本稿は、板金成形プロセスにおける成形効果をより精度高くかつ迅速に予測するために人工知能をどのように活用できるかを検討する。焦点は、有限要素法をはじめとする従来の数値シミュレーションを補完または部分的に代替しうるデータ駆動型モデルの活用にある。目的は、力、形状のずれ、潜在的な欠陥などのプロセス指標を早期かつ効率的に予測することである。

著者らは、現代の機械学習手法が、特に複雑または時間的制約のある製造プロセスにおいて大きな可能性を持つことを示している。実験データ、プロセス監視、AIモデルを組み合わせることで、開発期間の短縮、シミュレーション作業の削減、プロセス安全性の向上が期待できる。したがって本研究は、成形プロセスのインテリジェントでデータ駆動型の最適化という現代生産技術の重要な潮流に寄与する。