[ユーザー事例] 寸法個体差を考慮した品質予測

本田技研工業株式会社様

本記事では、2023年11月に公開した本田技研工業株式会社様インタビュー（ユーザー事例）でご紹介できなかった、図面出図段階で実施した「寸法個体差を考慮したアセンブリ品質の事前評価」事例をご紹介します。
2023年11月のインタビュー記事のとおり、本田技研工業株式会社様では、ばらつきにより発生する組立品質の課題を事前予測し、量産時の不具合を未然に防ぐことを目的に、「メッシュモーフィング機能とJWELDを組み合わせた連続解析実行システム」を構築されました。
本記事では、本田技研工業様が構築された「メッシュモーフィング機能とJWELDを組み合わせた連続解析実行システム」による寸法個体差を考慮した品質予測事例をご紹介します。

図1は、予測により品質上の課題がある箇所を示しています。球の色の濃淡によりCpの大小を示しており、赤いポイントで示される箇所が、公差の積上げによる品質上の課題がある箇所だとわかります。

図２は、予測した不具合箇所における品質ばらつきの相関関係を示しています。品質上の課題がある箇所に対して、どのスポット溶接打点が高い影響度を持つのか把握できます。
これらの定量的なデータを活用することで、品質の重点管理が必要な箇所の事前把握ができます。また、図面や管理幅の変更などの対策を入れCpを再度予測することで、品質改善状況を確認できます。このように、図面出図段階で量産品質の机上検討が可能となります。

図1. Cp予測による不具合箇所の特定

図2. 品質ばらつきの相関関係

公差解析ソフトを使った公差解析では、ジグセット時の板同士の干渉、溶接ガンによる加圧、溶接によるひずみなどの要素をうまく表現できないため、実態と合わない部分が出てしまいます。一方、JWELDは複雑な溶接工程も自動化できます。
JWELDは、本田技研工業様のようにメッシュモーフィング機能と連携させることで、図面出図段階での寸法個体差を考慮したアセンブリ品質の評価を可能にします。

本田技研工業様は、溶接解析の自動化や計算コストと精度の面でJWELDに優位性を見いだし、メッシュモーフィング機能とシステム連携させることで次の成果を実感されています。