(57)【要約】【課題】不良の発生に繋がる要因を効率的且つ効果的に特定し、精度よく且つ的確に不良の発生を予測することを可能にする工作機械の不良発生予測システムを提供すること。【解決手段】工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部１と、加工品に不良品が発生した際の各種情報、各種データを情報データ蓄積部１から抽出する不良品発生情報データ抽出部２と、不良品発生情報データ抽出部２で抽出した各種情報、各種データ、及びリアルタイムで取得した工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部３とを備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作機械による加工品に不良品が発生することを予測するためのシステムであって、
前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部と、
前記加工品に前記不良品が発生した際の前記各種情報、前記各種データを前記情報データ蓄積部から抽出する不良品発生情報データ抽出部と、
前記不良品発生情報データ抽出部で抽出した前記各種情報、前記各種データ、及びリアルタイムで取得した前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部とを備え、
前記各種データが、前記工作機械の加工時の振動と音の少なくとも一方の計測データを含み、
前記不良発生予測部は、前記計測データに対して統計処理を行って不良発生を予測するように構成されている、工作機械の不良発生予測システム。
【請求項２】
工作機械による加工品に不良品が発生することを予測するためのシステムであって、
前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部と、
前記加工品に前記不良品が発生した際の前記各種情報、前記各種データを前記情報データ蓄積部から抽出する不良品発生情報データ抽出部と、
前記不良品発生情報データ抽出部で抽出した前記各種情報、前記各種データ、及びリアルタイムで取得した前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部とを備え、
前記各種データが、前記工作機械の加工時のスピンドルモータとサーボモータの少なくとも一方の計測データを含み、
前記不良発生予測部は、前記計測データに対して統計処理を行って不良発生を予測するように構成されている、工作機械の不良発生予測システム。
【請求項３】
工作機械による加工品に不良品が発生することを予測するためのシステムであって、
前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部と、
前記加工品に前記不良品が発生した際の前記各種情報、前記各種データを前記情報データ蓄積部から抽出する不良品発生情報データ抽出部と、
前記不良品発生情報データ抽出部で抽出した前記各種情報、前記各種データ、及びリアルタイムで取得した前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部とを備え、
前記各種データが、前記工作機械の加工時の加工箇所と工具の少なくとも一方の画像データを含み、
前記不良発生予測部は、前記画像データに対して機械学習、閾値判断、統計処理の少なくとも一つを用いて不良発生を予測するように構成されている、工作機械の不良発生予測システム。
【請求項４】
工作機械による加工品に不良品が発生することを予測するためのシステムであって、
前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部と、
前記加工品に前記不良品が発生した際の前記各種情報、前記各種データを前記情報データ蓄積部から抽出する不良品発生情報データ抽出部と、
前記不良品発生情報データ抽出部で抽出した前記各種情報、前記各種データ、及びリアルタイムで取得した前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部とを備え、
前記各種データが、前記工作機械が設置された工場内の環境要素である気流と温度と湿度と気圧と照度と空気汚染度のうち、少なくとも前記気流を含む前記環境要素を計測する環境センサで検出した計測データを含み、
前記不良発生予測部は、前記計測データに対して機械学習、閾値判断、統計処理の少なくとも一つを用いて不良発生を予測するように構成されている、工作機械の不良発生予測システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工作機械の加工不良発生予測システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、工作機械で加工した加工品は、バリ取り作業、洗浄作業を行った後、外観検査、ネジ検査、三次元測定検査などの各種検査を実施する。これにより、不良品を排除し、信頼性の高い加工品を製品として出荷できるようにしている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
このとき、例えば、加工時の工具形状、工具振れ量、主軸負荷、加工面状態、振動、切削音などを任意の箇所、手段で計測し、この計測結果の推移を監視して、設定した閾値を超えた際に不良品と判断し、また、不良品が発生した要因を特定して対処することが提案、実用化されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１５−２０３６４６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、加工時の工具形状、工具振れ量、主軸負荷、加工面状態、振動、切削音などの計測値が緩やかに変化して閾値を超えるような場合には、不良に至る前に対処できるが、突発的に閾値を超える場合には事前に対処することが難しいという問題があった。
【０００６】
また、不良あるいは不良に繋がる要因の特定には多大な知識と経験が必要であり、この要因の特定を行うことが可能な者は限られる。
【０００７】
本発明は、上記事情に鑑み、不良の発生に繋がる要因を効率的且つ効果的に特定し、精度よく且つ的確に不良の発生を予測することを可能にする工作機械の不良発生予測システムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明者は、不良の発生に繋がる要因を効率的且つ効果的に特定し、精度よく且つ的確に不良の発生を予測することを可能にする手段を見出し、本発明を完成するに至った。
【０００９】
（１）本発明は、工作機械による加工品に不良品が発生することを予測するためのシステムであって、前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部と、前記加工品に前記不良品が発生した際の前記各種情報、前記各種データを前記情報データ蓄積部から抽出する不良品発生情報データ抽出部と、前記不良品発生情報データ抽出部で抽出した前記各種情報、前記各種データ、及びリアルタイムで取得した前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部とを備え、前記各種データが、前記工作機械の加工時の振動と音の少なくとも一方の計測データを含み、前記不良発生予測部は、前記計測データに対して統計処理を行って不良発生を予測するように構成されていることを特徴とする。
【００１０】
（２）本発明は、工作機械による加工品に不良品が発生することを予測するためのシステムであって、前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部と、前記加工品に前記不良品が発生した際の前記各種情報、前記各種データを前記情報データ蓄積部から抽出する不良品発生情報データ抽出部と、前記不良品発生情報データ抽出部で抽出した前記各種情報、前記各種データ、及びリアルタイムで取得した前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部とを備え、前記各種データが、前記工作機械の加工時のスピンドルモータとサーボモータの少なくとも一方の計測データを含み、前記不良発生予測部は、前記計測データに対して統計処理を行って不良発生を予測するように構成されていることを特徴とする。
【００１１】
（３）本発明は、工作機械による加工品に不良品が発生することを予測するためのシステムであって、前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部と、前記加工品に前記不良品が発生した際の前記各種情報、前記各種データを前記情報データ蓄積部から抽出する不良品発生情報データ抽出部と、前記不良品発生情報データ抽出部で抽出した前記各種情報、前記各種データ、及びリアルタイムで取得した前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部とを備え、前記各種データが、前記工作機械の加工時の加工箇所と工具の少なくとも一方の画像データを含み、前記不良発生予測部は、前記画像データに対して機械学習、閾値判断、統計処理の少なくとも一つを用いて不良発生を予測するように構成されていることを特徴とする。
【００１２】
（４）本発明は、工作機械による加工品に不良品が発生することを予測するためのシステムであって、前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部と、前記加工品に前記不良品が発生した際の前記各種情報、前記各種データを前記情報データ蓄積部から抽出する不良品発生情報データ抽出部と、前記不良品発生情報データ抽出部で抽出した前記各種情報、前記各種データ、及びリアルタイムで取得した前記工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部とを備え、前記各種データが、前記工作機械が設置された工場内の環境要素である気流と温度と湿度と気圧と照度と空気汚染度のうち、少なくとも前記気流を含む前記環境要素を計測する環境センサで検出した計測データを含み、前記不良発生予測部は、前記計測データに対して機械学習、閾値判断、統計処理の少なくとも一つを用いて不良発生を予測するように構成されていることを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、不良発生予測部が各種の計測データに対して機械学習、閾値判断、統計処理を行い、不良の発生に繋がる要因を効率的且つ効果的に特定することができ、精度よく且つ的確に不良の発生を予測することが可能になる。これにより、不良品の発生を少なく抑えて製造歩留まりの向上を図ることが可能になるとともに、信頼性の高い製品（加工品）を提供することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の一実施形態に係る工作機械の加工不良発生予測システムを示すブロック図である。
【図２】本発明の一実施形態に係る工作機械の加工不良発生予測システムを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図１及び図２を参照し、本発明の一実施形態に係る工作機械の加工不良発生予測システムについて説明する。
【００１６】
ここで、本実施形態は、工作機械による加工工程において、不良の発生に繋がる要因を効率的且つ効果的に特定し、精度よく且つ的確に不良の発生を予測することを可能にする工作機械の不良発生予測システムに関するものである。
【００１７】
具体的に、本実施形態の工作機械の加工不良発生予測システムＡは、図１及び図２に示すように、工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データを蓄積する情報データ蓄積部１と、加工品に不良品が発生した際の各種情報、各種データを情報データ蓄積部１から抽出する不良品発生情報データ抽出部２と、不良品発生情報データ抽出部２で抽出した各種情報、各種データ、及びリアルタイムで取得した工作機械の加工運転に係る各種情報、各種データに基づいて、不良発生予測を行う不良発生予測部３と、不良発生予測部３の処理判断に基づいて不良原因を特定する不良原因特定部４と、不良発生予測部４で不良が発生すると予測された際に警告を発する警告部５と、加工を中断させて不良の発生を阻止する工作機械異常停止部６とを備えている。
【００１８】
また、本実施形態の工作機械の不良発生予測システムＡにおいては、不良発生予測部４が、各種データに対して統計処理を行うことによって不良発生を予測する統計処理部７と、各種データに対して閾値判断を行うことによって不良発生を予測する閾値比較部８と、各種データに対してＡＩ（人工知能）による機械学習を行うことによって不良発生を予測する機械学習部９とを備えている。
【００１９】
ここで、本実施形態における各種情報には、加工品の種別等の情報、工具情報、工具交換情報、機械修理情報、プログラム変更情報などが挙げられる。
【００２０】
本実施形態における各種データとしては、例えば、工作機械の加工時の振動と音の少なくとも一方の計測データ、工作機械の加工時のスピンドルモータとサーボモータの少なくとも一方の計測データ、工作機械の加工時の加工箇所と工具の少なくとも一方の画像データ、工作機械が設置された工場内の環境要素である気流と温度と湿度と気圧と照度と空気汚染度のうち、少なくとも気流を含む環境要素を計測する環境センサで検出した計測データなどが挙げられる。
【００２１】
より具体的に、工作機械の加工時の振動や音の計測データとしては、例えば、工具を支持する主軸等の工作機械の機構やテレスコカバー、ＡＴＣシャッタなどに振動センサ（振動検出部）を取り付けたり、これらの近傍に音響センサ（音検出部）を設け、加工時の振動や音、異常／不良発生時の振動や音（振動波形や音響波形）を検出して取得、記憶する。
【００２２】
工作機械の加工時のスピンドルモータとサーボモータの計測データとしては、例えば、加工時の電流値やトルクを検出して取得、記憶する。
【００２３】
工作機械の加工時の加工箇所と工具の少なくとも一方の画像データとしては、ＣＣＤカメラなどの撮像手段によって加工面や工具形状などの画像を撮像して取得、記憶する。
【００２４】
環境センサで計測する空気汚染度としては、ＰＭ２．５の濃度などが挙げられる。
【００２５】
そして、本実施形態の工作機械の不良発生予測システムＡでは、閾値判断で不良予測を行う場合、異常／不良が発生した際の計測データ、画像データ等から予め各種計測データ、画像処理データの閾値を設定しておき、リアルタイムで取得した計測データ、画像処理データが閾値に達したり、閾値に未達であるなどの状況から、不良発生の予測を行う。
なお、本発明者は、閾値判断による不良予測を行うためのデータとしては、加工時の加工箇所と工具の少なくとも一方の画像データ、環境センサで計測した気流、温度、湿度、気圧、照度、空気汚染度などの計測データを用いると予測精度がよく、好適であることを確認している。
【００２６】
機械学習で不良予測を行う場合には、異常／不良が発生した際の計測データ、過去に取得した計測データに基づいて、ＡＩがリアルタイムで取得した計測データを随時監視、解析し、不良発生の予測を行う。
なお、本発明者は、機械学習による不良予測を行うためのデータとしては、加工時の加工箇所と工具の少なくとも一方の画像データ、環境センサで計測した気流、温度、湿度、気圧、照度、空気汚染度などの計測データを用いると予測精度がよく、好適であることを確認している。
【００２７】
統計処理で不良予測を行う場合には、異常／不良が発生した際の計測データ、過去に取得した計測データに基づいて統計処理を行い、この統計処理データとリアルタイムで取得した計測データとを比較、解析し、不良発生の予測を行う。
なお、本発明者は、機械学習による不良予測を行うためのデータとしては、加工時の振動や音の計測データ、加工時のスピンドルモータやサーボモータの計測データ、加工時の加工箇所と工具の少なくとも一方の画像データ、環境センサで計測した気流、温度、湿度、気圧、照度、空気汚染度などの計測データを用いると予測精度がよく、好適であることを確認している。
【００２８】
統計処理の具体的な一例としては、加工時の振動や音の計測データ、加工時のスピンドルモータやサーボモータの計測データ、加工時の加工箇所と工具の少なくとも一方の画像データ、環境センサで計測した気流、温度、湿度、気圧、照度、空気汚染度などの計測データを計測し、これら加工時の計測データの経時波形データを取得し、平均、最大、最小、分散（標準偏差）、尖度、歪度などを求め、不良予測を行う。例えば、スピンドルモータへのトルク指令値の分散及び尖度は、工具使用時間の経過（工具摩耗の進行）によって上下（分散は上昇、尖度は下降）する。このような関係性から不良予測を行う。
【００２９】
したがって、本実施形態の工作機械の不良発生予測システムＡによれば、不良発生予測部３が各種の計測データに対して機械学習、閾値判断、統計処理を行い、不良の発生に繋がる要因を効率的且つ効果的に特定することができ、精度よく且つ的確に不良の発生を予測することが可能になる。これにより、不良品の発生を少なく抑えて製造歩留まりの向上を図ることが可能になるとともに、信頼性の高い製品（加工品）を提供することが可能になる。
【００３０】
以上、本発明に係る工作機械の不良発生予測システムの一実施形態について説明したが、本発明は上記の一実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない範囲で適宜変更可能である。
【符号の説明】
【００３１】
１  情報蓄積部
２  不良品発生情報データ抽出部
３  不良発生予測部
４  不良原因特定部
５  警告部
６  工作機械異常停止部
７  統計処理部
８  閾値比較部
９  機械学習部
Ａ  工作機械の不良発生予測システム
【図１】
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【図２】
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