キスラー、医療技術向け射出成形におけるAI支援自動品質管理を発表

糖尿病やパーキンソン病などの疾患を治療するために新薬が登場し、それらに依存する患者数も増加しています。その結果、自動注射器などの特定の医療機器の需要が高まっています。医療機器業界は、品質を損なうことなく需要の増加に対応するため、生産能力の迅速に増強する必要があります。例えばインスリンペンが確実に機能しない場合、生命に関わる事態に発展する可能性があります。メーカーも自らを守る必要があります。万が一、故障が発生した場合には、生産エラーを防ぐためにあらゆる技術的可能性を尽くしたことを証明する必要があります。最先端技術は、医療機器業界で依然広く使用されている物理的サンプリングによる統計的工程管理よりも、はるかに徹底した選択肢を提供します。

医療技術向け射出成形における高度な品質保証

自動化された全数検査では、すべての部品がチェックされます。AIモデルは金型内のセンサデータを活用し、生産される個々の部品の寸法や重量といった重要な品質パラメータを算出します。プラスチック射出成形では、確立されたキャビティ圧力測定と接触温度がこれらの計算の基礎となります。多くの場合、新方式への切り替えはソフトウェアの問題であり、生産と品質保証の連携を変えるだけで済みます。「キスラーは、医療業界のメーカーが量産に向けて最大限の安全性を確保するために、自動化された品質管理を備えた最先端の生産プロセスに移行するケースが増えているのを目の当たりにしています。当社専門家チームは、この新たな品質保証の形態を可能な限り迅速かつ効率的に導入するための支援を提供します」と、キスラー プラスチック事業部門責任者であるオリバー・シュネルは説明します。

AIによる成功した自動化品質管理

キスラーは今年のK showにおいて、センサからプロセス監視・制御、データ文書化に至る自動化品質管理のための完全な計測チェーンを展示します。来場者は、最小サイズのキャビティ圧力・温度複合センサ（6188）を実際にご覧いただけます。このセンサが収集したデータは、キスラーのComoNeoプロセス監視システムによって評価・分析されます。ComoNeoは射出成形サイクル全体を通じて圧力と温度データをリアルタイムで収集し、基準曲線との比較により偏差を確実に検出します。

自動品質管理に最適なソリューションは、プロセス検証のためのモデル分析を実行するSTASA QCソフトウェアに、ComoNeoPREDICTという追加ソフトウェア機能を組み合わせることです。この解析に基づき、ComoNeoPREDICTは人工知能を用いて個々の部品の品質を算出します。AkvisIOプロセスデータ管理プラットフォームは結果を文書化し、他のソースからのデータと統合します。プロセスと品質の記録に加え、AkvisIOは長期サイクルや期間にわたるプロセスデータ分析を可能にします。これにより医療機器メーカーは、最高水準のFDAおよびMDR基準に準拠しつつ、プロセスを最適化し、顧客に安全な製品を提供することができます。