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二軸押出機の基礎から、二軸押出機内の樹脂流動解析に用いられている代表的なFAN法、FEM、粒子法について、アルゴリズム・活用事例・最新の研究等を説明いたします。
さらに、人工知能を用いたスクリュ構成の自動最適化の事例と関連するAI・IoTソリューションを説明し、実際のAI・IoT活用のポイントを説明します！
１． 二軸押出機の基本構造・プロセスについて
1-1. 二軸押出機の外観と主な構造（TEX）
1-2. 二軸押出機のコンパウンドプロセス
1-3. スクリュ形状による効果
1-4. 溶融樹脂の特性
２． 二軸押出機のシミュレーション技術
2-1. FAN法、FEM、粒子法の概要紹介
2-2. FAN法による二軸押出機のシミュレーション技術
(1）FAN法の概要と演算アルゴリズム
(2）FAN法の特徴・長短所と評価できること・適用範囲
(3）FAN法による二軸スクリュ混練予測（活用事例）
(4）脱揮プロセス、3D-FAN法（局所的な混練性評価）への拡張
(5）FAN法によるシミュレーションの妥当性検証
2-3. FEMによる二軸押出機のシミュレーション技術
(1）FEMの概要と演算アルゴリズム
(2）FEMの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
(3）FEMによる二軸スクリュ混練予測・混練性能評価（活用事例）
(4）FEMによる二軸混練シミュレーションの妥当性検証
2-4. 粒子法による二軸押出機のシミュレーション技術
(1）プラスチック成形加工に用いられる粒子法について
(2）粒子法MPSの概要と演算アルゴリズム
(3）粒子法MPSの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
(4）粒子法MPSによる二軸スクリュ内の樹脂混練予測と脱揮プロセスの予測
(5）粒子法DEMの概要と演算アルゴリズム
(6）粒子法DEMの特徴・長短所と評価できること・適用範囲
(7）DEM-MPS連成による樹脂溶融可塑化予測
(8）粒子法による二軸混練シミュレーションの妥当性検証
３． 二軸押出機における人工知能AIの活用展開
3-1. 人工知能AI（ディープラーニング）の概要
3-2. 産業界への応用事例の紹介
3-3. ディープラーニングのアルゴリズム
3-4. 二軸スクリュ構成の自動最適化へのAI適用事例
(1）必要となる教師データ
(2）教師データの学習方法
(3）AIによる推奨スクリュ構成の出力
(4）推奨スクリュ構成による検証
４． 二軸押出機のAI/IoTソリューションと活用展開
4-1. 生産管理システム
(1）IoTによる稼働状況・生産データの「見える化」
(2）生産性・品質向上効果
4-2. 運転支援システム
(1）技術者の経験・ノウハウに頼らない生産運転条件の設定
(2）導入効果
4-3. 予防・保全システム
(1）異常検知システムと故障の未然防止
(2）センサの適切な選択や取付位置・運用について
【質疑応答】