(57)【要約】【課題】切削加工において利便性を向上することができる。【解決手段】切削管理システムは、切削装置による切削加工の際に検出された切削情報であって、切削加工の状態を示す第１情報及び切削加工に応じて増加する第２情報を少なくとも含む切削情報と、切削加工を行った切削工具を識別する工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる切削制御部と、切削情報記憶部が記憶する切削情報及び工具情報を取得し、切削情報に含まれる第１情報及び第２情報に基づいて、切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した量情報に基づいて、切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理部とを備える。【選択図】図１
2020015148.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
切削装置による切削加工の際に検出された切削情報であって、切削加工の状態を示す第１情報及び前記切削加工に応じて増加する第２情報を少なくとも含む切削情報と、前記切削加工を行った切削工具を識別する工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる切削制御部と、
前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理部と
を備えることを特徴とする切削管理システム。
【請求項２】
前記管理処理部は、前記第２情報に対する前記第１情報の積分値を算出し、算出した前記積分値に基づいて、前記量情報を生成する
ことを特徴とする請求項１に記載の切削管理システム。
【請求項３】
前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記量情報に基づいて、前記切削工具を使用した利用者に対する従量課金料金を生成する
ことを特徴とする請求項２に記載の切削管理システム。
【請求項４】
前記管理処理部は、前記切削工具及び前記利用者のうちの少なくとも１つに応じて前記量情報を調整する係数情報と、前記積分値とに基づいて前記量情報を生成する
ことを特徴とする請求項３に記載の切削管理システム。
【請求項５】
前記第１情報には、切削抵抗、切削温度、前記切削装置の主軸電流値、及び所要動力のいずれかが含まれ、
前記第２情報には、切削時間、及び切削距離のいずれかが含まれる
ことを特徴とする請求項１から請求項４のいずれか一項に記載の切削管理システム。
【請求項６】
前記切削情報記憶部が記憶する過去に使用した前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報に基づいて、前記切削工具の寿命を推定する機械学習を実行する推定寿命学習部を備え、
前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記推定寿命学習部が機械学習した学習結果に基づいて、前記切削情報記憶部が記憶する現在使用期間中の前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報から前記切削工具の寿命を推定する
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか一項に記載の切削管理システム。
【請求項７】
前記管理処理部は、推定した前記切削工具の寿命に基づいて、前記切削工具の推奨交換時期を、前記切削工具を使用している利用者に提案し、前記推奨交換時期の所定の日数前に、前記利用者に対して、新しい前記切削工具の送付を手配する
ことを特徴とする請求項６に記載の切削管理システム。
【請求項８】
前記切削情報記憶部が記憶する過去に使用した前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する最適条件を推定する機械学習を実行する最適条件学習部を備え、
前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記最適条件学習部が機械学習した学習結果に基づいて、前記切削情報記憶部が記憶する現在使用期間中の前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報から前記最適条件を推定し、推定した前記最適条件を、前記切削工具を使用している利用者に提案する
ことを特徴とする請求項１から請求項７のいずれか一項に記載の切削管理システム。
【請求項９】
前記切削情報を検出する検出部と、
前記切削工具に付加された前記工具情報を示す２次元コードを読み取るコード読取部と
を備え、
前記切削制御部は、前記検出部が検出した前記切削情報と、前記コード読取部が読み取った前記２次元コードに基づく前記工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる
ことを特徴とする請求項１から請求項８のいずれか一項に記載の切削管理システム。
【請求項１０】
切削制御部が、切削装置による切削加工の際に検出された切削情報であって、切削加工の状態を示す第１情報及び前記切削加工に応じて増加する第２情報を少なくとも含む切削情報と、前記切削加工を行った切削工具を識別する工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる切削制御ステップと、
管理処理部が、前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理ステップと
を含むことを特徴とする切削管理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、切削管理システム、及び切削管理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、切削工具を使用した被加工物の切削加工を工作機械により行うシステムが知られている（例えば、特許文献１を参照）。このようなシステムでは、びびり振動などの異常を発生前に検知して、工作機械を切削適切に制御することが行われている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１３−２１５８０９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述したシステムでは、利用者が切削工具を購入し、自身で切削工具を管理する必要があり、切削工具の管理が煩雑になる場合があった。
【０００５】
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、切削加工において利便性を向上することができる切削管理システム、及び切削管理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、切削装置による切削加工の際に検出された切削情報であって、切削加工の状態を示す第１情報及び前記切削加工に応じて増加する第２情報を少なくとも含む切削情報と、前記切削加工を行った切削工具を識別する工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる切削制御部と、前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理部とを備えることを特徴とする切削管理システムである。
このような構成にすることで、切削管理システムは、切削制御部が収集した工具情報及び切削情報に基づいて、所定の管理処理を実行するため、適切な管理処理を行うことが可能であり、利用者側で切削工具の管理する手間を軽減することができる。よって、切削管理システムは、切削加工において利便性を向上することができる。
【０００７】
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記管理処理部は、前記第２情報に対する前記第１情報の積分値を算出し、算出した前記積分値に基づいて、前記量情報を生成することを特徴とする。
【０００８】
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記量情報に基づいて、前記切削工具を使用した利用者に対する従量課金料金を生成することを特徴とする。
【０００９】
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記管理処理部は、前記切削工具及び前記利用者のうちの少なくとも１つに応じて前記量情報を調整する係数情報と、前記積分値とに基づいて前記量情報を生成することを特徴とする。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記第１情報には、切削抵抗、切削温度、前記切削装置の主軸電流値、及び所要動力のいずれかが含まれ、前記第２情報には、切削時間、及び切削距離のいずれかが含まれることを特徴とする。
【００１１】
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記切削情報記憶部が記憶する過去に使用した前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報に基づいて、前記切削工具の寿命を推定する機械学習を実行する推定寿命学習部を備え、前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記推定寿命学習部が機械学習した学習結果に基づいて、前記切削情報記憶部が記憶する現在使用期間中の前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報から前記切削工具の寿命を推定することを特徴とする。
【００１２】
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記管理処理部は、推定した前記切削工具の寿命に基づいて、前記切削工具の推奨交換時期を、前記切削工具を使用している利用者に提案し、前記推奨交換時期の所定の日数前に、前記利用者に対して、新しい前記切削工具の送付を手配することを特徴とする。
【００１３】
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記切削情報記憶部が記憶する過去に使用した前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する最適条件を推定する機械学習を実行する最適条件学習部を備え、前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記最適条件学習部が機械学習した学習結果に基づいて、前記切削情報記憶部が記憶する現在使用期間中の前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報から前記最適条件を推定し、推定した前記最適条件を、前記切削工具を使用している利用者に提案することを特徴とする。
【００１４】
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記切削情報を検出する検出部と、前記切削工具に付加された前記工具情報を示す２次元コードを読み取るコード読取部とを備え、前記切削制御部は、前記検出部が検出した前記切削情報と、前記コード読取部が読み取った前記２次元コードに基づく前記工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させることを特徴とする。
【００１５】
また、本発明の一態様は、切削制御部が、切削装置による切削加工の際に検出された切削情報であって、切削加工の状態を示す第１情報及び前記切削加工に応じて増加する第２情報を少なくとも含む切削情報と、前記切削加工を行った切削工具を識別する工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる切削制御ステップと、管理処理部が、前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第１情報及び前記第２情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理ステップとを含むことを特徴とする切削管理方法である。
このような構成にすることで、切削管理方法は、切削制御部が収集した工具情報及び切削情報に基づいて、所定の管理処理を実行するため、適切な管理処理を行うことが可能であり、利用者側で切削工具の管理する手間を軽減することができる。よって、切削管理方法は、切削加工において利便性を向上することができる。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、切削加工において利便性を向上することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本実施形態による切削管理システムの一例を示す機能ブロック図である。
【図２】本実施形態における切削工具の一例を示す外観図である。
【図３】本実施形態における切削情報記憶部のデータ例を示す図である。
【図４】本実施形態における利用者情報記憶部のデータ例を示す図である。
【図５】本実施形態における工具情報記憶部のデータ例を示す図である。
【図６】本実施形態における課金料金記憶部のデータ例を示す図である。
【図７】本実施形態における切削加工の一例を示す図である。
【図８】本実施形態の切削加工における切削抵抗の検出例を示す図である。
【図９】本実施形態におけるＡＩコントローラの動作の一例を示すフローチャートである。
【図１０】本実施形態における課金料金の算出処理の一例を示すフローチャートである。
【図１１】本実施形態における切削工具の最適条件推定の学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図１２】本実施形態における切削工具の最適条件の推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１３】本実施形態における切削工具の寿命推定の学習処理の一例を示すフローチャートである。
【図１４】本実施形態における切削工具の寿命の推定処理の一例を示すフローチャートである。
【図１５】本実施形態における切削工具の寿命推定及び推奨交換時期の一例を説明する図である。
【図１６】本実施形態における切削工具の送付処理の一例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
以下、本発明の一実施形態による切削管理システムについて、図面を参照して説明する。
【００１９】
図１は、本実施形態による切削管理システム１を示す概略ブロック図である。
図１に示すように、切削管理システム１は、切削管理装置１０と、切削装置２０と、コード読取部２５と、ＡＩコントローラ３０と、データサーバ装置４０とを備える。切削管理装置１０と、ＡＩコントローラ３０と、データサーバ装置４０とは、ネットワークＮＷ１を介して接続されている。
【００２０】
切削装置２０は、切削加工を行う装置であり、例えば、マシニングセンタやＮＣ（Numeral Control）マシンなどである。切削装置２０は、切削工具２１と、工具支持部２２と、センサ部２３と、装置制御部２４とを備える。
【００２１】
切削工具２１は、ワークＷ（加工対象）を切削加工する工具であり、図２に示すように、２次元コードＣＤ１が付加されている。ここで、２次元コードＣＤ１は、例えば、ＱＲコード（登録商標）であり、切削工具２１の工具型番と、当該切削工具２１が製造されたロット番号などを含む工具情報を示している。切削工具２１は、工具支持部２２に支持されて、後述する装置制御部２４の制御に基づいて、ワークＷに押し当てられて、切削加工に使用される。
【００２２】
図２は、本実施形態における切削工具２１の一例を示す外観図である。
この図に示すように、切削工具２１は、例えば、レーザなどにより、２次元コードＣＤ１が印刷されている。なお、２次元コードＣＤ１が示す工具情報は、後述するコード読取部２５によって読み取られる。
【００２３】
図１の説明に戻り、工具支持部２２は、切削工具２１を先端に固定して支持する。
センサ部２３（検出部の一例）は、例えば、切削抵抗、切削温度などの各種切削状況又は切削状態を示す切削情報を検出する。センサ部２３は、例えば、工具支持部２２に配置されているものとする。センサ部２３は、検出した切削情報をＡＩコントローラ３０に出力する。なお、センサ部２３は、例えば、切削装置２０の主軸電流値を検出する場合に、切削装置２０の制御回路の所定の端子から電流値を直接検出する電流計などでもよい。また、切削装置２０の主軸電流値は、例えば、後述する装置制御部２４の制御情報に基づいて、検出されてもよい。
【００２４】
装置制御部２４は、ＡＩコントローラ３０からの指令に基づいて、切削工具２１によるワークＷに対する切削加工を制御する。装置制御部２４は、例えば、ワークＷを回転させるとともに、工具支持部２２の位置を制御することで、切削工具２１によりワークＷを切削する。
【００２５】
コード読取部２５は、例えば、イメージセンサなどを含み、２次元コードＣＤ１が示し工具情報を読み取る。コード読取部２５は、例えば、イメージセンサなどにより検出した２次元コードＣＤ１の画像情報をパターン認識により工具情報に変換する。
【００２６】
ＡＩコントローラ３０（切削制御部の一例）は、例えば、ＡＩ搭載マシンオートメーションコントローラであり、学習機能を備えたコントローラである。ＡＩコントローラ３０は、装置制御部２４に各種指令を出力し、ワークＷの切削加工を制御する。また、ＡＩコントローラ３０は、センサ部２３によって切削装置２０による切削加工の際に検出された各種切削情報などを取得するとともに、コード読取部２５から工具情報を取得する。なお、切削情報には、センサ部２３によって検出された情報の他に、各種時刻情報や切削時間を示す情報などが含まれてもよい。切削情報には、例えば、切削抵抗や切削温度などの切削加工の状態を示す第１情報と、例えば、切削時間や切削距離などの切削加工に応じて増加する第２情報とが含まれる。また、第１情報は、例えば、切削工具２１に負荷をかける情報である。
【００２７】
ＡＩコントローラ３０は、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて、後述するデータサーバ装置４０が備える切削情報記憶部４１に記憶させる。すなわち、ＡＩコントローラ３０は、切削情報と、工具情報とを対応付けて、ネットワークＮＷ１を介して、データサーバ装置４０に送信し、切削情報記憶部４１に記憶させる。このように、ＡＩコントローラ３０は、センサ部２３が検出した切削情報と、コード読取部２５が読み取った２次元コードＣＤ１に基づく工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部４１に記憶させる。
【００２８】
なお、ＡＩコントローラ３０は、工具情報とともに、上述した切削装置２０を識別する装置ＩＤ（装置識別情報）や、切削工具２１を使用している利用者を識別する利用者ＩＤ（利用者識別情報）、ワークＷの材質などのワーク情報（加工対象情報）、等を含めて、切削情報記憶部４１に記憶させるようにしてもよい。ここで、ＡＩコントローラ３０は、装置ＩＤ及び利用者ＩＤを、例えば、利用者の手入力（マニュアル入力）により取得するものとする。
【００２９】
データサーバ装置４０は、ネットワークＮＷ１に接続されているサーバ装置であり、ネットワークＮＷ１を介して、ＡＩコントローラ３０及び切削管理装置１０と接続可能である。データサーバ装置４０は、切削情報記憶部４１を備える。データサーバ装置４０は、ＡＩコントローラ３０からネットワークＮＷ１を介して送信された少なくとも切削情報と工具情報とを対応付けて、切削情報記憶部４１に記憶させる。また、データサーバ装置４０は、切削情報記憶部４１が記憶する少なくとも切削情報と工具情報と対応付けて、ネットワークＮＷ１を介して、切削管理装置１０に送信する。
【００３０】
切削情報記憶部４１は、少なくとも切削情報と工具情報とを対応付けて記憶する。ここで、図３を参照して、切削情報記憶部４１のデータ例について説明する。
図３は、本実施形態における切削情報記憶部４１のデータ例を示す図である。
図３に示すように、切削情報記憶部４１は、「利用者ＩＤ」と、「工具情報」と、「開始日時」と、「終了日時」と、「検出時刻」と、「切削抵抗」と、「切削温度」とを対応付けて記憶する。ここで、「利用者ＩＤ」は、切削工具２１を使用している利用者を識別する利用者識別情報を示し、「工具情報」は、２次元コードＣＤ１から読み取られた切削工具２１の工具情報を示している。なお、「工具情報」には、「工具型番」と、「ロット番号」とが含まれる。
【００３１】
また、「開始日時」及び「終了日時」は、例えば、切削工具２１を切削装置２０に装着した日付及び時刻及び脱着した日付及び時刻を示し、切削工具２１による切削加工の開始日時と終了日時を示している。また、「検出時刻」は、切削情報を検出した時刻を示し、例えば、切削時間に対応する。また、「切削抵抗」及び「切削温度」は、例えば、センサ部２３によって検出かれた切削加工の際に検出された切削抵抗及び切削温度である。なお、「検出時刻」、「切削抵抗」及び「切削温度」は、例えば、切削情報に含まれ、「検出時刻」は、例えば、上述した第１情報に含まれ、「切削抵抗」及び「切削温度」は、例えば、上述した第２情報に含まれる。
【００３２】
例えば、図３に示す例では、「利用者ＩＤ」が“Ｕ００００１”の利用者が、「工具情報」の「工具型番」が“○○○ＸＸＸＸ１”で、「ロット番号」が“１８０６ＸＸＸ１”の切削工具２１を使用して、「開始日時」の“２０１８／０６／０１／１０：００：００”から「終了日時」の“２０１８／０６／０１／１０：０５：００”まで切削加工を行ったことを示している。また、「検出時刻」が“１０：００：００”（１０時００分００秒）において「切削抵抗」が“ＸＸＸ”であり、「切削温度」が“ＸＸ℃”であることを示している。
また、図３に示すこの例では、１秒ごとに、切削情報を検出した場合の一例を示している。
【００３３】
再び、図１の説明に戻り、切削管理装置１０は、例えば、ネットワークＮＷ１に接族されたサーバ装置であり、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１が記憶する情報（例えば、利用者ＩＤ、工具情報、及び切削情報など）に基づいて、切削工具２１による切削加工に関する各種管理処理を実行する。切削管理装置１０は、例えば、記憶部１１と、制御部１２とを備える。
【００３４】
記憶部１１は、切削管理装置１０が利用する各種情報を記憶する。記憶部１１は、利用者情報記憶部１１１と、工具情報記憶部１１２と、学習情報記憶部１１３と、課金料金記憶部１１４と、学習結果記憶部１１５と、管理情報記憶部１１６とを備える。
【００３５】
利用者情報記憶部１１１は、切削管理システム１を利用する利用者に関する情報を記憶する。ここで、図４を参照して、利用者情報記憶部１１１のデータ例について説明する。
図４は、本実施形態における利用者情報記憶部１１１のデータ例を示す図である。
図４に示すように、利用者情報記憶部１１１は、「利用者ＩＤ」と、「利用者名」と、「ユーザ係数」とを対応付けて記憶する。ここで、「利用者名」は、利用者ＩＤに対応する利用者名である、例えば、企業名、団体名、組織名などである。また、「ユーザ係数」は、従量課金を行う際の利用者に対応する係数情報であり、「ユーザ係数」は、従量課金において、利用者ごとに傾向が異なる切削量と工具寿命とのバランスを調整するためのものである。例えば、切削抵抗は小さいが切削工具２１の摩耗が早い材料を頻繁に使用する利用者においては、「ユーザ係数」は高くなる。
【００３６】
例えば、図４に示す例では、「利用者ＩＤ」が“Ｕ００００１”の利用者は、「利用者名」が“○○製作所”であり、「ユーザ係数」が“１．１０”であることを示している。
なお、利用者情報記憶部１１１は、図４に示す情報の他に、利用者の住所、電話番号、メールアドレス、等を記憶するようにしてもよい。
【００３７】
再び、図１の説明に戻り、工具情報記憶部１１２は、切削管理システム１において利用可能な切削工具２１に関する情報（切削管理システム１に登録されている切削工具２１に関する情報）を記憶する。ここで、図５を参照して、工具情報記憶部１１２のデータ例について説明する。
【００３８】
図５は、本実施形態における工具情報記憶部１１２のデータ例を示す図である。
図５に示すように、工具情報記憶部１１２は、「工具情報」と、「用途」と、「型番係数」と、「営業係数」とを対応付けて記憶する。ここで、「工具情報」は、切削管理システム１において利用可能な切削工具２１の工具型番であり、「用途」は、切削工具２１の用途であり、例えば、“仕上用”、“荒加工用”などである。また、「型番係数」は、従量課金を行う際の切削工具２１に対応する係数情報であり、例えば、切削工具２１の「用途」が“仕上用”である場合に大きく（従量課金を高くする係数値）、“荒加工用”である場合に小さく（従量課金を安くする係数値）設定されている。
【００３９】
また、「営業係数」は、営業的な見地から設定された従量課金を行う際の係数情報であり、例えば、切削工具２１の利用が低迷している場合のテコ入れとして、キャンペーン価格などのように、“１．０”より低い値（従量課金を安くする係数値）が設定される。
例えば、図５に示す例では、「工具情報」が“ＭＭＭＸＸＸＸ１”である切削工具２１は、「用途」が“仕上用”であり、「型番係数」が“１．５０”であることを示している。また、「営業係数」が“０．８０”であることを示している。
【００４０】
再び、図１に戻り、学習情報記憶部１１３は、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１が記憶する情報に基づいて、各種機械学習を行うための学習用データを記憶する。学習情報記憶部１１３が記憶する学習用データには、切削情報記憶部４１から取得した各種情報の他に、例えば、上述した切削情報の第１情報及び第２情報に基づいて生成された切削工具２１の使用量などが含まれる。
【００４１】
課金料金記憶部１１４は、切削工具２１の利用に応じた従量課金により算出された課金料金に関する情報を記憶する。課金料金記憶部１１４は、例えば、利用者ごと、及び切削工具２１ごとに、課金料金に関する情報を記憶する。ここで、図６を参照して、課金料金記憶部１１４のデータ例について説明する。
【００４２】
図６は、本実施形態における課金料金記憶部１１４のデータ例を示す図である。
図６において、課金料金記憶部１１４は、「利用者ＩＤ」と、「工具情報」と、「使用日」と、「使用量」と、「係数情報」と、「課金単価」と、「課金料金」とを対応付けて記憶する。ここで、「使用日」は、切削工具２１を切削加工に使用した使用日を示し、「使用量」は、切削工具２１を使用した使用量であり、例えば、後述する切削時間に対する切削抵抗の積分値である。また、「係数情報」は、上述したユーザ係数、工具係数、及び営業係数を積算した係数情報を示している。また、「課金単価」は、予め定められている利用者及び切削工具２１に対応する課金単価を示し、「課金料金」は、「使用量」、「係数情報」、及び「課金単価」に基づいて算出された従量課金料金を示している。
【００４３】
例えば、図６に示す例では、「利用者ＩＤ」の“Ｕ００００１”は、「工具情報」が“ＭＭＭＸＸＸＸ１”及び“１８０６ＸＸＸ１”の切削工具２１を「使用日」“２０１８／６／１”に、「使用量」として“ＸＸＸＸ”使用したことを示している。また、この場合、「係数情報」が“１．１０”、及び「課金単価」が“ＸＸＸＸ円”であり、「利用者ＩＤ」の“Ｕ００００１”に対する「課金料金」が“ＸＸＸＸＸ円”であることを示している。なお、「課金料金」（従量課金料金）の算出処理の詳細については後述する。
【００４４】
再び、図１の説明に戻り、学習結果記憶部１１５は、上述した学習情報記憶部１１３が記憶する学習用データに基づく機械学習結果を記憶する。学習結果記憶部１１５は、例えば、後述する切削工具２１の寿命を推定するための機械学習結果や、切削工具２１及び切削装置２０における切削加工の最適条件を推定するための機械学習結果、等を記憶する。
【００４５】
管理情報記憶部１１６は、利用者が使用している切削工具２１に関する管理情報を記憶する。管理情報記憶部１１６は、例えば、利用者ＩＤと、工具型番と、当該切削工具２１の推定寿命、予測交換時期、最適条件情報、及び利用者が保持している工具数などとを対応付けて記憶する。なお、当該切削工具２１の推定寿命、予測交換時期、最適条件情報などの詳細については後述する。
【００４６】
制御部１２は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などを含むプロセッサであり、切削管理装置１０を統括的に制御する。制御部１２は、例えば、切削工具２１による切削加工に関する各種管理処理（所定の管理処理）を実行する。ここで、各種管理処理には、従量課金料金の算出処理、切削工具２１の推定寿命の推定処理、切削工具２１の予測交換時期の提案処理、及び切削工具２１の切削加工に関する最適条件の提案処理などが含まれる。また、制御部１２は、管理処理部１２１と、最適条件学習部１２２と、推定寿命学習部１２３とを備える。
【００４７】
管理処理部１２１は、切削情報記憶部４１が記憶する切削情報及び工具情報を取得し、切削情報に含まれる第１情報及び第２情報に基づいて、切削工具２１の使用に関する従量情報（量情報）を生成する。第１情報には、例えば、切削抵抗、切削温度、切削装置２０の主軸電流値、及び所要動力のいずれかが含まれ、第２情報には、例えば、切削時間、及び切削距離のいずれかが含まれる。管理処理部１２１は、生成した従量情報に基づいて、切削工具２１に対する所定の管理処理を実行する。
【００４８】
なお、第１情報のうち、切削抵抗、切削温度、切削装置２０の主軸電流値は、切削工具２１の刃先への負荷を表すが、特に切込み量がμｍ（マイクロメートル）スケールの仕上げ用工具などにおいて、それらの値が、精度良く測定出来ない場合がある。そのような場合を想定し、第１情報は、切削条件から得られる所要動力であってもよい。所要動力Ｐｃ（ｋＷ）は、切削加工では下記の式（１）により計算される。
【００４９】
Ｐｃ＝（ａｐ・ｆ・ｖｃ・Ｋｃ）／（６００００×η）  ・・・  （１）
【００５０】
ここで、ａｐ（ｍｍ）は、切込み量を表し、ｆ（ｍｍ／ｒｅｖ）は１回転当たりの送り量を表す。また、ｖｃ（ｍ／ｍｉｎ）は、切削速度を表し、Ｋｃ（ＭＰａ）は、比切削抵抗を表し、ηは機械効率計数を表す。
なお、以下の説明において、一例として、第１情報を切削抵抗、第２情報を切削時間として説明する。
【００５１】
管理処理部１２１は、例えば、切削時間（第２情報）に対する切削抵抗（第１情報）の積分値を算出し、算出した積分値に基づいて、従量情報を生成する。ここで積分値は、切削時間に対する切削抵抗のグラフにおけるグラフ面積であり、切削工具２１の使用量に対応する。管理処理部１２１は、例えば、切削時間の所定の間隔ごと（例えば、検出間隔ごと）の切削抵抗と当該所定の間隔との積算値の合計値を、積分値（グラフ面積）として算出する。
管理処理部１２１は、下記の式（２）に示すように、上述した積分値と係数情報とを積算して、従量情報を算出する。
【００５２】
従量情報  ＝  積分値  ×  係数情報  ・・・  （２）
【００５３】
ここで、係数情報には、上述したユーザ係数、型番係数、営業係数が含まれ、係数情報の値は、例えば、ユーザ係数、型番係数、及び営業係数の積算値である。
このように、管理処理部１２１は、切削工具２１及び利用者のうちの少なくとも１つに応じて従量情報を調整する係数情報と、積分値とに基づいて従量情報を生成する。なお、本実施形態では、従量情報に係数情報を用いる例を説明するが、係数情報を用いずに、積分値をそのまま従量情報（量情報）としてもよい。
【００５４】
また、管理処理部１２１は、所定の管理処理として、従量情報に基づいて、切削工具２１を使用した利用者に対する従量課金料金を生成する。管理処理部１２１は、下記の式（３）により従量課金料金を生成する。
【００５５】
従量課金料金  ＝  従量情報  ×  課金単価  ・・・  （３）
【００５６】
このように、管理処理部１２１は、上述した式（２）により算出した従量情報に、予め定められた課金単価を積算して、従量課金料金を生成する。
また、管理処理部１２１は、例えば、利用者及び切削工具２１ごとに、従量課金料金を生成する。管理処理部１２１は、生成した積分値及び従量課金料金、及び課金単価、係数情報などを、例えば、図６に示すように、課金料金記憶部１１４に記憶させる。
【００５７】
また、管理処理部１２１は、例えば、所定の管理処理として、後述する推定寿命学習部１２３が機械学習した学習結果に基づいて、切削情報記憶部４１が記憶する現在使用期間中の切削工具２１に対応する切削情報及び使用量から切削工具２１の寿命を推定する。ここでの学習結果は、例えば、推定寿命学習部１２３によって、切削工具２１の寿命を推定する機械学習を行った学習結果である。また、ここでの使用量は、例えば、上述した積分値であり、切削工具２１の使用に関する量情報の一例である。管理処理部１２１は、例えば、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１から取得した利用者及び切削工具２１ごとの切削情報と、使用量とを学習用データとして、学習情報記憶部１１３に記憶させる。
【００５８】
また、管理処理部１２１は、学習用データに基づいて、切削工具２１の寿命を推定する機械学習された学習結果を、学習結果記憶部１１５から取得し、この学習結果に基づいて、現在使用期間中の切削工具２１に対応する切削情報及び使用量（積分値）から切削工具２１の寿命を推定する。管理処理部１２１は、推定した切削工具２１の寿命を、推定寿命として、管理情報記憶部１１６に記憶させる。
【００５９】
また、管理処理部１２１は、例えば、推定した切削工具２１の寿命に基づいて、切削工具２１の推奨交換時期を、切削工具２１を使用している利用者に提案し、推奨交換時期の所定の日数前に、利用者に対して、新しい切削工具２１の送付を手配する。すなわち、管理処理部１２１は、管理情報記憶部１１６が記憶する推定寿命に基づいて、切削工具２１の推奨交換時期を推定し、当該推奨交換時期を利用者に、電子メールなどで提案する。なお、管理処理部１２１は、電子メールのメールアドレスなどの利用者に関する情報を、上述した利用者情報記憶部１１１から取得するようにしてもよい。また、管理処理部１２１は、推定した推奨交換時期を、管理情報記憶部１１６に記憶させる。
【００６０】
また、管理処理部１２１は、管理情報記憶部１１６が記憶する推奨交換時期に基づいて、推奨交換時期に所定の日数前であるか否かを判定し、推奨交換時期の所定の日数前である場合に、新しい切削工具２１の送付を、利用者に送付する手配を行う。
【００６１】
また、管理処理部１２１は、所定の管理処理として、最適条件学習部１２２が機械学習した学習結果に基づいて、切削情報記憶部４１が記憶する現在使用期間中の切削工具２１に対応する切削情報及び使用量から最適条件を推定し、推定した最適条件を、切削工具２１を使用している利用者に提案する。ここでの学習結果は、例えば、後述する最適条件学習部１２２によって、切削工具２１の最適条件を推定する機械学習を行った学習結果である。管理処理部１２１は、上述した学習用データに基づいて、切削工具２１の最適条件を推定する機械学習された学習結果を、学習結果記憶部１１５から取得し、この学習結果に基づいて、現在使用期間中の切削工具２１に対応する切削情報及び使用量（積分値）から最適条件を推定する。管理処理部１２１は、推定した切削工具２１の最適条件を、最適条件情報として、管理情報記憶部１１６に記憶させる。
【００６２】
また、管理処理部１２１は、例えば、切削工具２１の最適条件を、切削工具２１を使用している利用者に提案する。すなわち、管理処理部１２１は、管理情報記憶部１１６が記憶する最適条件を、利用者に、電子メールなどで提案する。
【００６３】
最適条件学習部１２２は、切削情報記憶部４１が記憶する過去に使用した切削工具２１に対応する切削情報及び使用量（積分値）に基づいて、切削工具２１の使用に関する最適条件を推定する機械学習を実行する。最適条件学習部１２２は、例えば、学習情報記憶部１１３が記憶する学習用データに基づいて、切削工具２１の使用に関する最適条件を推定する機械学習を行い、当該学習結果を、学習結果記憶部１１５に記憶させる。
【００６４】
推定寿命学習部１２３は、切削情報記憶部４１が記憶する過去に使用した切削工具２１に対応する切削情報及び使用量（積分値）に基づいて、切削工具２１の寿命を推定する機械学習を実行する。推定寿命学習部１２３は、例えば、学習情報記憶部１１３が記憶する学習用データに基づいて、切削工具２１の推定寿命を推定する機械学習を行い、当該学習結果を、学習結果記憶部１１５に記憶させる。
【００６５】
次に、図面を参照して、本実施形態による切削管理システム１の動作について説明する。
図７は、本実施形態における切削加工の一例を示す図である。
切削装置２０の装置制御部２４は、ＡＩコントローラ３０からの指令に基づいて、ワークＷを回転させつつ、切削工具２１を、図７の移動経路ＲＴのように移動させて、ワークＷを切削加工する。
【００６６】
図７に示す切削加工の例では、期間Ｍ１、期間Ｍ２、及び期間Ｍ３において、切削加工を行っている。
また、図８は、本実施形態の切削加工における切削抵抗の検出例を示す図である。
図８に示す例は、図７に示す切削加工において、センサ部２３が、検出した切削抵抗の例を示している。図８において、グラフは、切削時間に対する切削抵抗を示しており、波形Ｗ１、波形Ｗ２、及び波形Ｗ３のそれぞれは、期間Ｍ１、期間Ｍ２、及び期間Ｍ３に対応する切削抵抗の波形を示している。なお、このグラフにおいて、横軸は、切削時間を示し、縦軸は、切削抵抗を示している。
【００６７】
ＡＩコントローラ３０は、図８の波形Ｗ１、波形Ｗ２、及び波形Ｗ３のような切削抵抗を含む切削情報をセンサ部２３から取得する。ＡＩコントローラ３０は、切削時刻などの情報を切削情報に含めるとともに、コード読取部２５から取得した工具情報と、当該切削情報とを対応付けて、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１に記憶させる。
【００６８】
＜切削情報の収集処理＞
次に、図９を参照して、ＡＩコントローラ３０の詳細な動作例について説明する。
図９は、本実施形態におけるＡＩコントローラの動作の一例を示すフローチャートである。
図９に示すように、ＡＩコントローラ３０は、まず、工具情報を取得する（ステップＳ１０１）。ＡＩコントローラ３０は、切削工具２１を切削装置２０に取り付ける又は交換する際に、コード読取部２５に切削工具２１に印刷されている２次元コードＣＤ１を読み取らせて、２次元コードＣＤ１の示す工具情報を、コード読取部２５から取得する。なお、ＡＩコントローラ３０は、切削工具２１を切削装置２０に取り付ける又は切削工具２１を交換する際に、切削加工の開始日時の情報を、例えば、内部の時計機能などから取得する。
【００６９】
次に、ＡＩコントローラ３０は、切削加工の開始指令を切削装置２０に送信する（ステップＳ１０２）。これにより、切削装置２０は、開始指令に基づいて、切削工具２１による、予め学習された切削加工を実行する。
【００７０】
次に、ＡＩコントローラ３０は、切削情報を取得する（ステップＳ１０３）。ＡＩコントローラ３０は、センサ部２３から切削抵抗などの切削情報を取得するとともに、内部の時計機能などから切削時刻を切削時間として取得する。なお、切削情報には、切削抵抗及び切削時間以外の情報も含まれ、ＡＩコントローラ３０は、切削情報に含まれる各種情報を取得する。
【００７１】
次に、ＡＩコントローラ３０は、切削加工が終了であるか否かを判定する（ステップＳ１０４）。ＡＩコントローラ３０は、切削加工が終了である場合（ステップＳ１０４：ＹＥＳ）に、処理をステップＳ１０５に進める。また、ＡＩコントローラ３０は、切削加工が終了でない場合（ステップＳ１０４：ＮＯ）に、処理をステップＳ１０３に戻し、切削情報の取得を繰り返す。
【００７２】
また、ステップＳ１０５において、ＡＩコントローラ３０は、利用者ＩＤ及び工具情報と切削情報とを対応付けてデータサーバ装置４０に送信する。すなわち、ＡＩコントローラ３０は、上述したステップＳ１０３で収集した切削情報と、利用者ＩＤ及び工具情報とを対応付けて、図３に示すように、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１に記憶させる。なお、ＡＩコントローラ３０は、切削加工を終了する際に、切削加工の終了日時の情報を、例えば、内部の時計機能などから取得し、切削情報に含めて、データサーバ装置４０に送信する。ステップＳ１０５の処理後に、ＡＩコントローラ３０は、処理を終了する。
【００７３】
このように、ＡＩコントローラ３０は、少なくとも工具情報と、切削情報とを収集して、ネットワークＮＷ１を介して、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１に記憶させる。
【００７４】
＜従量課金料金の算出処理＞
次に、図１０を参照して、切削管理装置１０による切削工具２１に対する従量課金料金の算出処理について説明する。
【００７５】
図１０は、本実施形態における課金料金の算出処理の一例を示すフローチャートである。
図１０に示すように、切削管理装置１０は、データサーバ装置４０から利用者ＩＤ及び工具情報と切削情報とを取得する（ステップＳ２０１）。すなわち、切削管理装置１０の管理処理部１２１は、ネットワークＮＷ１を介して、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１から、利用者ＩＤ及び工具情報と切削情報とを取得する。
【００７６】
次に、管理処理部１２１は、切削時間に対する切削抵抗の積分値を利用者及び切削工具ごとに算出する（ステップＳ２０２）。管理処理部１２１は、例えば、図８に示す波形Ｗ１、波形Ｗ２、及び波形Ｗ３の面積の合算値として、積分値（使用量）を算出する。
【００７７】
次に、管理処理部１２１は、積分値と係数情報とに基づいて、利用者及び切削工具ごとの従量情報を生成する（ステップＳ２０３）。管理処理部１２１は、例えば、取得した利用者ＩＤに対応する係数情報（「ユーザ係数」）を、利用者情報記憶部１１１から取得する。また、管理処理部１２１は、例えば、取得した工具情報（例えば、「工具型番」）に対応する係数情報（「型番係数」及び「営業係数」）を、工具情報記憶部１１２から取得する。管理処理部１２１は、それぞれの係数を積算した係数情報と、積分値とを、上述した式（２）により積算して、従量情報を算出する。
【００７８】
次に、管理処理部１２１は、従量情報に基づいて、利用者及び切削工具ごとの従量課金料金を算出する（ステップＳ２０４）。管理処理部１２１は、上述した式（３）により、予め定められた課金単価と、従量情報とに基づいて、利用者及び切削工具ごとの従量課金料金を算出する。管理処理部１２１は、算出した従量課金料金、及び当該従量課金料金に関連する情報（例えば、使用量（積分値）、係数情報など）を、図６に示すように、課金料金記憶部１１４に記憶させる。ステップＳ２０４の処理後に、管理処理部１２１は、処理を終了する。
【００７９】
＜切削工具２１の最適条件推定の学習処理＞
次に、図１１を参照して、切削管理装置１０による切削工具２１の最適条件の推定のための学習処理について説明する。
【００８０】
図１１は、本実施形態における切削工具２１の最適条件推定の学習処理の一例を示すフローチャートである。
図１１に示すように、切削管理装置１０の管理処理部１２１は、データサーバ装置４０から利用者ＩＤ及び工具情報と切削情報とを取得する（ステップＳ３０１）。
【００８１】
次に、管理処理部１２１は、過去の切削情報に基づいて、学習用データを生成する（ステップＳ３０２）。管理処理部１２１は、例えば、上述した切削時間に対する切削抵抗の積分値（使用量）を生成し、当該積分値（使用量）と、過去の切削情報とを、学習用データとして、学習情報記憶部１１３に記憶させる。
【００８２】
次に、管理処理部１２１は、学習用データに基づいて、切削加工の最適条件を推定する機械学習を実行する（ステップＳ３０３）。管理処理部１２１は、学習情報記憶部１１３が記憶する学習用データに基づいて、切削工具２１の最適条件を推定する機械学習を実行する。
【００８３】
次に、管理処理部１２１は、学習結果を学習結果記憶部１１５に記憶させる（ステップＳ３０４）。管理処理部１２１は、切削工具２１の最適条件を推定する機械学習の学習結果を、学習結果記憶部１１５に記憶させる。ステップＳ３０４の処理後に、管理処理部１２１は、切削工具２１の最適条件推定の学習処理を終了する。
【００８４】
＜切削工具２１の最適条件の推定処理＞
次に、図１２を参照して、切削管理装置１０による切削工具２１の最適条件の推定処理について説明する。
図１２は、本実施形態における切削工具２１の最適条件の推定処理の一例を示すフローチャートである。
【００８５】
図１２に示すように、切削管理装置１０の管理処理部１２１は、データサーバ装置４０から対象の利用者及び切削工具に対応する切削情報を取得する（ステップＳ３１１）。管理処理部１２１は、切削工具２１の最適条件を推定する対象の利用者及び切削工具２１に対応する利用者ＩＤ及び工具情報に対応付けられた切削情報を、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１から取得する。
【００８６】
次に、管理処理部１２１は、学習結果に基づいて、対象の利用者及び切削工具２１に対応する切削加工の最適条件を推定する（ステップＳ３１２）。管理処理部１２１は、取得した対象の切削情報から切削時間に対する切削抵抗の積分値（使用量）を生成し、学習結果記憶部１１５が記憶する最適条件推定の学習結果を用いて、当該積分値（使用量）及び切削情報から切削加工の最適条件を推定する。ここで、管理処理部１２１は、例えば、図８に示す波形Ｗ４、波形Ｗ５、及び波形Ｗ６のような切削抵抗の最適条件を推定する。なお、図８に示す波形Ｗ４、波形Ｗ５、及び波形Ｗ６は、期間Ｍ１、期間Ｍ２、及び期間Ｍ３における切削抵抗の最適条件を示している。また、管理処理部１２１は、推定した最適条件を示す最適条件情報を管理情報記憶部１１６に記憶させる。
【００８７】
次に、管理処理部１２１は、推定した切削加工の最適条件を利用者に提案する（ステップＳ３１３）。管理処理部１２１は、管理情報記憶部１１６が記憶する最適条件を、例えば、電子メールなどで利用者に通知する。ステップＳ３１３の処理後に、最適条件の推定処理を終了する。
【００８８】
＜切削工具２１の寿命推定の学習処理＞
次に、図１３を参照して、切削管理装置１０による切削工具２１の寿命推定のための学習処理について説明する。
【００８９】
図１３は、本実施形態における切削工具２１の寿命推定の学習処理の一例を示すフローチャートである。
図１３に示すように、切削管理装置１０の管理処理部１２１は、データサーバ装置４０から利用者ＩＤ及び工具情報と切削情報とを取得する（ステップＳ４０１）。
【００９０】
次に、管理処理部１２１は、過去の切削情報に基づいて、学習用データを生成する（ステップＳ４０２）。管理処理部１２１は、例えば、上述した切削時間に対する切削抵抗の積分値（使用量）を生成し、当該積分値（使用量）と、過去の切削情報とを、学習用データとして、学習情報記憶部１１３に記憶させる。
【００９１】
次に、管理処理部１２１は、学習用データに基づいて、切削加工の寿命を推定する機械学習を実行する（ステップＳ４０３）。管理処理部１２１は、学習情報記憶部１１３が記憶する学習用データに基づいて、切削工具２１の寿命を推定する機械学習を実行する。
【００９２】
次に、管理処理部１２１は、学習結果を学習結果記憶部１１５に記憶させる（ステップＳ４０４）。管理処理部１２１は、切削工具２１の寿命を推定する機械学習の学習結果を、学習結果記憶部１１５に記憶させる。ステップＳ４０４の処理後に、管理処理部１２１は、切削工具２１の寿命推定の学習処理を終了する。
【００９３】
＜切削工具２１の寿命の推定処理、及び交換時期の立案処理＞
次に、図１４を参照して、切削管理装置１０による切削工具２１の寿命の推定処理、及び推奨交換時期の立案処理について説明する。
図１４は、本実施形態における切削工具２１の寿命の推定処理の一例を示すフローチャートである。
【００９４】
図１４に示すように、切削管理装置１０の管理処理部１２１は、データサーバ装置４０から対象の利用者及び切削工具に対応する切削情報を取得する（ステップＳ４１１）。管理処理部１２１は、切削工具２１の寿命を推定する対象の利用者及び切削工具２１に対応する利用者ＩＤ及び工具情報に対応付けられた切削情報を、データサーバ装置４０の切削情報記憶部４１から取得する。
【００９５】
次に、管理処理部１２１は、学習結果に基づいて、対象の利用者及び切削工具２１に対応する切削工具２１の寿命を推定する（ステップＳ４１２）。管理処理部１２１は、取得した対象の切削情報から切削時間に対する切削抵抗の積分値（使用量）を生成し、学習結果記憶部１１５が記憶する最適条件推定の学習結果を用いて、当該積分値（使用量）及び切削情報から切削工具２１の寿命を推定する。管理処理部１２１は、推定した切削工具２１の寿命を、推定寿命として、管理情報記憶部１１６に記憶させる。
【００９６】
次に、管理処理部１２１は、推定した切削工具２１の寿命に基づいて、推奨交換時期を立案する（ステップＳ４１３）。管理処理部１２１は、管理情報記憶部１１６が記憶する切削工具２１の寿命に基づいて、図１５に示すように、切削工具２１の寿命のバラツキΔＴを考慮して、推奨交換時期Ｔ１を決定する。管理処理部１２１は、決定した推奨交換時期Ｔ１を、管理情報記憶部１１６に記憶させる。ステップＳ４１３の処理後に、管理処理部１２１は、切削工具２１の寿命の推定処理、及び推奨交換時期の立案処理を終了する。
【００９７】
図１５は、本実施形態における切削工具２１の寿命推定及び推奨交換時期の一例を説明する図である。
図１５において、グラフの縦軸は、製品の寸法誤差であり、横軸は、切削工具２１の使用量（切削時間に対する切削抵抗の積分値）である。また、波形Ｗ７、波形Ｗ８、及び波形Ｗ９のそれぞれは、異なる切削工具２１の刃先が使用量と共に摩耗することで寸法誤差が大きくなり、最終的には工具破断（×印）に達することを示している。また、間隔ΔＴは、切削工具２１の寿命のバラツキを示している。また、黒丸印は、波形Ｗ７の切削工具を用いて製品を加工した際の製品ごとの寸法誤差であり、各黒丸印は、同一の切削工具２１の刃先により加工された製品Ｎ１〜製品Ｎ７に対応する。製品Ｎ１〜製品Ｎ５は、利用者によって設定された寸法許容範囲Ｖ１に収まっているが、製品Ｎ６及び製品Ｎ７は、寸法許容範囲Ｖ１を超えたＮＧ品である。
【００９８】
図１５において、管理処理部１２１は、学習結果に基づいて、例えば、利用者によって設定された寸法許容範囲Ｖ１に到達する期間を、切削工具２１の推定寿命として推定する。また、管理処理部１２１は、切削工具２１の寿命のバラツキΔＴを考慮して、切削工具２１の推定寿命から推奨交換時期Ｔ１を決定する。管理処理部１２１は、例えば、寿命のバラツキΔＴを考慮して、寸法許容範囲Ｖ１に達する最小の使用量にさらに安全率ＳＭを確保して、推奨交換時期Ｔ１を決定する。この推奨交換時期Ｔ１を利用者へ提示することで、ＮＧ品を無くしつつ、工具使用量を最大限に延ばすことが出来る。
【００９９】
＜切削工具２１の送付処理＞
次に、図１６を参照して、切削管理装置１０による切削工具２１の送付処理にいて説明する。
図１６は、本実施形態における切削工具の送付処理の一例を示すフローチャートである。
図１６に示すように、切削管理装置１０の管理処理部１２１は、推奨交換時期を利用者及び切削工具２１ごとに取得する（ステップＳ４２１）。管理処理部１２１は、例えば、管理情報記憶部１１６から、利用者及び切削工具２１に利用者ＩＤ及び工具型番に対応付けられている推奨交換時期を取得する。
【０１００】
次に、管理処理部１２１は、推奨交換時期の所定の日数前になったか否かを判定する（ステップＳ４２２）。管理処理部１２１は、例えば、推奨交換時期の１週間前なったか否かを判定する。管理処理部１２１は、推奨交換時期の所定の日数前（１週間前）になった場合（ステップＳ４２２：ＹＥＳ）に、処理をステップＳ４２３に進める。また、管理処理部１２１は、推奨交換時期の所定の日数前（１週間前）になっていない場合（ステップＳ４２２：ＮＯ）に、処理を終了する。
【０１０１】
ステップＳ４２３において、管理処理部１２１は、利用者に対して、新しい切削工具２１（交換用の切削工具２１）の送付を手配する。管理処理部１２１は、例えば、利用者情報記憶部１１１が記憶する利用者の住所に対して、当該切削工具２１を送付する手配を行う。ステップＳ４２３の処理後に、管理処理部１２１は、処理を終了する。
【０１０２】
なお、切削管理装置１０は、上述したステップＳ４２１からステップＳ４２３の処理を定期的（例えば、毎日）に実行する。また、管理処理部１２１は、管理情報記憶部１１６が記憶する利用者が保持している工具数を考慮して、新しい切削工具２１（交換用の切削工具２１）の送付を手配するようにしてもよい。
【０１０３】
以上説明したように、切削管理システム１は、ＡＩコントローラ３０（切削制御部）と、管理処理部１２１とを備える。ＡＩコントローラ３０は、切削装置２０による切削加工の際に検出された切削情報と、切削加工を行った切削工具２１を識別する工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部４１に記憶させる。ここで、切削情報には、切削加工の状態を示す第１情報（例えば、切削抵抗）及び切削加工に応じて増加する第２情報（切削時間）が少なくとも含まれる。管理処理部１２１は、切削情報記憶部４１が記憶する切削情報及び工具情報を取得し、切削情報に含まれる第１情報及び第２情報に基づいて、切削工具２１の使用に関する量情報（例えば、使用量、従量情報）を生成し、生成した量情報に基づいて、切削工具２１に対する所定の管理処理（例えば、従量課金処理、寿命推定処理、最適条件の推定処理など）を実行する。
【０１０４】
これにより、本実施形態による切削管理システム１は、ＡＩコントローラ３０が収集した工具情報及び切削情報に基づいて、所定の管理処理（例えば、従量課金処理、寿命推定処理、最適条件の推定処理など）を実行するため、適切な管理処理を行うことが可能であり、利用者側で切削工具２１の管理する手間を軽減することができる。よって、本実施形態による切削管理システム１は、切削加工において利便性を向上することができる。
【０１０５】
また、本実施形態では、管理処理部１２１は、第２情報に対する第１情報の積分値を算出し、算出した積分値に基づいて、量情報（例えば、従量情報）を生成する。
これにより、本実施形態による切削管理システム１は、簡易な手法により適切な量情報を生成することができ、適切な管理処理を行うことができる。
【０１０６】
また、本実施形態では、管理処理部１２１は、所定の管理処理として、従量情報に基づいて、切削工具２１を使用した利用者に対する従量課金料金を生成する。
これにより、本実施形態による切削管理システム１は、従量課金により切削工具２１を利用者に提供することができるため、切削加工において、利用者の利便性を向上することができる。
【０１０７】
また、本実施形態では、管理処理部１２１は、切削工具２１及び利用者のうちの少なくとも１つに応じて従量情報を調整する係数情報と、積分値とに基づいて従量情報を生成する。
これにより、本実施形態による切削管理システム１は、切削工具２１ごと、又は利用者ごとに、従量課金料金を調整することができる。本実施形態による切削管理システム１は、例えば、優良顧客（お得様顧客）などの利用者に対して、従量課金料金の割引を行うなどが可能になる。
【０１０８】
また、本実施形態では、第１情報には、切削抵抗、切削温度、切削装置２０の主軸電流値、及び所要動力のいずれかが含まれ、第２情報には、切削時間、及び切削距離のいずれかが含まれる。
これにより、本実施形態による切削管理システム１は、管理処理に応じて、適切な量情報を生成することが可能になる。
【０１０９】
また、本実施形態では、切削管理システム１は、切削情報記憶部４１が記憶する過去に使用した切削工具２１に対応する切削情報及び従量情報に基づいて、切削工具２１の寿命を推定する機械学習を実行する推定寿命学習部１２３を備える。管理処理部１２１は、所定の管理処理として、推定寿命学習部１２３が機械学習した学習結果に基づいて、切削情報記憶部４１が記憶する現在使用期間中の切削工具２１に対応する切削情報及び従量情報から切削工具２１の寿命を推定する。
これにより、本実施形態による切削管理システム１は、切削工具２１の寿命を把握することが可能になり、切削工具２１を適切に管理することができる。そのため、本実施形態による切削管理システム１は、切削加工においてさらに利便性を向上させることができる。
【０１１０】
また、本実施形態では、管理処理部１２１は、推定した切削工具２１の寿命に基づいて、切削工具２１の推奨交換時期を、切削工具２１を使用している利用者に提案し、推奨交換時期の所定の日数前に、利用者に対して、新しい切削工具２１の送付を手配する。
これにより、本実施形態による切削管理システム１では、利用者側で切削工具２１を管理する手間を低減することができ、切削加工において、利用者の利便性を向上することができる。
【０１１１】
また、本実施形態では、管理処理部１２１は、切削情報記憶部４１が記憶する過去に使用した切削工具２１に対応する切削情報及び従量情報に基づいて、切削工具２１の使用に関する最適条件を推定する機械学習を実行する最適条件学習部１２２を備える。管理処理部１２１は、所定の管理処理として、最適条件学習部１２２が機械学習した学習結果に基づいて、切削情報記憶部４１が記憶する現在使用期間中の切削工具２１に対応する切削情報及び従量情報から最適条件を推定し、推定した最適条件を、切削工具２１を使用している利用者に提案する。
【０１１２】
これにより、本実施形態による切削管理システム１は、切削工具２１の最適条件を把握することが可能になり、切削工具２１を適切に管理することができる。また、本実施形態による切削管理システム１では、最適条件を適用することで、例えば、切削加工の品質を向上させることができる。そのため、本実施形態による切削管理システム１は、切削加工においてさらに利便性を向上させることができる。
【０１１３】
また、本実施形態では、切削管理システム１は、切削情報を検出するセンサ部２３（検出部）と、切削工具２１に付加された工具情報を示す２次元コードＣＤ１を読み取るコード読取部２５とを備える。ＡＩコントローラ３０（切削制御部）は、センサ部２３が検出した切削情報と、コード読取部２５が読み取った２次元コードＣＤ１に基づく工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部４１に記憶させる。
これにより、本実施形態による切削管理システム１は、切削工具２１を管理するための情報（工具情報及び切削情報）を、効率良く収集することができる。
【０１１４】
また、本実施形態による切削管理方法は、切削制御ステップと、管理処理ステップとを含む。切削制御ステップにおいて、ＡＩコントローラ３０が、切削装置２０による切削加工の際に検出された切削情報と、切削加工を行った切削工具２１を識別する工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部４１に記憶させる。ここで、切削情報には、切削加工の状態を示す第１情報及び切削加工に応じて増加する第２情報が少なくとも含まれる。管理処理ステップにおいて、管理処理部１２１が、切削情報記憶部４１が記憶する切削情報及び工具情報を取得し、切削情報に含まれる第１情報及び第２情報に基づいて、切削工具２１の使用に関する従量情報を生成し、生成した従量情報に基づいて、切削工具２１に対する所定の管理処理を実行する。
これにより、本実施形態による切削管理方法は、上述した切削管理システム１と同様の効果を奏し、切削加工において利便性を向上することができる。
【０１１５】
なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記の実施形態において、切削制御部の一例として、ＡＩコントローラ３０が、工具情報と切削情報とを対応付けて、切削情報記憶部４１に記憶させる例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、切削装置２０の装置制御部２４が、切削制御部として、工具情報と切削情報とを対応付けて、切削情報記憶部４１に記憶させるようにしてもよい。また、この場合、装置制御部２４が、コード読取部２５から工具情報を取得するようにしてもよい。
【０１１６】
また、上記の実施形態において、ＡＩコントローラ３０は、コード読取部２５から工具情報を取得する例を説明したが、コード読取部２５を使用せずに、利用者の手入力（マニュアル入力）により取得するようにしてもよい。
また、ＡＩコントローラ３０とコード読取部２５は、それぞれ、例えば、スマートフォンやタブレットなどの情報端末装置と、その内蔵カメラとしてもよい。
【０１１７】
また、上記の実施形態において、切削管理装置１０が、発注推奨時期及び切削最適条件などを、電子メールにより利用者に通知する例を説明したが、これに限定されるものではい。切削管理装置１０は、例えば、電子メールによる通知の代わりに、ＡＩコントローラ３０に搭載した液晶画面上に発注推奨時期及び切削最適条件を表示させるようにしてもよい。
【０１１８】
また、上記の実施形態において、切削工具２１は、２次元コードの一例として、ＱＲコード（登録商標）が付加されている例を説明したが、これに限定されるものではなく、バーコードなどの他のコード化手段を適用してもよい。
【０１１９】
また、上記の実施形態において、切削管理システム１は、１台の切削装置２０と、１台のＡＩコントローラ３０とを備える例を説明したが、これに限定されるものではなく、複数台の切削装置２０と、複数台のＡＩコントローラ３０とを備えるようにしてもよい。
【０１２０】
また、上記の実施形態において、データサーバ装置４０及び切削管理装置１０は、それぞれ１台の装置として構成する例を説明したが、これに限定されるものではなく、データサーバ装置４０及び切削管理装置１０は、複数の装置で構成されるようにしてもよい。
【０１２１】
また、切削管理装置１０が備える記憶部１１の一部又は全部を、例えば、データサーバ装置４０などの他の装置が備えるようにしてもよい。また、切削管理装置１０が備える制御部１２の一部を、例えば、データサーバ装置４０などの他の装置が備えるようにしてもよい。
【０１２２】
また、上記の実施形態において、第２情報に対する第１情報の積分値は、切削時間に対しる切削抵抗の積分値を適用する一例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、切削距離に対する切削抵抗の積分値、切削時間に対する切削温度の積分値など、他の組合せを適用するようにしてもよい。また、例えば、切削抵抗と切削温度とを独自に組み合わせた計算式などを用いてもよい。
【０１２３】
また、上記の実施形態において、第１情報の所要動力は、上述した式（１）を用いる例を説明したが、これに限定される必要はなく、切削工具２１への負荷と相関がある式であれば他の計算式であってもよい。所要動力の計算式は、例えば、簡単に切込み量のみを用いるようにしてもよい。
【０１２４】
また、上記の実施形態において、切削管理装置１０が、所定の管理処理として、従量課金料金の算出処理、切削工具２１の寿命推定処理、推奨交換時期の提案処理、最適条件の推定及び提案処理などを行う例を説明したが、これに限定されるものではない。所定の管理処理は、切削情報記憶部４１が記憶する情報に基づく、切削工具２１に関連する管理処理であれば、他の処理であってもよい。
【０１２５】
また、上記の実施形態において、管理処理部１２１は、利用者及び切削工具２１ごとに、切削工具２１の寿命推定、最適条件の推定などを行う例を説明したが、さらに切削装置２０ごとに、これらの処理を行うようにしてもよい。
また、上記の実施形態において、切削管理装置１０が、最適な切削条件を利用者へ提示する例を説明したが、例えば、ＡＩコントローラ３０が、装置制御部２４を介して、切削管理装置１０が提示した最適な切削条件で自動的に切削装置２０を制御するようにしてもよい。
【０１２６】
なお、上述した切削管理システム１が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した切削管理システム１が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述した切削管理システム１が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
【０１２７】
また、「コンピュータシステム」は、インターネットやＷＡＮ、ＬＡＮ、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一過性の記録媒体であってもよい。
【０１２８】
また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に切削管理システム１が備える各構成で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であってもよい。
【０１２９】
また、上述した機能の一部又は全部を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【０１３０】
１  切削管理システム
１０  切削管理装置
１１  記憶部
１２  制御部
２０  切削装置
２１  切削工具
２２  工具支持部
２３  センサ部
２４  装置制御部
２５  コード読取部
３０  ＡＩコントローラ
４０  データサーバ装置
４１  切削情報記憶部
１１１  利用者情報記憶部
１１２  工具情報記憶部
１１３  学習情報記憶部
１１４  課金料金記憶部
１１５  学習結果記憶部
１１６  管理情報記憶部
１２１  管理処理部
１２２  最適条件学習部
１２３  推定寿命学習部
ＣＤ１  ２次元コード
ＮＷ１  ネットワーク
Ｗ  ワーク
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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