新製品開発において、製品開発と生産技術開発を同時に進めることが差別化を生み出すポイントとなります。フジクラでは、機械設計、電気・制御設計など設備開発に関わる高い技術を保有し、世の中にない独自設備の開発を行っています。これまで培ってきた社内独自の設備技術の深耕と世間の先進的な設備技術を使いこなす技術の習得に継続して取り組み、製品に合わせたオリジナルの生産設備にこれらの技術を盛り込みながら、先進的な設備開発に挑戦しています。生産設備と生産技術の提供により、各事業部門や研究開発部門の高収益化と競争力のある新製品開発に取り組んでいます。 また、昨今の労働人口減少に対応するためにも、さらなる製造工程の自動化が求められています。従来は人手で行われていた作業を専用機やロボット、自動搬送機に置き換えることで生産性の向上と品質の安定性、省人化を両立できる生産技術の提供を目指しています。
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高精度化が進む製品を製造する現場では、工程のばらつきを最小化しかつ高い生産性と高い歩留まりを実現するために、精密加工が施された部品や冶具・金型が使用されます。高精度な切削・研削・放電加工技術・測定技術を駆使し、当社光ファイバ製造に不可欠な高精度治具を内製化・ブラックボックス化することで製品の差別化を実現し競争力を高めています。また、成型・打ち抜き・順送などの各種金型を弊社グループで製作することで、製品精度向上を実現しています。その精密加工技術は製品製造に適用され、自社独自設計の切削用刃物を社内で製作し、それらを用いて年間数千万個に及ぶ電子部品を高い工程能力で製造しています。研究開発分野では、1/1000㎜以下の精度で加工可能な高速加工機をはじめとする各種高精度加工機を駆使し、耐熱合金・レアメタルなどの難切削材や新素材の精密加工法を開発しています。精密加工技術の開発により、精密な治具・部品・加工法を提供することで、差別化された製品と製造の実現を目指します。
生産技術部門では、高度な制御技術を駆使し、社内向け製造設備の開発を手掛けています。製造設備には、製品の高度化・高精度化、安定した品質、省人化、そして最も重要である作業安全が求められます。高速・高精度の速度制御や位置決め制御など先進的な制御技術を積極的に取り込み、さらに、ロボット、無人搬送機の制御システムを構築し、工場の省人化や無人化への取組みも進めています。また、製造設備（FA層）でのデジタルデータ取得のために、ものづくり現場に密着し、最適なセンシングによる有用なデータ取得と取得したデータの活用によるデータの価値化を行うことで、「ものづくりDX」の推進と製造設備のインテリジェンス化への取組みを進めています。
情報通信・エネルギー分野の製品においては、安定した社会基盤を支えるために安定した高い品質が求められます。また、エレクトロニクス・自動車分野においても、製品の高度化・高密度化に伴い、微小な不良や品質の変化を確実に捉え、不良流出防止につなげる必要があります。いずれの製品においても、厳格・厳密な検査による品質管理と継続した品質改善が必要であり、製品の特長に合わせた最適な検査方法の開発が必要となっています。 フジクラ生産技術部門では、製品開発、製造現場、品質保証、検査技術など関係する各部門と連携し、各製品の特長や製造工程、検査基準に合わせた独自の検査手法を開発しています。社内の幅広い製品に対して高感度・高精度の判定できる検査装置を多くの製造工程に導入しています。また、検査だけではなく、検査結果から品質の傾向変化を見える化し、品質改善につなげる生産システムについても開発・導入を行っています。
材料技術にMI（マテリアルズインフォマティクス）を活用することにより、フジクラのものづくりを強化し、社会に貢献しています。MIとは計算科学やデータ科学を積極的に活用するアプローチのことです。材料技術には、材料設計、プロセス設計、計測・分析といった要素があるので、それらに適切なデータ解析手法を用いる必要があります。当社では、MIを基盤材料技術の1つと位置付け、多種多様な製品への適応を図っております。例えば、ケーブルのシース開発において、ベイズ最適化を活用することで、開発期間を従来の約1/4に短縮することに成功しました。
製品開発および製造技術・加工技術開発、不具合発生原因の究明などで活用が進むコンピュータシミュレーション※による解析は、見えない現象や想像するしかない変化を「みえる化」し「理解・検討する」することを可能とし、その結果から製品設計の最適解を得ること、また製品開発期間を短縮するために非常に有用な手法です。光ファイバ母材製造工程の設計・改善に用いられるコンピュータシミュレーションは、燃焼を伴う流体の挙動と原料の化学反応を同時に連成解析する必要があり、複雑な計算において解析精度を如何に確保するかが技術課題です。実際の製造データをコンピュータシミュレーションにフィードバックすることで独自の解析技術とノウハウを蓄積し解析精度の向上を図り、光ファイバ製造の工程開発を進めています。応力・変位・振動・強度など構造解析技術や流体・伝熱・電流など様々な解析技術を駆使し、差別化された製品と生産技術の開発を進めています。※コンピュータシミュレーション：人の手では計算困難な現象・事象を、コンピュータを使って模擬的に計算すること。
近年、AI技術の急速な普及により、製造業の会社が生産工程にAIを導入するケースが増えてきています。フジクラは、自社開発したAI技術を社内の製造工程に導入し、品質と生産性を飛躍的に向上させるための活動を行っています。 フジクラのAI技術のコンピタンスの一つは、最新のAIを獲得し、ソリューションとして実際の事業上の課題解決に適用していく能力であると考えています。具体的には、2018年に外観検査アプリケーションを製造工程に導入し、それ以降、社内の幅広い製品にAIベースの外観検査システムを複数開発・導入しました。また、開発したAIソリューションが正常に運用できていることを監視し、安定したAI検査の運用を保守するために、フジクラ独自の「AIプラットフォーム」も開発しています。 識別型AIは、フジクラにとってキーとなる技術の一つであり、考え方を図1に示します。学習時には、画像とそれに対する正確な情報のペアを大量にネットワークに入力します。学習が進めば、入力画像に対する結果を高い精度で出力できるようになります。フジクラは、この技術を製造工程の外観検査に用いています。
図1．深層ニューラルネットを用いた画像認識
その他にも、強化学習およびSim2Real技術を用いたアプリケーションの開発に挑戦しています。これらの技術は、AIが判定した特徴量を製造装置の制御に用いることができるため、AIの適用範囲が広がる可能性があります。フジクラは、この技術をレンズ調心システムに導入する概念検証を実施しました［2］。
図2．強化学習とSim2Realを用いた学習環境 [2]
今後も、日々進歩するAI技術をキャッチアップし、社内のものづくりや事業上で発生する課題に対してAI活用を進めることで業務効率化と生産性向上を図っていきます。
参考文献 [1] 黒澤他，“AI化推進方法と、実現に向けた技術開発”，フジクラ技報，2021． [2] T. Akiyama, “Practical Use Case of Reinforcement Learning and Sim-to-Real Transfer for Manufacturing”, NVIDIA GTC 2023.
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