到達目標
１．専門分野で履修してきた基礎的な知識とCAD・CAEの利用技術をベースに課題分析能力を身につける。
２．自発的に実験を計画・遂行でき，問題解決策を見いだすことができる。
３．グループによる協調作業を行うことでコミュニケーション能力を養う。
４．成果を論理的に集約し，報告書をまとめることができる。
ルーブリック
| 理想的な到達レベルの目安 | 標準的な到達レベルの目安 | 未到達レベルの目安 |
| 評価項目1 | 近年．生産現場において普及が進む産業用ロボットに関する基本的性能と安全使用について説明することができ，課題を解決することができる． | 近年．生産現場において普及が進む産業用ロボットに関する基本的性能と安全使用について理解することができ，サポートを受ければ課題を解決することもできる． | 産業用ロボットに関する基本的性能と安全使用について理解できず，サポートを受けても課題を解決することができない． |
| 評価項目2 | 制御用高級言語を理解し，教育用シングルボードコンピュータでｾﾝｻｰ制御することができる．解説と発表も行える． | 制御用高級言語を理解し，支援を受けながら教育用シングルボードコンピュータでｾﾝｻｰ制御することができる． | 制御用高級言語を理解できず，支援を受けても教育用シングルボードコンピュータでｾﾝｻｰ制御することができない． |
| 評価項目3 | 塑性力学の簡単な問題の解き方と有限要素法を解説できる．更に鍛造解析の境界条件等のプリ処理と解析結果のポスト処理を行い，評価と考察を含めたレポートを作成でき，口頭発表もできる． | 塑性力学の簡単な問題を解ける．更に鍛造解析の境界条件等のプリ処理と解析結果のポスト処理を指示された通りにでき，評価と考察を含めたレポートを作成できる． | 塑性力学の簡単な問題を解けない．更に鍛造解析の境界条件等のプリ処理と解析結果のポスト処理を評価と考察について指導を受けてもレポートに纏めることができない． |
学科の到達目標項目との関係
学習・教育到達度目標 D
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学習・教育到達度目標 E
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JABEE d-2
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JABEE e
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教育方法等
概要:
デジタルデザインコンペでは，提示されたテーマに対して，これまでに培ってきたCAD/CAEの学習をフルに利用して、実現可能な解を見つけるため，問題意識を持ってデザイン能力を発揮し，成果を報告書を作成できることを目的としている。併せて，IoT教育と題して学んだインタープリター言語の知識を活用し，教育用シングルボードコンピュータによるセンサー制御で実践することも行う。更に，地元製造企業に協力頂き，企業技術者向けのロボティックス教育の基礎部分を実践教育として適用する．最終的には産業用ロボットを操作するところまで行う．この科目は企業経験のある教員が担当している．
授業の進め方・方法:
プログラム演習室で統合型CAD(SolidWorks)を用い，与えられた設計条件の下で性能に優れたバーチャル設計を行う。IoT課題については，OJT教育的に進め，センサーを稼働させ体験型学習を行う。ロボティックについては，CADでロボットハンドを製作し，それを空気圧制御で稼働させてみる．更に，企業現場で産業用ロボットを指導を受けながら操作してみる．
成績評価方法：報告書の評価(80点),製作物の評価(20点)による総合評価とし，60点以上であれば合格とする。不合格となった者に対しては，評価事項別に59点以下の項目に対して課題等を与え，先の基準に基づき再評価する。
報告書評価基準：IoT教育は組み立てたセンサー稼働性も評価対象とし，これらの総合点で60点以上を合格とする。一方，何らかの事情により，評価物等を提出・実施できない場合には評価が60点以下となる．その場合には補習を課し、それによって再評価を行う．
テキスト：自作。参考書：①ロボット関連著書,②「理論と実務がつながる 実践有限要素法シミュレーション ～汎用コードで正しい結果を得るための実践的知識実践」泉聡志、酒井信介著、森北出版、2010年，③「<解析塾秘伝>CAEを使いこなすために必要な基礎工学!」 岡田 浩 , 日刊工業新聞社 2017年,
注意点:
専門基礎知識に裏付けされたものづくりの設計・製作をするために，各項目での準備・予習・復習が必要である。
授業の属性・履修上の区分
授業計画
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週 |
授業内容 |
週ごとの到達目標 |
| 後期 |
| 3rdQ |
| 1週 |
ガイダンス、
IoT基礎（光センサーを用いたデータ収集）
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ガイダンスの内容を理解できる。
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| 2週 |
IoT基礎（ポテンショメーターを用いたデータ収集） |
ポテンショメーターを説明でき，データ収集を行うことができる。
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| 3週 |
IoT基礎（ADコンバーターを用いたデータ収集） |
ADコンバーターを説明でき，データ収集を行うことができる。
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| 4週 |
IoT基礎（人感センサーを用いたデータ収集） |
人感センサーを説明でき，データ収集を行うことができる。
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| 5週 |
IoT応用（機械工場課題の発見とIoTを用いた解決方法提案） |
機械工場に潜む課題を顕在化させ，上述のIoT知識を駆使して，課題解決可能な対策案を提示できる。
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| 6週 |
IoT応用（機械工場課題の発見とIoTを用いた解決方法提案）発表 |
提案内容を各自発表し，質疑に対応できる．
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| 7週 |
産業用ロボットに対する基礎と安全設計の概念を学ぶ |
産業用ロボットの現状と役割，産業用ロボットの危険性（死亡事故），安全設計方策
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| 8週 |
ロボットハンドプログラミングの習得と構築＜課題＞ |
eV+言語，ACEについて，ロボットプログラム ～ 実技で使用するプログラムをベース，（NIの主なキーワードと役割をそれぞれ説明）
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| 4thQ |
| 9週 |
ロボットハンドのCADモデリングと設計作業(Motion含む)
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SolidWorks，製品仕様およびレギュレーションは別途提示．
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| 10週 |
ロボットハンドの製作(3D Printer)と動力機器(エアシリンダー等)の装着 |
SolidWorks，製品仕様およびレギュレーションは別途提示．
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| 11週 |
ロボットハンドの製作(3D Printer)と動力機器(エアシリンダー等)の装着と動作チェック |
SolidWorks，製品仕様およびレギュレーションは別途提示．
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| 12週 |
ロボットハンドの性能コンテスト |
例）ピッキング処理時間と正確競技
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| 13週 |
企業現場における産業用ロボット見学と関連知識の習得 |
会社案内（１F→２F→工場→ロボラボ），製品案内（とぎロボ、ロータリーフィーダの実演など），ロボットの説明（６軸、スカラ、パラレル）スカラの教示（ピック＆プレイス）６軸の教示（軌道の教示）
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| 14週 |
企業現場における産業用ロボットの実技指導と操作学習 |
Group別ティーチングペンダント及びPC上でACEを使用して単純な教示作業を指導する。
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| 15週 |
報告書作成 |
要件を満たす報告書を作成できる。
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| 16週 |
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モデルコアカリキュラムの学習内容と到達目標
| 分類 | 分野 | 学習内容 | 学習内容の到達目標 | 到達レベル | 授業週 |
評価割合
| 試験 | 発表 | 相互評価 | 態度 | ポートフォリオ | その他 | 合計 |
| 総合評価割合 | 70 | 30 | 0 | 0 | 0 | 0 | 100 |
| 基礎的能力 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 専門的能力 | 50 | 15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 65 |
| 分野横断的能力 | 20 | 15 | 0 | 0 | 0 | 0 | 35 |