Mech・Elec &
Chemical Eng住友ベークライトの機電・化学工学系の活躍

私が所属するエンジニアリング部では、物理法則を駆使し、２Ｄ－ＣＡＤ、３Ｄ－ＣＡＤ、シミュレーションを利用した設計で、新規設備製作や既存設備改造を行っています。
その中で私は設備担当者として、世の中にない新しいプラスチックの開発に向けて、ラボサイズの研究設備、セミ量産設備、量産設備の導入に携わってきました。最初は高さ1ｍ程度の小規模なラボ設備の設計を任され、経験を重ねる中で多くのことを学びながら、その後、10ｍを超える高さの量産設備を手掛けるまでに至りました。また、この量産設備の導入時は、併せて建屋建設も担当しました。

設計業務は、さまざまな制約条件を乗り越えながら進めていきます。安全性、生産効率、納期、コストに加え、設備としての使いやすさや故障・停電などの異常時対策、メンテナンス性など、さまざまな検討項目があり、それらは複雑に絡み合っています。それぞれで相反する項目もあり、どのようにクリアするかを考えるのが、設計者の腕の見せ所です。同僚や上司の協力のもと、深く考え設計したものが形になり、実際に動き出し、目的の仕様を達成した瞬間は胸が熱くなります。
導入後、実際に設備を利用するメンバーからかけられる感謝の言葉は、次への大きな活力になります。これがこの仕事の最大の魅力だと思います。

最近まで、ある建設部材の高強度樹脂製品化プロジェクトに携わっていました。この新商品は鋼材を腐食しない樹脂に置き換えることで軽量化と長寿命化をもたらします。それにより、省エネを求める社会へ大きく貢献できることから、とても夢のある開発案件でした。
ただ、その実現には多くの課題がありました。特に、この製品は利用することで大きな力が加わる建設部材だったため、樹脂構造物の強度確保にはかなり頭を悩ませました。そこでさまざまな部所や関係者の協力のもと、強度を飛躍的に向上させた複合樹脂を用い、設計とシミュレーションを繰り返しながら最適形状を導き出し目標強度を達成。樹脂製品を利用した世界初の建設部材の開発に成功したのです。今後もこのような新製品開発に携わることで、樹脂の可能性を広げていきたいと考えています。

現在は、樹脂合成や合成後樹脂の精製プロセスの最適化に関する研究を行っています。目指すプロセスとしては、樹脂の機能・性能を向上または維持しつつ、生産速度の向上や生産コストを少なくすることになりますが、それに加えてエネルギーや廃棄物の削減による環境負荷低減といった視点も必要です。このため、日々の業務では、生産技術や樹脂の処方・物性・製品としての機能などに関して足りない知識や情報を集めながら、簡易的な代替装置での実験や分析評価を行い、得られた結果からプロセス設計を行うということを単位操作ごとに繰り返しています。

研究・開発業務には、目標を明確化した後に、過去に社内で検討された知見の精査や社内外の技術調査、処方やプロセス決定のための実験、最終的な装置・プロセスへの落とし込みなど、多くの段階があります。多くの仲間が、最終目的を見据えながら一つ一つの判断を積み上げていくのです。さらに、高度な評価技術やシミュレーションによる解析・評価が必要な場合は、社内のエキスパートの助力をもらいながら進めていきます。こうしてさまざまな方から得た知識や技術を、目標の実現に結実させていく…それが研究・開発業務の面白さであり、魅力だと考えています。

私の所属するプロセス企画開発部は、各事業部への普遍的ソリューションの提供を目的に、現行の生産プロセスで採用されている単位操作の最適化を、さまざまなアプローチで目指しています。
私自身の直近の業務は、合成・精製装置のスケールダウン、高効率化を図るための研究ですが、以前は、物質表面の微細加工技術や光導波路の材料開発など、今と全く異なる業務でした。研究や開発のテーマが変わると一からの勉強になりますが、過去に獲得した知見が今に生かせることも多く、幅広く価値のある経験を蓄積できていると考えています。
今後は、環境負荷がさらに少ないプロセスや、現状では大量の合成や精製が難しいとされる高価値物質のプロセスの開発に挑戦していきたいと考えています。

コーポレートエンジニアリングセンターは、実際に製品を開発・製造している各事業部と連携して、当社製品の高度化や技術的な問題解決・改善のサポートを行う役割を担っています。私も入社から数年の間は、当社の電子材料製品の一つであるアンダーフィル材（半導体封止材）の高流動化に関する実験的な検討業務で、担当事業部の支援を行なっていました。
現在は、学生時代にコンピュータシミュレーションによる研究を行っていた知見を活かし、シミュレーションによる材料や製造プロセスの評価・解析を担当しています。

それぞれ独自開発した樹脂を扱う複数の部署から解析の依頼が来るため、色々なプラスチック製品や製造プロセスに触れる機会があります。
そのような素材やプロセスがどのような原理で成り立っているのかを、業務を通じて深く理解することで、自らの知見を広げていくことができる点に魅力を感じています。
また、市販のシミュレーションソフトでは十分な解析ができないと判断した際は、自分でプログラムを作成したりシミュレーションを拡張したりして対処しています。そうした自分の創意工夫の結果、新たな発見をしたり、問題解決ができたりしたときは、特に大きなやりがいを感じます。

解析対象は、材料そのものからその製造プロセスまで幅広く、構造解析、流体解析、伝熱解析など、それぞれの専門ソフトを用います。
構造解析では、当社製品のポリカーボネート板を使用したバイク部品や、熱硬化性樹脂を使用した建材の強度解析などを実施。流体解析では、金型内の樹脂の流動状態や炉内の温度分布の予測による製造プロセスの改善を提案しました。
その他、事業所の製品担当者とともに顧客先に赴いて解析を行う業務もあります。また現在、九州大学の博士課程に在籍しており、樹脂中に粒子が分散した材料の流動シミュレーションの研究も行っています。こちらで博士号を取得し、評価・解析技術の研究で得た知見を現在の業務にフィードバックし、会社や社会の発展に貢献したいと考えています。

大学で電気電子を専攻した私の主な業務は、当社製品の製造工程に設置される生産設備や検査装置の導入・改造に伴う初期検討や設計です。これまで手掛けてきた案件の多くは、手動で行われている検査を自動化するための装置の導入でした。
仕事の流れとしては、①要求部署への課題ヒアリング。②そこで把握した課題を解決するために必要な装置の考案。③考案した装置の妥当性確認。④実装置の設計・製作。⑤試運転調整となります。当社で取り扱っている樹脂製品は多岐にわたるため、化学・物理等分野を問わず幅広い知識が必要になってきます。

一つは、職場に若手の意見を積極的に聞いてくれる雰囲気があり、自分の意見を装置設計に反映させられるという点です。もちろん十分な理論的裏付けが必要になりますし、不明な点は上司に聞くだけでなく自ら率先して情報収集を行う必要がありますが、それが上手く行ったときの感動はひとしおです。
もう一つは、技術者としてダイレクトに評価される機会が多いという点です。自分が設計した機械はすべて自社内で使用されるため、ユーザー評価が直接耳に入ってきます。良い意見は自信になり、改善点は修正し次の装置設計に生かすことができ、自らの学びにもなっていると感じています。

現在は、各事業所の主要製品の検査装置の導入に伴う初期検討を主に行っています。まずは当社の製品の検査仕様に合った装置を調査し、次いで装置メーカーへのヒアリングを行い、デモ機を借りて導入が妥当かどうかのテスト・設定調整等を行います。その結果が良好であれば、ラインに組み込むための仕様を決め、装置メーカーに正式発注。完成次第、試運転を実施します。また、所属部署の業務とは別に、自ら新商品を立ち上げるプロジェクトにも携わっています。自分の提案した新商品を、3Dプリンターを利用して具現化し、実用化検討を進めています。
今後は、要求部署が本当に求めている内容を理解した上で安全性・利便性をより追求するなど、使用者のことを一番に考えた設備設計を極めたいですね。

入社後は生産技術研究所で、数100nm～数10μmの微細な構造を樹脂製品に加工するための研究開発を行っていました。社内バイオ製品や食品用フィルムの、光の透過率や水への濡れやすさを調整する技術を獲得することが目的です。具体的には、微細構造のパターン設計、金型の作製、製品への微細加工実験などを行っていました。
現在はコーポレートエンジニアリングセンターにて、工場のAI/IoT計画の推進や、最新データ分析、機械学習手法の情報収集、調査などを行うとともに、工場や研究所内に蓄積されたデータ分析を行っています。

コーポレートエンジニアリングセンターには、社内のデータ分析の専門家が集結しています。AI/IoTの推進を図る当部署でも、化学技術とデータ分析を組み合わせた新しい視点で、今までになかった課題解決方法を開拓しています。そうして各部署が抱える課題を解決することに大きな意義を感じています。
また、工場や研究所のデータ分析を行う際に、その分野の専門知識を持った製造担当や研究担当と連携しながら、深いコミュニケーションを取れることにも魅力を感じています。分析を通して未解明の現象や新たなメカニズムが明らかになり、工場や研究所のメンバーから感謝されたときにも、やりがいを感じます。

工場内の生産設備に取り付けた複数のセンサーから得られるデータと、その設備から生産された製品の特性データとの関係性についてグラフ化を進め、製品不良の要因解析や製品特性の予測を行なっています。そこから得られた知見をベースに、製品特性をさらに高精度に予測する技術を確立することで、生産ラインの高度自律制御の実現を目指す取り組みです。さらに、研究所に蓄積された配合データと製品特性のデータを基にして、製品特性の予測を可能にするプログラムの開発も行っています。
また、学会や研究会等にも参加し、最新のデータ分析手法の調査や初期検討を常に行っています。
今後は従来の機械学習方式だけでなく、製造プロセス中に生じている現象を正しく理解して予測モデルに組み込み、より製品特性の予測精度を上げる手法にも挑みたいと考えています。