射出成形とは？不良を減らすために現場で使える5つの改善ポイント

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2025.08.26

現場での射出成形工程における不良率の問題に悩んでいませんか。ショートショット、バリ、ヒケ、反りなどの不良は、適切な成形条件最適化により大幅に改善できます。本記事では、金型を改造せずに現場で即日実践できる5つの改善ポイントや不良率を削減するための対策手順をご紹介します。

射出成形の基本原理と代表的な不良現象

射出成形は、加熱溶融した樹脂を金型内に射出し、冷却固化させて製品を得る成形方法です。このプロセスには射出・充填・保圧・冷却・取り出しという複数の段階があり、各段階での条件設定が最終製品の品質を大きく左右します。

射出成形工程の基本的な流れ

射出成形は可塑化計量から始まり、型締め、射出、保圧、冷却、型開き、製品取り出しという一連の工程で構成されます。各工程での温度、圧力、時間の管理が品質安定化の鍵となります。特に射出速度プロファイルと保圧調整は、充填性と寸法精度に直結する重要な制御要素です。以下は、射出成形工程の主要な制御項目とその品質への影響についての詳細になります。

工程	主要制御項目	品質への影響
可塑化・計量	溶融温度設定、背圧、回転数	樹脂の均一性、混練度
射出・充填	射出圧力、射出速度	充填性、ウェルドライン改善
保圧・冷却	保圧力、保圧時間、金型温度管理	収縮対策、寸法精度
型開き・取り出し	型締力設定、取り出し時間	離型性、変形防止

代表的な不良現象と発生メカニズム

射出成形における不良現象は、その発生メカニズムによって分類できます。充填不良系（ショート、ウェルド）、過充填系（フラッシュバリ）、収縮不良系（ヒケ、ボイド対策）、形状不良系（反り不良対策、離型不良）に大別され、それぞれ異なるアプローチが必要です。

不良の根本原因を特定するには、発生位置と樹脂の流動パターンを関連付けて観察することが重要です。ゲート近傍とフロー末端での現象の違いを比較することで、圧力不足か過充填かの判断が可能になります。

1.成形条件の見直しによる不良対策

成形条件を最適化するには、射出圧力・速度、保圧・時間、温度管理の3つの要素を調整することで実現されます。単独の条件変更では解決できない不良も、複数条件の相互作用を理解した調整により改善が可能です。

射出圧力と射出速度の最適化の手順

射出圧力と射出速度は充填性と乱流・せん断発熱のバランスで設定します。圧力が低すぎるとショートショットやウェルドライン不良が発生し、高すぎるとエアトラップやボイド、フラッシュバリのリスクが高まります。初期設定では必要最小限の圧力から開始し、段階的に上げながら充填状態を確認する手順が効果的です。

射出速度プロファイルの調整では、ゲート通過時は高速、キャビティ内では中～低速に設定することで、充填時間の短縮と樹脂劣化の抑制を両立できます。また、肉厚変化部では速度を段階的に変更し、エアトラップや焼け焦げ不良を防止します。

保圧と保圧時間の精密制御

保圧が低いとヒケ、ショート、内部空洞が発生し、高すぎるとフラッシュバリや離型不良、型締力設定への負荷増大を引き起こします。適正な保圧はゲートシール確認により実測で設定し、ゲート部が固化するまでの圧力維持が基本原則となります。

保圧時間の最適化では、ゲート厚み×5～8秒を目安とし、製品重量が安定する最短時間を実測で求めます。過度な保圧時間はサイクルタイム短縮を阻害し、樹脂の劣化や内部応力増大の原因となるため、必要最小限に設定することが重要です。

溶融温度と金型温度の連動制御

樹脂の溶融温度設定と金型温度管理は連動して調整する必要があります。溶融温度を上げると流動性が向上し充填性や外観が改善されますが、過熱による樹脂劣化や焼け、バリ発生に注意が必要です。以下は、温度条件とその効果・副作用に関する詳細を示したものです。

温度条件	効果	副作用・リスク
溶融温度↑	流動性向上、充填性改善	樹脂劣化、焼け、バリ
金型温度↑	外観向上、反り不良対策	冷却時間延長、離型不良
温度差拡大	冷却速度向上	反り、内部応力増大

2.材料管理と乾燥条件による品質安定化

樹脂材料の管理は射出成形品質の基盤となる要素です。特に吸湿性材料では乾燥不足によりシルバーストリークやボイド対策が必要となり、機械特性の低下も招きます。材料ロット差の把握と水分管理の標準化が安定生産の前提条件となります。

樹脂乾燥条件の標準化手順

樹脂乾燥条件は材料メーカーの推奨条件を基準とし、実際の成形環境に合わせた微調整を行います。乾燥温度は推奨値の上限近くに設定し、乾燥時間は材料厚みと設備能力を考慮して決定します。乾燥不足の判定は、成形品表面のシルバーや内部ボイドの発生状況で確認できます。

乾燥設備の管理では、ホッパードライヤーの温度均一性と風量バランスを定期的にチェックします。また、材料の残留水分計測により乾燥効果を数値で管理し、品質管理の一環として記録保存することが重要です。

材料ロット管理とリグラインド材の使用

材料ロット差は流動性や収縮率に影響を与える隠れた不良要因です。新しいロットの材料を使用する際は、事前に小ロットでの試し打ちを実施し、成形条件の微調整が必要かを確認します。

リグラインド材の使用比率は新材に対し20%以下に制限し、粒度や汚染状況を目視確認してから投入することが品質安定化のポイントです。リグラインド材の過度な使用は物性低下や色調変化、異物混入のリスクを高めるため、使用記録の管理と定期的な材料評価が必要です。以下のような項目で管理を行うことが、品質安定化に大きく貢献します。

材料温度の管理記録
乾燥時間と温度の実測値
ロット番号とトレーサビリティ
リグラインド比率と使用回数
残留水分の測定データ

3.金型メンテナンスと簡易改修による対策

金型の状態は製品品質に直結する重要な要素です。大掛かりな改造を行わずとも、適切なメンテナンスと簡易改修により多くの不良を改善できます。特にランナー最適化、冷却回路の清掃、離型性の改善は即効性の高い対策として有効です。

冷却回路の清掃と温度均一化

金型内の冷却回路にスケールや汚れが蓄積すると、冷却効率の低下や温度ムラが発生します。これらは反り不良対策や冷却時間の延長、寸法ばらつきの原因となります。定期的な冷却回路洗浄と温度分布の測定により、金型温度の均一化を維持することが重要です。

冷却水の温度管理では、入口と出口の温度差を5℃以内に制御することを目標とします。温度差が大きい場合は流量不足や回路の詰まりが考えられるため、清掃やポンプ能力の見直しが必要です。また、季節変動による水温変化も考慮した温度補正を行います。

ゲート周辺の改修とランナー最適化

ゲート形状とサイズは充填性とゲートカットに大きく影響します。ゲートが小さすぎるとショートや圧力損失が発生し、大きすぎると後工程でのゲートカット不良や製品への痕跡が残ります。以下の表は、ゲート不良やランナーの最適化に関する具体的な症状と簡易対策を示しています。

ゲート不良	症状	簡易対策
ゲート詰まり	充填不足、圧力上昇	ゲート研磨、サイズ拡大
ゲート不良	カット面荒れ、残り	ゲート形状修正、角度調整
ランナー滞留	色調変化、劣化	ランナー径拡大、勾配修正

離型性改善と抜き勾配の最適化

離型不良は生産性低下と製品損傷の直接的な原因となります。抜き勾配不足と金型機構部の摩耗が典型的な要因であり、これらの改善により離型性を向上できます。エジェクタピンの配置見直しと摩耗チェック、スライド機構の定期点検により、多くの離型不良を解決できます。

離型剤の使用では、製品用途に応じた適切な選択が重要です。外観重視の製品では離型剤の使用を最小限に抑え、金型表面の鏡面仕上げやDLCコーティングなどの表面処理で対応します。機能部品では離型剤を積極的に活用し、安定した離型性を確保します。

4.現場で実践する不良別トラブルシューティング手順

不良対策を効率的に進めるには、不良現象の観察から原因特定、対策実施、効果確認までの体系的な手順が必要です。属人化を防ぎ、再現性のある改善を実現するためのトラブルシューティングフローを確立することが重要です。

不良観察と原因特定の標準手順

不良対策の第一歩は、正確な現象観察です。不良の発生位置、形状、発生タイミングを詳細に記録し、樹脂の流動パターンとの関係を分析します。ゲート直近と流動末端での不良状況を比較することで、圧力系か温度系かの大まかな原因分類が可能になります。

観察記録では、不良発生率、製品重量のばらつき、成形サイクル内での発生位置を数値で管理します。また、成形条件の履歴と不良発生パターンの相関を分析し、因果関係の強い因子を特定します。この分析結果を基に、優先順位を付けて対策を実施します。

1因子ずつの条件変更と効果確認

条件変更は必ず1回につき1因子のみとし、変更前後の状態を正確に記録します。複数因子を同時に変更すると、どの要素が効果的だったかの判断が困難になり、再現性のある条件設定ができなくなります。以下は、効果的な条件変更手順の概要になります。

変更前の条件記録と不良率測定
1因子のみの変更実施
10～20ショットでの安定性確認
副作用（バリ、焼け、サイクル延長）の監視
効果測定と次のアクション決定

成形ウィンドウの作成と工程能力評価

成形ウィンドウとは、安定した良品が得られる成形条件の範囲を示すもので、条件設定の基準として活用します。射出圧力と保圧の組み合わせで作成するPVダイアグラムが代表的で、充填不足とバリ発生の境界線を明確にします。

工程能力の簡易評価では、連続20～30ショットでの重量ばらつきと寸法精度を測定し、Cpk値を算出します。Cpk≧1.33を目標とし、これを下回る場合は成形条件の再調整または金型改修の検討が必要です。また、この評価結果を品質管理の管理図として活用し、工程の安定性を継続監視します。

5.デジタル技術の活用による品質改善

AI画像判定による外観検査の自動化

AIを活用した画像認識技術は、射出成形品の外観検査において人の目による判断の属人性を排除し、検査精度と再現性を向上させる手段として注目されています。

高精度カメラで撮影した製品画像をAIモデルに学習させることで、バリ・ヒケ・ウェルドラインなどの不良箇所を自動で検出できます。

AI判定を導入することで、検査のスピードと正確性が大幅に向上し、検査員の作業負荷軽減にもつながります。製品ごとに判定基準をデータ化しておけば、ロットごとの基準ばらつきも抑えられ、品質管理の均一化が図れます。

センサーデータを活用した成形条件の監視

近年では、成形機や金型に温度・圧力・流量センサーを取り付け、リアルタイムで成形条件の変化を監視するシステムが導入されています。これにより、わずかな条件変化を検知して異常の兆候を事前に把握できるため、不良の未然防止が可能となります。

例えば、冷却水の温度や流量、型締力の変動などは、従来は目視や定期点検でしか確認できなかった情報ですが、センサーデータによって常時記録・監視ができるようになります。記録データはトレーサビリティとしても活用でき、クレーム発生時の根拠データとしても機能します。

デジタル見本・クラウド共有による判定基準の標準化

限度見本や標準見本をスキャン・撮影してデジタル化し、クラウド上で共有することで、複数の生産拠点や検査員間での判定基準の標準化が実現できます。これにより、場所や人に依存しない品質判定が可能となり、教育コストや伝達ミスの削減にもつながります。特に多拠点展開している企業では、画像・動画を含めた見本情報をクラウドに保管し、常に最新状態で参照できる仕組みを作ることで、限度見本の摩耗や劣化といった物理的課題も解決されます。

加えて、AI画像判定と組み合わせることで、基準と判定結果の差異を即座に検出・修正する体制を整えることも可能になります。