人工知能でタイヤ成型工程の生産性を2倍に、ブリヂストンが進めるICT工場：スマートファクトリー（2/3 ページ）

タイヤ大手のブリヂストンはタイヤの生産性の向上に向け、ICT（情報通信技術）や人工知能技術を搭載した新たな生産システムを導入した。タイヤ成型工程において15〜20％の生産性向上を実現できたという。

[三島一孝，MONOist]

新たなタイヤ成型システム「EXAMATION」

　タイヤ成型工程は、さまざまな部材が1つに集まってくる“要”の工程となる。さらにゴムの成型は温度や圧力などにより変形したり伸びたり縮んだりするため、センサーでデータを取るにしても、詳細に高精度に取得しこれを複合的に組み合わせて判断しなければ、正しい品質で成型の自動化を行えない。

タイヤの製造工程（クリックで拡大）出典：ブリヂストン

　タイヤ成型工程の新生産システムである「EXAMATION」は、「BIO」と「BID」による分析・制御の技術が最適に盛り込まれている。ブリヂストンのコア技術である高分子・ゴム・複合体の材料加工に関する知見を加えた独自のデータ解析に、生産工程などで得られる膨大な情報をビッグデータ解析し、さらに技能員が培ってきた技術・ノウハウを加えた独自のアルゴリズムを加えて、製造工程の最適制御を自動化する。

フラグシップ工場である彦根工場に導入した新生産システム「EXAMATION」の外観イメージ　出典：ブリヂストン

　具体的には「EXAMATION」では、生産関連データを1600項目、品質データを480項目取得しているという。これは「必ずしも全てのデータを実作業にフィードバックする形で活用しているわけではない」（三枝氏）としながらも、従来の7倍の情報量だとしている。

（左）はセンサーによるタイヤ成型工程の品質保証の様子。（右）はセンシング機構のイメージ図。送られてくるタイヤの幅や長さ、厚さなどをセンシングしている（クリックで拡大）出典：ブリヂストン