック㈱ ロボット研究開発本部 ロボット機構研究開発本部 技師長）

自動車のギガキャストなど部品の大型化に伴い、コンパクトな加工設備が求められ、従来よりも剛性・絶対精度を大幅に向上させた多関節ロボットによる本格加工が脚光を浴びている。ロボットは6軸の高い自由度を活かし、段取り替えなしで様々な方向から加工することで工程を集約できると共に、狭い設置面積ながら広い動作範囲で大型ワークを加工できるため、加工設備をコンパクトにできる。本講演では、本格加工ロボットによるレーザ加工、切削加工、穴あけなど、様々な加工事例を紹介する。また、人手不足に直面する製造現場では、少ない人手でも生産性を向上できる自動化が求められている。その解決策として、安全柵なしで人と一緒に作業でき、初めてでも簡単に使える協働ロボットに加え、人間のように「見て・考えて・動く」フィジカルAIにより、誰でも直感的な感覚でロボットを扱え、従来人でなければできなかった作業を自動化する最新技術を紹介する。

講演
「デジタルツインおよび実時間切削抵抗適応制御機能を備えたキネマティクス工作機械の研究開発」

講師：森本 喜隆 氏（金沢工業大学 工学部 先進機械システム工学科 教授）

キネマティクス工作機械は、従来の工作機械と機械加工用産業用ロボットの中間の剛性を持ち、工作機械に比較して動作範囲が広くかつ工具姿勢の自由度が高いといわれている。われわれは、Exechon社製の５軸キネマティクス工作機械を用いて、デジタルツイン化を実現するとともに、加工中の各軸のサーボモータの出力トルク値からワーク座標系における切削抵抗を10N程度の分解能で算出する方法を確立し、それに基づき、主軸回転数を実時間で調整し、切削抵抗を目標値以下に制御するシステムを構築した。
デジタルツイン化を果たすことにより、数値制御コントローラとは別にサイバー空間上に工作機械の姿勢を再現しつつ、OPCUAを介して、加工中の各軸位置、トルクを用いて切削抵抗を予測。目標切削抵抗の設定に基づく主軸回転数制御を各種制御方法を採用して、実加工によりその効果を比較した。
ここでは、システム構成、切削抵抗推定手法、切削抵抗適応制御の効果等について報告する。

講演
「ロボット加工技術研究会における活動の紹介（仮題）」

講師：岩田 昌尚 氏（㈱イワタツール 代表取締役社長）