法人別リリース

月刊プラスチックス4月号にて、弊社「射出成形AI」が最新技術として特集 - 製造AI MAZIN

MAZIN — Thu, 28 Mar 2024 14:00:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）が提供する成形条件自動調整技術が日本工業出版株式会社出版の「プラスチックス 2024年4月号」に事例として掲載いただきます。2024年4月5日発売予定です。

https://www.nikko-pb.co.jp/products/list.php?category_id=463

背景日本の射出成形業界は、技術の高度化と市場の多様化に伴い、絶えず進化を遂げています。近年では、リサイクルプラスチックやバイオプラスチック等のサステナビリティを意識した材料を使用しての生産や、生産年齢人口の減少や技術者の高齢化といった社会的課題の解決など、様々な要求が高まっています。これらの課題の解決に向け、AIやIoTといったデジタル技術の活用を進める動きが加速しています。

熟練者の高齢化に伴う技能承継や、成形品の市場からの要求の高まりに伴い、金型内センサから得られる型内圧力や射出速度等の成形条件データの取得・解析技術の重要性は日増しに高まっています。

弊社の取り組み株式会社MAZINは、射出成形プロセスにおけるAI技術の提供を通じて、業界の課題解決に積極的に取り組んでいます。

金型および、成形機から取得したデータに基づき、成形不良検知、成形条件調整を行う技術の他、樹脂粘度の推定や、材料ロットにおける品質ばらつきの定量評価等、射出成形業界が抱える課題の解決を支援するAIの開発を進めています。

今回、これらの樹脂ロットばらつきの定量評価技術、樹脂粘度推定技術、成形不良検知、成形条件調整に関する技術の概要とその事例について特集いただきました。是非、ご一読ください。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

射出成形AIが成形機ログデータの取得・解析に対応 - 製造AI MAZIN

MAZIN — Tue, 26 Mar 2024 14:00:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）は、成形機コントローラに外付け連携可能な射出成形AIの提供を開始いたしました。
本エントリーモデルの利用により、金型ごとにセンサを設置する必要がなく、既存の成形機へのIPC接続のみで成形機のAI化が可能です。

背景射出成形業界では、成形品質の安定化が常に求められています。生産性の向上は、製品の信頼性とコスト競争力に直結する重要な要素です。

金属部品の樹脂化の実現やリコール等につながる成形プロセスの監視を目的に金型に樹脂温度センサや圧力センサを取り付ける、金型のスマート化といった取り組みが進んでいます。

業界の課題こうした動きが進む一方、実際の成形現場では、多くの種類の金型が存在しており、それら全てに対して、センサの設置を行うには大きな手間とコストが発生します。

弊社の取り組み MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを解析し、異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムの開発を行っています。

上述の複数種の金型をスマート化する際にかかる、手間・コストの削減に向け、成形機コントローラから得られる成形ログデータを使用した、成形不良検知・条件の自動調整アルゴリズムを提供しています。この利用により、金型ごとにセンサを設置する必要がなく、既存の成形機へのIPC接続のみで成形機のAI化が可能です。

AIは成形機のコントローラから得られる、各種ログデータを元に、各ショットの品質スコアを計算します。金型温度変化に伴う成形不良発生の際、上昇する品質スコアを抑制・安定化させるよう成形条件の補正を行います。

こうした技術の提供で、工場の地理的な特性や使用する成形機の特性、現場オペレータの作業ムラに起因する課題に対してアプローチし、成形品質の安定化に貢献します。

今後の展開弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。今後、これら技術をベースにした国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様との連携を拡大していきます。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

【射出成形AI】成形品質安定化技術についてプラスチック成形加工学会第186回講演会にて登壇 - 製造AI MAZIN

MAZIN — Thu, 21 Mar 2024 14:00:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）が提供する成形条件自動調整技術について、一般社団法人プラスチック成形加工学会主催の「第186回講演会：成形加工におけるAI/データサイエンスの活用事例」にて、弊社取締役内山が講演いたします。

講演情報
開催日 2024年3月22日場所金沢工業大学虎ノ門キャンパス（住所：東京都港区愛宕1-3-4　愛宕東洋ビル　13階　1301室）講演内容射出成形AIによる成形品の不良検知と品質管理キーワード金型内センシング、機械学習、数理最適化 URL https://www.jspp.or.jp/kikaku/lecture_meeting/lecture186.html 背景
日本の射出成形業界は、技術の高度化と市場の多様化に伴い、絶えず進化を遂げています。近年では、リサイクルプラスチックやバイオプラスチック等のサステナビリティを意識した材料を使用しての生産や、生産年齢人口の減少や技術者の高齢化といった社会的課題の解決など、様々な要求が高まっています。これらの課題の解決に向け、AIやIoTといったデジタル技術の活用を進める動きが加速しています。
熟練者の高齢化に伴う技能承継や、成形品の市場からの要求の高まりに伴い、金型内センサから得られる型内圧力や射出速度等の成形条件データの取得・解析技術の重要性は日増しに高まっています。

講演の内容金型と樹脂材料および、使用する射出成形機は上流工程で決められています。これらの主要な要素が変更できないという制約のもと、実際の製造現場では射出成形条件の修正により品質の安定化が求められます。こうした現実に焦点をあてた「機械学習と統計解析の射出成形への応用」に関する弊社の取り組みを講演にて紹介いたします。

弊社の取り組み株式会社MAZINは、射出成形プロセスにおけるAI技術の提供を通じて、業界の課題解決に積極的に取り組んでいます。

金型および、成形機から取得したデータに基づき、成形不良検知、成形条件調整を行う技術の他、樹脂粘度の推定や、材料ロットにおける品質ばらつきの定量評価等、射出成形業界が抱える課題の解決を支援するAIの開発を進めています。

今回の講演では、機械学習と統計解析の射出成形への応用として、成形不良検知、成形条件調整に関する技術の概要、その事例について触れています。詳細についてお気軽にお問合せください。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

グリーンボンド・SLL利用促進へ。リサイクル材成形技術提供 - 製造AIベンチャーMAZIN

MAZIN — Tue, 19 Mar 2024 14:00:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）は、グリーンボンド、サステナビリティ・リンク・ローン（SLL）利用促進に向け、リサイクル材成形技術の提供を開始いたしました。
グリーンボンド・SLLの融資実行に求められる、再生可能エネルギーの使用率目標の達成に向けた支援が可能です。

背景近年、サステナビリティ、ESG（環境・社会・ガバナンス）経営が注目を集める中、金融機関も投資判断において、サステナビリティ関連事項をより一層重視するようになってきています。
投資原則（PRI：Principles for Responsible Investment）に署名した機関投資家数は、昨今急増しており、2012年～2022年で約８倍に増加しています。

*参考：経済産業省 - サステナビリティ関連データの効率的な収集及び戦略的活用に関する報告書（中間整理）
https://www.meti.go.jp/press/2023/07/20230718002/20230718002.html

この流れの中で、グリーンボンド、ESG債、SLLなどの金融商品が注目され、企業の持続可能な成長と環境保護への取り組みに資金を提供する手段として利用されています。製造業においては、工場新設等の設備投資に活用されるケースも出てきています。

業界が抱える課題製造業界では、グローバルサプライチェーンの見直しやEVへのシフトなど、産業構造の大きな転換点に直面しています。これらの変化に対応するためには、新たな設備投資や技術革新が必要不可欠であり、同時にサステナビリティとESG経営を実現することが市場から強く求められています。

これらの要求に応えるための資金調達手段として、グリーンボンドやESG債が有効です。一方で、その融資の実行等、活用の際には再生可能エネルギーの使用率目標の達成などが求められます。

樹脂成形業界においては、リサイクル材の利用率向上が目標達成のためのひとつの手段となり得ますが、その実現には安定生産のための技術確立が必要です。

弊社の取り組み MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを解析し、生産異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムの開発を行っています。

射出成形プロセスにおけるリサイクル材の活用においては、ロットのばらつきを定量化し、条件の補正を行う技術を開発しています。
質の高いリサイクル材の生産をどう実現するか？ではなく、生産工程内で、その品質ばらつきに対してどう対処し、生産性・不良率を改善するか？等、より生産現場に近い視点での改善活動を支援可能です。

上記グラフは、PP樹脂における、バージン材とPCR樹脂を成形した際に得られたデータを元に、弊社アルゴリズムが抽出した特徴量で形成するクラスタです。同一ロットのPCR樹脂について、弊社の補正技術でバージン材水準のばらつきまで抑制可能なことが確認できます。

この技術により、リサイクル材料の利用拡大と品質維持が可能となり、サステナビリティ・リンク・ローンなどの条件を満たすための手段を提供します。

今後の展開弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。MAZINの技術は、製造業が直面する環境保護と経済効率の両立という課題に対する有効な解決策を提供します。今後、これら技術をベースにした国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様との連携を拡大していきます。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

【射出成形AI】成形品質安定化技術についてプラスチック成形加工学会金型技術分科会にて講演 -製造AI MAZIN

MAZIN — Thu, 14 Mar 2024 14:00:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）が提供する成形条件自動調整技術について、3月5日開催の一般社団法人プラスチック成形加工学会金型技術分科会にて、弊社取締役内山が講演いたしました。
関連し「射出成形AIによる成形品の不良検知と品質管理」について、プラスチック成形加工学会が主催する「第186回講演会：成形加工におけるAI/データサイエンスの活用事例」でも講演を予定しています。

https://www.jspp.or.jp/kikaku/lecture_meeting/lecture186.html

背景日本の射出成形業界は、技術の高度化と市場の多様化に伴い、絶えず進化を遂げています。近年では、リサイクルプラスチックやバイオプラスチック等のサステナビリティを意識した材料を使用しての生産や、生産年齢人口の減少や技術者の高齢化といった社会的課題の解決など、様々な要求が高まっています。これらの課題の解決に向け、AIやIoTといったデジタル技術の活用を進める動きが加速しています。

熟練者の高齢化に伴う技能承継や、成形品の市場からの要求の高まりに伴い、金型内センサから得られる型内圧力や射出速度等の成形条件データの取得・解析技術の重要性は日増しに高まっています。

講演の内容金型と樹脂材料および、使用する射出成形機は上流工程で決められています。これらの主要な要素が変更できないという制約のもと、実際の製造現場では射出成形条件の修正により品質の安定化が求められます。こうした現実に焦点をあてた「機械学習と統計解析の射出成形への応用」に関する弊社の取り組みを講演にて紹介いたしました。

弊社の取り組み株式会社MAZINは、射出成形プロセスにおけるAI技術の提供を通じて、業界の課題解決に積極的に取り組んでいます。

金型および、成形機から取得したデータに基づき、成形不良検知、成形条件調整を行う技術の他、樹脂粘度の推定や、材料ロットにおける品質ばらつきの定量評価等、射出成形業界が抱える課題の解決を支援するAIの開発を進めています。

今回の講演では、機械学習と統計解析の射出成形への応用として、成形不良検知、成形条件調整に関する技術の概要、その事例について触れています。詳細についてお気軽にお問合せください。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

Quantifying Lot Variation for Enhanced Sustainability - AI for INJ MLDG powered by MAZIN

MAZIN — Wed, 13 Mar 2024 14:00:00 +0900

MAZIN, Inc. (President and CEO: Takanori Kadoya, located in Chuo-ku, Tokyo; hereinafter referred to as "MAZIN"), has begun providing algorithms for quantitatively evaluating the variability of material lots.
In the future, we will actively enhance our efforts to quantitatively evaluate and support the selection of recycled materials, in collaboration with chemical manufacturers and material trading companies.

Context The increasing interest in sustainability and stricter environmental regulations are accelerating the use of recycled materials. Particularly in the automotive industry, centered around Europe, proposed new regulations are mandating the use of recycled materials, aiming to ensure the availability of high-quality recycled materials and their effective utilization.

Challenges Faced by the Industry Expanding the use of recycled materials contributes to reducing environmental impact. However, significant variation in quality between batches poses a major challenge. As interest in sustainability continues to grow, securing small, high-grade recycled materials with minimal variation, such as PIR (post-industrial recycled) resins, becomes increasingly difficult.

For both factories molding materials and chemical manufacturers and material trading companies supplying materials, establishing techniques to reliably mold even large-batch variation resins such as post-consumer recycled (PCR) resin is becoming increasingly important for achieving sustainable production.

Our Initiatives MAZIN is engaged in the development of algorithms that analyze sensing data obtained from manufacturing sites to detect production abnormalities and make adjustments to production conditions.

Rather than focusing on the development of technology for producing higher-quality recycled materials, which major trading companies and chemical manufacturers are pursuing, we are dedicated to supporting improvement activities from a perspective closer to the production site. This includes addressing how to deal with the variation in batches of recycled materials occurring within the injection molding process and improving productivity and defect rates.

The graph above represents clusters formed by our algorithm based on data obtained from molding different batches of the same resin variety. It confirms the formation of distinct clusters for each batch.

In this case, there is a high likelihood that the consistency of molding quality is compromised with each change in batch.

By providing algorithms to quantitatively evaluate the variability between batches, we can support material selection with less batch variation. This assistance aims to facilitate stable molding using recycled materials.

Future Developments In addition to the above technology, we are developing algorithms aimed at solving various challenges that arise in molding processes, such as estimating resin viscosity. In the future, we will expand our collaboration with injection molding machine manufacturers, sensor manufacturers, chemical manufacturers, and material trading companies both domestically and internationally, based on these technologies.

# About MAZIN, Inc.
- CEO：Takanori Kadoya
- Founded：June 2018
- Location：3-3-6 Nihonbashi Honcho, Chuo-ku, Tokyo, Waka-Sue Building 2F
- Capital JPY：430,616,734 (including capital reserve)
- Business Description：Research, development, and sales of manufacturing AI
- URL：https://www.mazin.tech

射出成形AIによる製造現場の革新：利用者の安全を生産工程内で守る - 製造AIベンチャーMAZIN

MAZIN — Tue, 12 Mar 2024 14:50:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）は、サステナビリティ実現に向け、利用者の安全を脅かす成形不良の発生を生産工程内で自動検知する射出成形AIを提供しています。

昨今、大手自動車部品サプライヤーによるリコールが、利用者の安全に対する信頼性を損ねかねない重大な問題として注目されています。
こうした問題が発生しないよう、メーカー各社は設計時点から入念に試験を重ねて材料選定を行い、製品形状の改善や製造時のシミュレーションを実施したりと、利用者の安全を守るために様々な取り組みを行っています。
また同時に社会的責任として、サステナビリティ実現に向けた対応も求められています。

業界が抱える課題サステナビリティへの取り組みは避けられないものです。リサイクル材はバージン材と比較し、物性の低下や材料のロットばらつきが生じやすく、利用率の向上には対策が必要です。利用者の安全性担保と同時にこの対策検討に技術者は直面しています。

材料の品質ばらつきは、製品の不良率に影響を与えます。利用者の安全性を脅かす不良品発生を防止するために、製造現場でのリアルタイムな監視と安定生産のための技術の確立が求められます。

弊社の取り組み MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを解析し、生産異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムの開発に取り組んでいます。
特に、射出成形におけるリサイクル材の利用では、成形時のセンシングデータを基に、樹脂のロットのばらつき具合を定量的に評価し、品質管理と生産効率の向上を支援しています。

上記グラフは、自動車部品の生産に多く用いられているPP樹脂における、バージン材とリサイクル樹脂を成形した際に得られたデータを元に、弊社アルゴリズムが抽出した特徴量で形成するクラスタです。同一ロットのリサイクル樹脂について、弊社の補正技術でバージン材水準のばらつきまで抑制可能なことが確認できます。

このケースでは、ロットが変わるたびに成形品質の一貫性が損なわれる可能性が高いと考えられます。こうしたばらつきへの対策を講じず、同一条件での生産を続けてしまうと大規模なリコールにつながる不良品の発生につながりえます。

弊社AI技術によりリサイクル材の物性の低下やロットばらつきによる品質の不安定さを、最小限に抑えることが可能です。製品利用者の安全性とサステナビリティの実現を支援しています。

今後の展開弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。製品利用者の安全性とサステナビリティの実現に取り組んでいます。今後、国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様への弊社技術の提供をより進めて参ります。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

樹脂温度モニタリング・成形時系列データ解析技術を提供 - 製造AIベンチャーMAZIN

MAZIN — Thu, 07 Mar 2024 14:30:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）は、樹脂温度センサ等を使用した樹脂成形時系列データ解析技術の提供を開始いたします。
金型温度変化に伴う成形不良の発生の防止等、品質管理体制・トレーサビリティの強化に向けての活用が可能です。

背景近年、自動車業界を中心にリコールが発生しており、大きな注目を集めています。あるケースでは、樹脂密度の低下が要因と指摘されており、根本原因は、成形時の不適切な条件設定にあると考えられます。
こうした背景から、品質管理体制・トレーサビリティのより一層の強化、実現に向けた各種技術の活用に向けた議論が進んでいます。

業界が抱える課題自動車部品の品質管理は、高度な技術と厳密な検査が求められる分野です。スーパーエンプラ等では、成形時の金型温度や樹脂温度が成形品質に大きな影響を与えることがあります。例えば、ポリフェニレンサルファイド（PPS）では、成形時の樹脂温度変化が、結晶化度の低下を招き、製品の樹脂密度低下による強度低下や膨潤の発生につながる可能性があります。

金型温度は成形中、剪断熱の発生等で局所的に変化することがあります。これは成形中の樹脂温度変化に影響し、先述の成形品の不具合につながり得ます。

こうした事象への対策として、成形中の樹脂温度のモニタリング・解析は有用です。

弊社の取り組み MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを解析し、生産異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムを開発しています。樹脂温度センサを利用した成形不良検知技術では、成形中の樹脂温度の時系列変化を解析し、シルバーやブリスター等の成形不良を検知することが可能です。

上記は、樹脂温度センサ、内圧センサから取得したデータを基に特徴量を抽出し、ショットごとにプロットしたグラフです。MAZINの独自アルゴリズムでの解析により、樹脂温度の変化の影響を受けやすいブリスターの検知が可能なことが分かります。

EV等での軽量化ニーズに伴う、優れた材料特性を持つPPSなどの高機能樹脂の需要拡大の際、この技術を活用し、成形中の樹脂温度のモニタリング・解析することで、成形プロセスの品質管理の強化を期待できます。

今後の展開弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。今後、これら技術をベースにした国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様との連携を拡大していきます。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

【SCM支援】成形条件自動調整AIで新設海外工場の生産品質安定化 - 製造AIベンチャーMAZIN

MAZIN — Tue, 05 Mar 2024 14:05:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）は、成形条件自動調整AIによる、生産品質安定化支援を開始いたします。
グローバルサプライチェーンの見直しに伴う、新設ラインの立ち上げの際、成形品質安定化に向けた支援が可能です。

背景米中貿易摩擦や感染症リスク、地政学上のリスクなど、近年の外部環境変化が製造業のサプライチェーン見直しを加速させています。製造業の各プレイヤーにとって、新たな生産拠点の確立は、現代ビジネスにおける急務です。

業界が抱える課題インドのMake in India（メイク・イン・インディア）政策やインドネシアの経済開発迅速化・拡大マスタープラン（MP3EI）政策等、自国GDPの製造業比率の引き上げを目指し外資企業の誘致を推進する諸外国の動きも活発化しています。

こうした動きはグローバルサプライチェーンのレジリエンス強化の観点から重要ですが、同時に品質安定化が課題となります。新興国での生産開始時、オペレーション標準化と早期の生産安定化は必須です。

弊社の取り組み MAZINは、センシングデータを基に生産異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムを開発しています。品質新設工場や新人オペレータが多い環境下における、樹脂成形プロセスにおける生産品質の安定化に向けたサポートが可能です。
特に、ASEAN地域で普及している油圧成形機の安定制御や新規採用オペレータの業務サポートの面で有効です。

こうした技術の提供で、工場の地理的な特性や使用する成形機の特性、現場オペレータの作業ムラに起因する課題に対してアプローチし、成形品質の安定化に貢献します。

今後の展開弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。今後、これら技術をベースにした国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様との連携を拡大していきます。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

【リサイクル材の安定量産に】射出成形AIによる材料選定支援 - 製造AIベンチャーMAZIN

MAZIN — Thu, 29 Feb 2024 09:00:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）は、材料のロットばらつきを定量評価するアルゴリズムの提供を開始いたしました。
欧州委員会が公表する自動車設計・廃車（End-of-Life Vehicles：ELV）管理に関する規則案等で注目される、ポストコンシューマリサイクル（PCR）樹脂等のリサイクル材等について、ロット間ばらつきの定量評価及び選定支援が可能です。

背景 2023年7月13日に欧州委員会は、自動車設計・廃車（End-of-Life Vehicles：ELV）管理に関する規則案を公表しました。ELVは、新車の製造において使用されるプラスチックの25%をリサイクル材で賄うことを義務付けており、このうち、廃車由来は25％と定める等の内容も含んでいます。

業界が抱える課題リサイクル材の活用は、資源の循環を促進し環境負荷を減少させることに寄与しますが、ロットごとのばらつきが大きいため、安定した生産のハードルとなっています。

ばらつきの大きな樹脂を選定してしまうと、それに伴って成形条件を調整する手間が大きくなり、成形品質にも影響を及ぼします。安定した連続生産実現のために、適切な材料選定が重要なステップとなっています。

弊社の取り組み MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを活用し、生産異常検知や生産条件の補正を行う先進的なアルゴリズムの開発に取り組んでいます。
射出成形プロセスにおけるリサイクル材の活用においては、ロットのばらつきを定量化し、適切な材料選定を支援しています。

市場に出回る前の段階で発生する工場の端材などを再利用したPre-Industrial-Recycledプラスチック(PIRプラスチック)と消費者が使用後に回収されるPost-Consumer-Recycledプラスチック(PCRプラスチック)の2種類が存在します。
ELV管理に関する規則案にもあるように、一層の環境配慮から、工場内の端材等に由来するPIRではなく、PCRプラスチックの使用が推奨されています。一方で、PCRは市場に出回り、回収された様々な製品が由来のため、品質にばらつきが生じやすくなる傾向にあります。

上記グラフは、同一品種の異なるロットの樹脂を成形した際に得られたデータを元に、弊社アルゴリズムが抽出した特徴量で形成するクラスタです。ロットごとに異なるクラスタを形成していることが確認できます。

このケースでは、ロットが変わるたびに成形品質の一貫性が損なわれる可能性が高いと考えられます。

このようにロットごとのばらつき具合を定量評価することで、ロットのばらつきが少ない材料選定が可能です。リサイクル材を用いた安定成形を実現する一助となります。

今後の展開弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。今後、これら技術をベースにした国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様との連携を拡大していきます。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売
URL：https://www.mazin.tech

Provides molding quality stabilization algorithm using PCR resin - AI for INJ MLDG powered by MAZIN

MAZIN — Wed, 28 Feb 2024 08:30:00 +0900

MAZIN, Inc.(Headquartered in Chuo-ku, Tokyo; President and CEO: Takanori Kadoya, hereafter referred to as MAZIN) will begin the quantitative evaluation of recycled material lot variability in resin molding and support for adjustment of molding conditions.

Highlighted by the European Commission's draft regulations on automotive design and End-of-Life Vehicles (ELV) management, etc., it is possible to support the stabilization of molding using recycled materials such as Post-Consumer Recycled (PCR) resin and to provide additional functionalities for molding machine manufacturers.

Situation On July 13, 2023, the European Commission published a draft regulation on automotive design and End-of-Life Vehicles (ELV) management. The ELV regulation mandates that 25% of the plastics used in the manufacture of new vehicles must be covered by recycled materials, including specifying that 25% should come from end-of-life vehicles.

Against this backdrop, the manufacturing industry, especially the automotive sector, is intensifying its efforts to utilize Post-Consumer Recycled (PCR) resins, accelerating a paradigm shift in material usage within the auto industry aimed at environmental protection and the sustainable use of resources.

The above graph is the result of a survey of demand trends for recycled resin in Japan. Demand for recycled resin is expected to grow.

Industry Challenges The use of recycled materials encourages a shift towards environmentally friendly and sustainable production activities. However, the variability in lots of PCR resin, which directly affects molding quality, impedes stable production. The evolution of molding technology is required to solve this issue.

Our Initiatives

MAZIN is developing algorithms that analyze sensing data obtained from manufacturing sites to detect production anomalies and adjust production conditions.
In the utilization of PCR recycled materials in the injection molding process, we are developing technology to quantify lot variability and adjust conditions accordingly.

Instead of focusing on how to produce high-quality recycled materials, the emphasis is on how to handle the variability in quality within the production process and improve productivity and defect rates. MAZIN supports improvement activities from a perspective closer to the production site.

The graph above represents clusters formed by feature quantities extracted by our algorithm, based on data obtained from molding both virgin and PCR polypropylene (PP) resin. It confirms that our correction technology can suppress variability within the same lot of PCR PP resin to the level of virgin PP resin.

By providing such technology, we can increase the usage ratio of recycled materials from the perspectives of reducing environmental impact and promoting resource recycling. This contributes to the expansion of recycled material usage, which was previously limited due to the difficulties in quality management, and enhances the functionality of the molding equipment used.

Future Developments In addition to the technology mentioned above, our company is developing algorithms aimed at solving various issues that arise in molding sites, such as estimating resin viscosity. Moving forward, we plan to expand our collaborations with domestic and international injection molding machine manufacturers and sensor manufacturers based on these technologies.

# About MAZIN, Inc.
- CEO：Takanori Kadoya
- Founded：June 2018
- Location：3-3-6 Nihonbashi Honcho, Chuo-ku, Tokyo, Waka-Sue Building 2F
- Capital JPY：430,616,734 (including capital reserve)
- Business Description：Research, development, and sales of manufacturing AI
- URL：https://www.mazin.tech

【リサイクル材活用の一助に】ロットばらつき定量評価アルゴリズムを提供開始 - 製造AIベンチャーMAZIN

MAZIN — Tue, 27 Feb 2024 08:30:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）は、材料のロットばらつきを定量評価するアルゴリズムの提供を開始いたしました。
今後、化学メーカ様、材料商社様と連携したリサイクル材等のロット間ばらつきの定量評価及び選定支援を積極化していきます。

背景サステナビリティへの関心の高まりと厳格化する環境規制は、リサイクル材の利用を加速させています。特に欧州を中心とした自動車産業に関連しては、新規制案によるリサイクル材の使用義務化が、品質の安定したリサイクル材料の確保とその効果的な利用を求めています。

業界が抱える課題リサイクル材の利用拡大は環境負荷の低減に寄与します。一方で、ロットごとでの品質ばらつきは大きな課題です。サステナビリティへの関心が一段と高まるに伴い、PIR(post-industrial recycled)樹脂などのばらつきの小さな高グレードなリサイクル材の確保が難しくなってきます。

素材を成形する工場、素材を提供する化学メーカ、材料商社の双方の立場にとって、PCR(post-consumer recycled)樹脂などのロットばらつきの大きな樹脂でも安定して成形を行うための技術の確立は、サステナブルな生産の実現に向け重要さを増してきます。

弊社の取り組み MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを解析し、生産異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムの開発を行っています。

大手商社や化学メーカー各社が取り組む、より品質の高いリサイクル材の生産に向けた、技術の開発ではなく、射出成形工程内で生じるリサイクル材のロットばらつきにどう対処し、生産性・不良率を改善するか？等、より生産現場に近い視点での改善活動のご支援に取り組んでいます。

上記グラフは、同一品種の異なるロットの樹脂を成形した際に得られたデータを元に、弊社アルゴリズムが抽出した特徴量で形成するクラスタです。ロットごとに異なるクラスタを形成していることが確認できます。
このケースでは、ロットが変わるたびに成形品質の一貫性が損なわれる可能性が高いと考えられます。
ロットごとのばらつき具合を定量評価するアルゴリズムの提供でロットのばらつきが少ない材料選定に向けたご支援が可能です。リサイクル材を用いた安定成形を実現する一助となります。

今後の展開弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。今後、これら技術をベースにした国内外の射出成形機メーカ様やセンサーメーカ様、化学メーカ、材料商社との連携を拡大していきます。

【会社概要】
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発と販売

【射出成形AI】成形品質安定化技術が日刊工業新聞「型技術 2024年3月号」に掲載

MAZIN — Thu, 22 Feb 2024 08:00:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）が提供する成形条件自動調整技術が日刊工業新聞社出版の「型技術 2024年3月号」に事例として掲載されました。
https://pub.nikkan.co.jp/book/b10053049.html

導入日本の射出成形業界は、技術の高度化と市場の多様化に伴い、絶えず進化を遂げています。近年では、リサイクルプラスチックやバイオプラスチック等のサステナビリティを意識した材料を使用しての生産や、生産年齢人口の減少や技術者の高齢化といった社会的課題の解決など、様々な要求が高まっています。これらの課題の解決に向け、AIやIoTといったデジタル技術の活用を進める動きが加速しています。
熟練者の高齢化に伴う技能承継や、成形品の市場からの要求の高まりに伴い、金型内センサから得られる型内圧力や射出速度等の成形条件データの取得・解析技術の重要性は日増しに高まっています。

弊社の取り組み株式会社MAZINは、射出成形プロセスにおけるAI技術の提供を通じて、業界の課題解決に積極的に取り組んでいます。
金型および、成形機から取得したデータに基づき、成形不良検知、成形条件調整を行う技術の他、樹脂粘度の推定や、材料ロットにおける品質ばらつきの定量評価等、射出成形業界が抱える課題の解決を支援するAIの開発を進めています。

今回、「型技術 2024年3月号」では、上記のうち、成形不良検知、成形条件調整に関する技術の概要、その事例について掲載されています。是非、ご一読ください。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発
URL：https://www.mazin.tech

【ELV管理規則案で注目】PCR樹脂の成形品質安定化アルゴリズムを開発 - 製造AIベンチャーMAZIN

MAZIN — Tue, 20 Feb 2024 08:45:00 +0900

株式会社MAZIN（東京都中央区　代表取締役社長：角屋貴則、以下、MAZIN）は、樹脂成形におけるリサイクル材ロットばらつきの定量評価および、成形条件の補正支援を開始いたします。

欧州委員会が公表する自動車設計・廃車（End-of-Life Vehicles：ELV）管理に関する規則案等で注目される、ポストコンシューマリサイクル（PCR）樹脂等のリサイクル材を利用した成形の安定化や成形機メーカ向けに機能追加等の支援が可能です。

背景 2023年7月13日に欧州委員会は、自動車設計・廃車（End-of-Life Vehicles：ELV）管理に関する規則案を公表しました。ELVは、新車の製造において使用されるプラスチックの25%をリサイクル材で賄うことを義務付けており、このうち、廃車由来は25％と定める等の内容も含んでいます。

こうした背景から、製造業、とりわけ自動車業界でポストコンシューマリサイクル（PCR）樹脂の利用に関する取り組みが活発化し、環境保護と資源の持続可能な利用を目指す中で、自動車業界における材料利用のパラダイムシフトが加速しています。

業界が抱える課題リサイクル材の使用は、環境に配慮した持続可能な生産活動への移行を促します。一方で、成形品質に直結するPCR樹脂のロットばらつきは安定生産の妨げとなります。この解決に成形技術の進化が求められています。

弊社の取り組み

MAZINは、製造現場から得られるセンシングデータを解析し、生産異常検知や生産条件の補正を行うアルゴリズムの開発を行っています。

射出成形プロセスにおけるPCRリサイクル材の活用においては、ロットのばらつきを定量化し、条件の補正を行う技術を提供しています。
質の高いリサイクル材の生産をどう実現するか？ではなく、生産工程内で、その品質ばらつきに対してどう対処し、生産性・不良率を改善するか？等、より生産現場に近い視点での改善活動を支援可能です。

上記グラフは、PP樹脂における、バージン材とPCR樹脂を成形した際に得られたデータを元に、弊社アルゴリズムが抽出した特徴量で形成するクラスタです。同一ロットのPCR樹脂について、弊社の補正技術でバージン材水準のばらつきまで抑制可能なことが確認できます。

こうした技術の提供で、環境負荷の低減と資源循環の観点からリサイクル材の使用比率の増加を実現し、品質管理の難しさから利用が制限されていたリサイクル材料の利用拡大や用いる成形装置の機能向上に貢献します。

今後の展開弊社では、上記技術のほかに樹脂粘度の推定等、成形現場で生じる各種課題の解決を目指すアルゴリズムの開発を行なっています。今後、これら技術をベースにした国内外の射出成形機メーカ様やセンサメーカ様との連携を拡大していきます。

■会社概要
代表取締役：角屋貴則
設立：2018年6月
所在地：東京都中央区日本橋本町３丁目３−６ワカ末ビル２F
資本金：430,616,734円(資本準備金含む)
事業内容：製造AIの研究開発
URL：https://www.mazin.tech