自動化されたスキャンソリューションが航空宇宙製造を高速化
ジェット翼の表面スキャンを、4 分未満に短縮
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カンザス州ウィチタは、「世界の空の首都」として知られています。そのひとつは、先進的な航空機製造の最先端研究所であるウィチタ州立大学の国立航空研究所 (NIAR)があることです。この地域には、ボーイング、ホーカービーチクラフトコーポレーション、ボンバルディアリアジェット、セスナ、スピリットエアロシステムズ、エアバスアメリカズなどの有名な航空宇宙および防衛OEMの拠点があります。高度な航空機製造の競争の激しい世界では、イノベーションを推進できる世界クラスの人材を育成することが、産業の長期的繁栄にとって不可欠です。NIAR は、高度に熟練した航空機組立の専門家に対するローカルおよびグローバルなニーズの両方への支援でユニークなポジションにあります。同研究所の高度な航空宇宙研究のため、NIAR はオバマ大統領によって製造センターとして選ばれました。
この栄誉により、NIAR は、米国の産業、大学、連邦政府機関間の官民パートナーシップを通じて製造技術の開発と商業化に焦点を当てた、全米の研究機関のネットワークの一部となっています。民間産業に対する同研究所の価値は軽視できません。NIAR は、一流の航空宇宙研究組織として、航空機製品の開発のためのテストおよび設計サービスを提供しています。NIAR および今後の業界にとって重要なイニシアチブは、自動化された製造技術を活用して速度とスループットを向上させる方法を決定することです。自動車メーカーは既に自動化を採用していますが、その理由の1つは生産量が非常に大きいためであり、これに比べて航空宇宙産業はこの投資のペースが遅くなっています。
その理由のひとつは、生産量の違いです。多くの航空機メーカーは少量生産と見なされており、最新の自動車OEMで現在使用されている自動化技術の採用が遅れています。ただし、NIAR のような組織は、低生産市場でも自動化を採用することが簡単であることを実証しているため、こうした傾向は変化しています。
最近、NIAR は Hexagon Manufacturing Intelligence と連携し、航空宇宙産業向けの自動翼表面スキャンソリューションを開発しました。NIAR と Hexagon のエンジニアは、約 25'x 6 ' の小型ビジネスジェットの翼を使用して、これまで 1 日かかっていたスキャンプロセスを 4 分未満に短縮することができました。NIAR は、自動化ソリューションによって提供されるマルチタスク機能を活用して、ロボット、スキャンテクノロジー、ソフトウェアツールの統合ネットワークが正確かつ反復的に計測および検査タスクを管理できることをジェット翼で示しました。
このブレークスルーを実現するために、チームは Leica Absolute Tracker AT960、および ABB IRB 4600-40/2.55 ロボットに取り付けられた Leica T Scan 5 の組み合わせを使用しました。ウィチタ州立大学ロボティクスおよびオートメーション国立航空研究所のディレクターであるブライアン・ブラウン氏が、この自動化プロジェクトを主導しました。Hexagon Manufacturing Intelligence のアプリケーションエンジニアと緊密に連携し、数時間で自動スキャンプロセスを立ち上げて実行することができました。「大規模な航空宇宙部品を数時間から数日手作業で検査するのではなく、Leica T-Scan 5 と ABB Robotics を活用して、ジョブを数分しかかからない自動化プロセスに変えることができます」と、ブラウン氏は言います。
結果は非常に心強いものでした。大型の金属仕上げの翼セクションをスキャンするという課題にもかかわらず、表面スキャンデータは高い精度で迅速に収集できました。NIAR の使命は、「テスト計画が結果になる場所」になることです。完全な構造要素がこのイニシアチブの焦点です。ジェット翼の表面スキャンを迅速かつ正確に提供できる機能は、従来の航空機計測プロセスからの脱却であり、航空宇宙アセンブリが意図したとおりに製造されることを保証する自動化された正確かつ高速な方法を実現します。「自動化とハイエンドの計測機器を使用することで、大規模な航空宇宙コンポーネントを数時間または数日ではなく、数分で検査できるようになったため、製品ライン全体で生産性と効率を大幅に高めることができます」と、ブライアン・ブラウン氏は付け加えます。
20ヵ所 を超える研究所が機体技術の認証テストと年間予算 4,500 万ドルに重点を置いており、NIAR は米国における先進的な航空宇宙製造プロセスへの道を開いています。同地域の経済は、航空製造業によって支えられています。ウィチタには 7,000 人のエンジニアと 26,400 人の航空宇宙生産の仕事があります。ここで、米国製航空機の 43% が製造されているのです。
「より多くの航空製造プロセスが自動化されるにつれて、組織は速度、効率、精度の向上を求めています。ウィチタ州立大学のラボの専門知識と Hexagon Manufacturing Intelligence チームの洞察力を組み合わせることにより、付加価値が高いが低コストのソリューションを、迅速かつ効率的に開発および実現できます」と、ブライアン・ブラウン氏は締めくくりました。
この栄誉により、NIAR は、米国の産業、大学、連邦政府機関間の官民パートナーシップを通じて製造技術の開発と商業化に焦点を当てた、全米の研究機関のネットワークの一部となっています。民間産業に対する同研究所の価値は軽視できません。NIAR は、一流の航空宇宙研究組織として、航空機製品の開発のためのテストおよび設計サービスを提供しています。NIAR および今後の業界にとって重要なイニシアチブは、自動化された製造技術を活用して速度とスループットを向上させる方法を決定することです。自動車メーカーは既に自動化を採用していますが、その理由の1つは生産量が非常に大きいためであり、これに比べて航空宇宙産業はこの投資のペースが遅くなっています。その理由のひとつは、生産量の違いです。多くの航空機メーカーは少量生産と見なされており、最新の自動車OEMで現在使用されている自動化技術の採用が遅れています。ただし、NIAR のような組織は、低生産市場でも自動化を採用することが簡単であることを実証しているため、こうした傾向は変化しています。
最近、NIAR は Hexagon Manufacturing Intelligence と連携し、航空宇宙産業向けの自動翼表面スキャンソリューションを開発しました。NIAR と Hexagon のエンジニアは、約 25'x 6 ' の小型ビジネスジェットの翼を使用して、これまで 1 日かかっていたスキャンプロセスを 4 分未満に短縮することができました。NIAR は、自動化ソリューションによって提供されるマルチタスク機能を活用して、ロボット、スキャンテクノロジー、ソフトウェアツールの統合ネットワークが正確かつ反復的に計測および検査タスクを管理できることをジェット翼で示しました。
このブレークスルーを実現するために、チームは Leica Absolute Tracker AT960、および ABB IRB 4600-40/2.55 ロボットに取り付けられた Leica T Scan 5 の組み合わせを使用しました。ウィチタ州立大学ロボティクスおよびオートメーション国立航空研究所のディレクターであるブライアン・ブラウン氏が、この自動化プロジェクトを主導しました。Hexagon Manufacturing Intelligence のアプリケーションエンジニアと緊密に連携し、数時間で自動スキャンプロセスを立ち上げて実行することができました。「大規模な航空宇宙部品を数時間から数日手作業で検査するのではなく、Leica T-Scan 5 と ABB Robotics を活用して、ジョブを数分しかかからない自動化プロセスに変えることができます」と、ブラウン氏は言います。
結果は非常に心強いものでした。大型の金属仕上げの翼セクションをスキャンするという課題にもかかわらず、表面スキャンデータは高い精度で迅速に収集できました。NIAR の使命は、「テスト計画が結果になる場所」になることです。完全な構造要素がこのイニシアチブの焦点です。ジェット翼の表面スキャンを迅速かつ正確に提供できる機能は、従来の航空機計測プロセスからの脱却であり、航空宇宙アセンブリが意図したとおりに製造されることを保証する自動化された正確かつ高速な方法を実現します。「自動化とハイエンドの計測機器を使用することで、大規模な航空宇宙コンポーネントを数時間または数日ではなく、数分で検査できるようになったため、製品ライン全体で生産性と効率を大幅に高めることができます」と、ブライアン・ブラウン氏は付け加えます。20ヵ所 を超える研究所が機体技術の認証テストと年間予算 4,500 万ドルに重点を置いており、NIAR は米国における先進的な航空宇宙製造プロセスへの道を開いています。同地域の経済は、航空製造業によって支えられています。ウィチタには 7,000 人のエンジニアと 26,400 人の航空宇宙生産の仕事があります。ここで、米国製航空機の 43% が製造されているのです。
「より多くの航空製造プロセスが自動化されるにつれて、組織は速度、効率、精度の向上を求めています。ウィチタ州立大学のラボの専門知識と Hexagon Manufacturing Intelligence チームの洞察力を組み合わせることにより、付加価値が高いが低コストのソリューションを、迅速かつ効率的に開発および実現できます」と、ブライアン・ブラウン氏は締めくくりました。
