(57)【要約】      （修正有）【課題】機内計測装置による計測結果を用いた場合であって高精度に表面粗さを得ることができ、当該表面粗さを用いて工具のメンテナンスを支援する工作機械のメンテナンス支援装置を提供する。【解決手段】メンテナンス支援装置６は、機内計測装置１８により計測された表面高さである計測データを記憶する機内計測データ記憶部４１と、計測データと工作物の実表面粗さとの関係を表す学習モデルを記憶する学習モデル記憶部４２と、計測データを入力データとして、入力データおよび学習モデルを用いて工作物の表面粗さを推定する推定部４３と、推定部４３により推定された工作物の表面粗さに基づいて、工作機械が備える工具のメンテナンスの支援処理を行う支援処理部４４とを備える。【選択図】図６
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作物が工作機械に取り付けられた状態で工作機械基準からの前記工作物の表面高さを計測可能な機内計測装置が適用され、前記機内計測装置により計測された前記表面高さである計測データを記憶する機内計測データ記憶部と、
前記計測データと前記工作物の実表面粗さとの関係を表す学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記計測データを入力データとして、前記入力データおよび前記学習モデルを用いて前記工作物の表面粗さを推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記工作物の前記表面粗さに基づいて、前記工作機械が備える工具のメンテナンスの支援処理を行う支援処理部と、
を備える、工作機械のメンテナンス支援装置。
【請求項２】
前記支援処理部は、前記工具の前記メンテナンスの支援処理として、前記工作物を研削する砥石車のドレッシング、ツルーイング、交換の少なくとも一つを実施するか否かの判定処理を行う、請求項１に記載の工作機械のメンテナンス支援装置。
【請求項３】
前記計測データは、加工時に生じた異物または加工に用いられる液体が前記工作物に付着した状態で計測された前記工作物の前記表面高さである、請求項１または２に記載の工作機械のメンテナンス支援装置。
【請求項４】
前記工作物は、回転体であって、前記工作機械の円盤状の砥石車によってプランジ研削を施された工作物であり、
前記計測データは、前記工作物を回転停止させている状態であり、且つ、前記機内計測装置または前記工作物を前記工作物の軸線方向に相対移動させている状態において、前記機内計測装置により計測された軸平行状の前記表面高さである、請求項１−３の何れか一項に記載の工作機械のメンテナンス支援装置。
【請求項５】
前記工作物は、回転体であって、前記工作機械の円盤状の砥石車によってプランジ研削を施された工作物であり、
前記計測データは、前記工作物を回転させている状態であり、且つ、前記機内計測装置または前記工作物を前記工作物の軸線方向に相対移動させている状態において、前記機内計測装置により計測された螺旋状の前記表面高さである、請求項１−３の何れか一項に記載の工作機械のメンテナンス支援装置。
【請求項６】
前記機内計測装置は、前記工作機械に取り付けられており前記工作物の表面位置を検出する変位センサである、請求項１−５の何れか一項に記載の工作機械のメンテナンス支援装置。
【請求項７】
工作物が取り付けられた状態で工作機械基準からの前記工作物の表面高さを計測可能な機内計測装置をそれぞれ備える複数の工作機械と、
前記工作機械の外部に設置され、前記工作物の実表面粗さを計測可能な機外計測装置と、
前記機外計測装置と通信可能なサーバと、
複数の前記工作機械のそれぞれに設けられ、対応する前記工作機械と通信可能であり前記サーバと通信可能な複数のエッジコンピュータと、
を備える工作機械システムであって、
複数の前記エッジコンピュータのそれぞれは、
前記工作物が工作機械に取り付けられた状態で前記機内計測装置により計測された前記表面高さである計測データを記憶する機内計測データ記憶部を備え、
前記サーバは、
前記工作機械の外部に設置された前記機外計測装置により計測された前記工作物の前記実表面粗さを記憶する実表面粗さ記憶部と、
前記計測データと前記実表面粗さとを学習データとする機械学習により、前記計測データと前記工作物の実表面粗さとの関係を表す学習モデルを生成する学習モデル生成部と、
を備え、
複数の前記エッジコンピュータのそれぞれは、さらに、
前記学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、
前記計測データを入力データとして、前記入力データおよび前記学習モデルを用いて前記工作物の表面粗さを推定する推定部と、
前記推定部により推定された前記工作物の前記表面粗さに基づいて、前記工作機械が備える工具のメンテナンスの支援処理を行う支援処理部と、
を備える、工作機械システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、工作機械のメンテナンス支援装置および工作機械システムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来において、工作機械の工具のメンテナンスを行うタイミングは、工作物の数が予め設定された数に達したか否かにより判定されている。工具のメンテナンスは、工具の交換、砥石車のドレッシング、砥石車のツルーイングなどが含まれる。しかし、工具のメンテナンスを行うために設定された工作物の数は、不良の工作物を出さないために、余裕分を確保した数に設定される。そのため、早期に工具のメンテナンスが行われており、工具の寿命を短くする原因となっている。
【０００３】
工具の寿命を長くするために、工具のメンテナンスのタイミングをより適切に行うことが求められる。例えば、特許文献１には、工作物の表面粗さを用いて、工具交換時期を決定することが記載されている。また、特許文献２には、工作物の表面粗さを用いて、砥石車のツルーイングを実行するか否かを決定することが記載されている。
【０００４】
ところで、特許文献３−５において、工作物の表面粗さを計測する装置として、工作機械の外部に設置された機外計測装置、および、工作機械の内部に設置された機内計測装置が知られている。また、計測方法としては、種々存在する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平９−１９８４９号公報
【特許文献２】特開２０１７−１９６７１９号公報
【特許文献３】特開平７−７７４１６号公報
【特許文献４】特開２００８−８２８５６号公報
【特許文献５】特開２０１５−１０５９３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
工作機械は、主目的が工作物の加工であるため、計測専用の機外計測装置に比べて構造体および駆動装置などの構成が異なる。例えば、構造体および駆動装置などの構成が異なることから、機内計測装置による計測結果には、工作物表面の表面粗さなどに起因する形状成分だけでなく、構造体および駆動装置などに起因する振動や回転振れに起因する運動成分が含まれることがある。特に、表面粗さは運動成分とは無関係のパラメータであるため、機内計測装置による表面粗さの計測結果は、計測専用の機外計測装置に比べて一般に計測精度が劣る。仮に、工作機械の構造体および駆動装置を機外計測装置と同等にすることで、機内計測装置による計測精度を高精度にすることができるが、工作機械が高コストとなる。
【０００７】
本発明は、機内計測装置による計測結果を用いた場合であって高精度に表面粗さを得ることができ、当該表面粗さを用いて工具のメンテナンスを支援する工作機械のメンテナンス支援装置を提供することを目的とする。また、本発明は、メンテナンス支援装置を備える工作機械システムを提供することを他の目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
（１．メンテナンス支援装置）
工作機械のメンテナンス支援装置は、工作物が工作機械に取り付けられた状態で工作機械基準からの前記工作物の表面高さを計測可能な機内計測装置が適用され、前記機内計測装置により計測された前記表面高さである計測データを記憶する機内計測データ記憶部と、前記計測データと前記工作物の実表面粗さとの関係を表す学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記計測データを入力データとして、前記入力データおよび前記学習モデルを用いて前記工作物の表面粗さを推定する推定部と、前記推定部により推定された前記工作物の前記表面粗さに基づいて、前記工作機械が備える工具のメンテナンスの支援処理を行う支援処理部とを備える。
【０００９】
メンテナンス支援装置によれば、機内計測装置により計測された計測データを用いて、工具のメンテナンスの支援処理を行っている。ただし、機内計測装置は、機外計測装置に比べると計測精度が劣る可能性がある。そこで、計測データと工作物の実表面粗さとの関係を表す学習モデルを用いることで、計測データに基づいて表面粗さを推定している。そして、メンテナンス支援装置は、推定した表面粗さを用いて、工具のメンテナンスの支援処理を行っている。つまり、機内計測装置による計測データのみを用いてメンテナンスの支援処理を行うか否かを決定しているのではなく、計測データと学習モデルとを用いて推定された表面粗さに基づいてメンテナンスの支援処理を行うか否かを決定している。従って、機内計測装置の計測データを用いたとしても、高精度に工具のメンテナンスの支援処理を行うことができる。
【００１０】
（２．工作機械システム）
工作機械システムは、工作物が取り付けられた状態で工作機械基準からの前記工作物の表面高さを計測可能な機内計測装置をそれぞれ備える複数の工作機械と、前記工作機械の外部に設置され、前記工作物の実表面粗さを計測可能な機外計測装置と、複数の前記工作機械および前記機外計測装置と通信可能なサーバと、複数の前記工作機械のそれぞれに設けられ、前記サーバと通信可能な複数のエッジコンピュータとを備える。
【００１１】
複数の前記エッジコンピュータのそれぞれは、前記工作物が工作機械に取り付けられた状態で前記機内計測装置により計測された前記表面高さである計測データを記憶する機内計測データ記憶部を備える。前記サーバは、前記工作機械の外部に設置された前記機外計測装置により計測された前記工作物の前記実表面粗さを記憶する実表面粗さ記憶部と、前記計測データと前記実表面粗さとを学習データとする機械学習により、前記計測データと前記工作物の実表面粗さとの関係を表す学習モデルを生成する学習モデル生成部とを備える。
【００１２】
複数の前記エッジコンピュータのそれぞれは、さらに、前記学習モデルを記憶する学習モデル記憶部と、前記計測データを入力データとして、前記入力データおよび前記学習モデルを用いて前記工作物の表面粗さを推定する推定部と、前記推定部により推定された前記工作物の前記表面粗さに基づいて、前記工作機械が備える工具のメンテナンスの支援処理を行う支援処理部とを備える。
【００１３】
学習モデルが、複数の工作機械に設けられた機内計測装置の計測結果を用いて生成されている。一般に、学習モデルの精度は、サンプリング数が多いほど高精度となる。従って、学習モデルを用いた表面粗さの推定精度を向上させることができる。一方、生成された学習モデルは、各工作機械に設けられたエッジコンピュータに記憶されている。従って、各エッジコンピュータが、各工作機械の機内計測装置の計測結果を用いて表面粗さを推定することができる。そして、工作機械は、対応するエッジコンピュータにより推定された表面粗さを用いて、支援処理に応じた動作を行うことができる。換言すると、表面粗さの推定および推定された表面粗さに基づく支援処理を、工作機械およびエッジコンピュータにより構成される各ユニット内で処理することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】工作機械システム１の構成を示す図である。
【図２】工作機械２の一例である研削盤の平面図である。
【図３】機内計測装置１８および工作物Ｗの詳細を示す図である。
【図４】機内計測装置１８による第一計測方法を示す図である。
【図５】機内計測装置１８による第二計測方法を示す図である。
【図６】工作機械システムにおける表面粗さ推定装置の機能ブロック図である。
【図７】変位センサ１８ａ，１８ｂにより計測された挙動データを示すグラフである。
【図８】支援処理部が砥石車の修正に関する支援を実施する場合に、経過時間と推定された表面粗さとの関係を示し、砥石車の修正のタイミングを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
（１．工作機械システム１の構成）
工作機械システム１の構成について、図１を参照して説明する。工作機械システム１は、工作物Ｗが工作機械２，２，２に取り付けられた状態で（機上で）、工作物Ｗの表面粗さを推定すると共に、推定された表面粗さに基づいて工具のメンテナンスの支援処理を行う。工作物Ｗは、円筒外周面を有しており、中心軸線回りに回転されながら加工される回転体である。
【００１６】
工作機械システム１は、例えば、複数の工作機械２，２，２と、サーバ３と、複数のエッジコンピュータ４，４，４と、機外計測装置５とを備える。ここで、本例においては、サーバ３およびエッジコンピュータ４が、メンテナンス支援装置６（図６に示す）を構成する。
【００１７】
工作機械２は、工作物Ｗに対して加工を施す機械である。工作機械２は、例えば、切削、研削、切断、鍛造、折り曲げ等の加工を施す機械である。工作機械２は、例えば、研削盤、旋盤、フライス盤、マシニングセンタなどである。
【００１８】
サーバ３は、複数の工作機械２のそれぞれと通信可能に設けられている。さらに、サーバ３は、複数のエッジコンピュータ４のそれぞれと通信可能に設けられている。サーバ３は、複数の工作機械２のそれぞれから各種情報を収集して、収集した情報に基づいて演算処理を行う。サーバ３は、各種情報の収集は、工作機械２から直接収集するようにしてもよいし、エッジコンピュータ４を介して収集するようにしてもよい。そして、サーバ３は、演算処理として、機械学習を行う機能を有する。そして、サーバ３は、機械学習により得られた学習モデルを生成する。
【００１９】
複数のエッジコンピュータ４のそれぞれは、複数の工作機械２のそれぞれに設けられている。それぞれのエッジコンピュータ４は、サーバ３にて生成された学習モデルを用いて、工作物Ｗの表面粗さを推定する。つまり、工作物Ｗを工作機械２の外部に設置された表面粗さを計測する専用の機外計測装置５に移動することなく、工作物Ｗを工作機械２の内部に配置した状態のままで、工作物Ｗの表面粗さを推定することができる。
【００２０】
さらに、エッジコンピュータ４は、推定された表面粗さに基づいて、工作機械２が備える工具のメンテナンスの支援処理を行う。支援処理は、工具（砥石車）の交換、修正（ツルーイング、ドレッシング）を実施するか否かの判定処理を含む。また、支援処理は、判定処理の結果に応じた処理を行うために、工作機械２の制御装置２１（図２に示す）に指示することもできる。なお、制御装置２１は、工具の交換および修正を実施するように駆動装置を制御することもできるし、工具の交換および修正を案内するために表示装置に表示処理を行うこともできる。なお、エッジコンピュータ４は、工作機械２自身とは別装置として構成されるようにしてもよいし、工作機械２に組み込まれた装置として構成されるようにしてもよい。
【００２１】
機外計測装置５は、工作機械２とは異なる装置であって、複数の工作機械２により加工された工作物Ｗの実表面粗さを計測する。機外計測装置５は、サーバ３と通信可能に設けられており、計測結果をサーバ３に送信することができる。機外計測装置５は、工作機械２とは異なり、加工を行う装置ではなく、計測専用の装置である。機外計測装置５は、高精度な計測を可能とするために、構造体および駆動装置などに起因する振動などの発生を抑制できるように構成されている。従って、機外計測装置５により計測された実表面粗さは、高精度な計測結果となる。
【００２２】
さらに、機外計測装置５が計測する際には、計測対象である工作物Ｗの表面は、異物や液体が付着していない状態とされている。一般に、工作機械２において加工中の工作物Ｗの表面には、加工時に生じた異物、例えば切粉が付着していたり、加工に用いられる液体、例えばクーラント液が付着していたりする。しかし、機外計測装置５においては、異物および液体が除去された状態の工作物Ｗを計測対象とし、工作物Ｗの表面粗さを計測する。従って、この点からも、機外計測装置５は、高精度な実表面粗さを計測することができる。ここで、実表面粗さは、推定された表面粗さと区別される。
【００２３】
ここで、機外計測装置５により計測される実表面粗さは、例えば、ＩＳＯ２５１７８に規定されている面粗さパラメータである。面粗さパラメータは、例えば、算術平均高さＳａ、最大高さＳｚ、二乗平均平方根高さＳｑ、スキューネス（偏り度）Ｓｓｋ、最大山高さＳｐなどである。もちろん、面粗さパラメータとして、規定されている他の指標を適用することもできる。
【００２４】
（２．工作機械２の構成）
工作機械２の一例の構成について、図２を参照して説明する。工作機械２の一例として、研削盤を例にあげる。研削盤は、工作物Ｗを研削加工するための工作機械である。当該工作機械２は、円筒研削盤、カム研削盤等、種々の構成の研削盤を適用できる。本例においては、工作機械２は、砥石台トラバース型の円筒研削盤を例にあげる。ただし、工作機械２は、テーブルトラバース型の研削盤を適用することもできる。
【００２５】
研削盤は、主として、ベッド１１、主軸台１２、心押台１３、トラバースベース１４、砥石台１５、砥石車１６（工具）、定寸装置１７、機内計測装置１８、砥石車修正装置１９、クーラント装置２０、および、制御装置２１を備える。
【００２６】
ベッド１１は、設置面上に固定されている。主軸台１２は、ベッド１１の上面に設けられ、工作物Ｗを工作物Ｗの中心軸線回り（Ｚ軸回り）に回転可能に支持する。心押台１３は、ベッド１１の上面において、主軸台１２に対向する位置に設けられている。そして、主軸台１２および心押台１３が、工作物Ｗを回転可能に両端支持する。工作物Ｗは、主軸台１２に設けられたモータ１２ａの駆動により回転される。
【００２７】
トラバースベース１４は、ベッド１１の上面において、工作物Ｗの中心軸線方向（Ｚ軸方向）に移動可能に設けられている。トラバースベース１４は、ベッド１１に設けられたモータ１４ａの駆動により移動する。砥石台１５は、トラバースベース１４の上面において、工作物Ｗに接近および離間する方向（Ｘ軸方向）に移動可能に設けられている。砥石台１５は、トラバースベース１４に設けられたモータ１５ａの駆動により移動する。
【００２８】
砥石車１６は、円盤状に形成されており、砥石台１５に回転可能に支持されている。砥石車１６は、砥石台１５に設けられたモータ１６ａの駆動により回転する。砥石車１６は、複数の砥粒を結合材により固定されて構成されている。砥粒には、一般砥粒と超砥粒が存在する。一般砥粒としては、アルミナや炭化ケイ素などのセラミックス質の材料などが良く知られている。超砥粒は、ダイヤモンドやＣＢＮである。定寸装置１７は、ベッド１１の上面に設けられ、工作物Ｗの外周面に接触可能な一対の接触子を備えており、工作物Ｗの加工部位の寸法（径）を計測する。
【００２９】
機内計測装置１８は、研削盤に取り付けられた状態の工作物Ｗを計測対象とし、工作物Ｗの表面粗さに相当する情報を取得するための装置である。機内計測装置１８は、工作機械２の内部に搭載されている。機内計測装置１８は、工作物Ｗの表面における対象点の位置（特に高さ）を計測することができるセンサである。機内計測装置１８は、例えば、変位センサであって、プローブなどの接触式センサを適用してもよいし、レーザ変位計や渦電流センサなどの非接触式センサを適用してもよい。ただし、計測対象は工作物Ｗであるため、機内計測装置１８は、工作物Ｗへの接触により工作物Ｗに傷がつかないようにするために、非接触式センサを適用することが好ましい。
【００３０】
なお、機内計測装置１８は、変位センサの他に、対象点の位置（特に高さ）を計測することができれば、例えば画像を取得する撮像装置などを適用することもできる。また、切粉などの異物やクーラントなどの液体が付着した状態で工作物Ｗの表面の形状成分を計測する場合には、付着物の影響を小さくするために、接触式センサを用いることもできる。
【００３１】
機内計測装置１８は、工作物Ｗに対して相対移動可能に設けられている。機内計測装置１８は、例えば、砥石台１５に設けられている。ただし、機内計測装置１８は、ベッド１１に設けられるようにしてもよい。機内計測装置１８は、工作物Ｗが主軸台１２および心押台１３に取り付けられた状態において、主軸台１２の回転軸線を基準（工作機械基準）として、当該基準からの工作物Ｗの表面高さ、すなわち工作物Ｗの表面の径方向位置を計測する。
【００３２】
工作物Ｗの表面高さとは、表面粗さに相当する情報、または、表面粗さに相関を有する情報である。ただし、機内計測装置１８による計測結果には、工作物Ｗの表面粗さなどに起因する形状成分だけでなく、工作機械２の構成要素に起因する振動や回転振れなどに起因する運動成分が含まれることがある。そのため、機内計測装置１８は、機外計測装置５に比べて、運動成分などを含む分、計測精度が劣る。従って、機内計測装置１８により計測される表面高さは、機外計測装置５により計測される実表面粗さとは区別される情報となる。
【００３３】
ここで、機内計測装置１８の計測対象である工作物Ｗは、研削盤に取り付けられた状態である。そのため、工作物Ｗの表面には、加工時に生じた異物、例えば切粉が付着していたり、加工に用いられる液体、例えばクーラント液が付着していたりする。従って、機内計測装置１８による計測データは、異物または液体が工作物Ｗに付着した状態で計測された工作物Ｗの表面高さとなる場合がある。この点からも、機内計測装置１８により計測される表面高さは、機外計測装置５により計測される実表面粗さとは区別される情報となる。
【００３４】
砥石車修正装置１９は、砥石車１６の表面状態を修正する。砥石車修正装置１９は、砥石車１６の修正として、ツルーイングとドレッシングの少なくとも一方を行う装置である。さらに、砥石車修正装置１９は、砥石車１６の寸法（径）を測定する機能も有する。
【００３５】
ここで、ツルーイングは、形直し作業であり、研削によって砥石車１６が摩耗した場合に工作物Ｗの形状に合わせて砥石車１６を成形する作業、片摩耗によって砥石車１６の振れを取り除く作業等である。ドレッシングは、目直し（目立て）作業であり、砥粒の突き出し量を調整したり、砥粒の切れ刃を創成したりする作業である。ドレッシングは、目つぶれ、目詰まり、目こぼれ等を修正する作業であって、通常ツルーイング後に行われる。また、ツルーイングとドレッシングは、特段区別することなく実施される場合もある。
【００３６】
クーラント装置２０は、砥石車１６による工作物Ｗの研削点にクーラント液を供給する。クーラント装置２０は、回収したクーラント液を、所定温度に冷却して、再度研削点に供給する。
【００３７】
制御装置２１は、ＮＣプログラムおよびＰＬＣの制御プログラムに基づいて、各駆動装置を制御する。ＮＣプログラムは、工作物Ｗの形状、砥石車１６の形状、加工条件、クーラント液の供給タイミング情報、砥石車１６を修正するタイミング情報等に基づいて生成される。ＰＬＣの制御プログラムは、入力機器の指令信号のＯＮ／ＯＦＦに応じて出力機器を動作する。
【００３８】
すなわち、制御装置２１は、ＮＣプログラムおよびＰＬＣの制御プログラムに基づいて各モータ１２ａ，１４ａ，１５ａ，１６ａおよびクーラント装置２０等を制御することにより工作物Ｗの研削を行う。特に、制御装置２１は、定寸装置１７により測定される工作物Ｗの径に基づいて、工作物Ｗが仕上げ形状となるまで研削を行う。
【００３９】
また、制御装置２１は、エッジコンピュータ４によって行われた支援処理に応じた動作を行う。エッジコンピュータ４が工具（砥石車）の交換、修正（ツルーイング、ドレッシング）を実施するか否かの判定処理を行った場合に、制御装置２１は、判定処理の結果に応じた処理を行う。例えば、エッジコンピュータ４が工具の交換および修正を実施するように指示を行った場合には、制御装置２１は、指示に応じて、工具の交換および修正を実施するように、各モータ１４ａ，１５ａ，１６ａ、および、砥石車修正装置１９等を制御する。また、エッジコンピュータ４が工具の交換および修正を案内するように指示を行った場合には、制御装置２１は、表示装置（図示せず）おける案内の表示処理を行う。
【００４０】
（３．機内計測装置１８の詳細構成）
機内計測装置１８の詳細構成について、図３−図５を参照して説明する。上述したように、機内計測装置１８は、例えば、非接触式変位センサを適用する。図３に示すように、機内計測装置１８は、複数（例えば２個）の変位センサ１８ａ，１８ｂと、複数の変位センサ１８ａ，１８ｂを支持する装置本体１８ｃとを備える。なお、機内計測装置１８は、２個の変位センサ１８ａ，１８ｂに限らず、１個の変位センサのみを備えるようにしてもよいし、３個以上の変位センサを備えるようにしてもよい。
【００４１】
変位センサ１８ａ，１８ｂは、工作物Ｗの表面位置を検出するセンサである。２個の変位センサ１８ａ，１８ｂは、工作物Ｗの軸線方向に所定間隔を隔てて配列されている。従って、２個の変位センサ１８ａ，１８ｂは、工作物Ｗが工作機械２に取り付けられた状態で、工作物Ｗの表面における軸線方向の複数の位置であって、工作物Ｗの同一位相（周方向の同一位置）を、同時に計測可能である。特に、各変位センサ１８ａ，１８ｂは、工作物Ｗの回転軸線を基準Ｌとして、当該基準Ｌからの工作物Ｗの表面高さを計測する。当該基準Ｌが工作機械基準である。
【００４２】
詳細には、各変位センサ１８ａ，１８ｂは、センサ先端位置から工作物Ｗの表面までの距離Ｄａ，Ｄｂを計測する。そして、各変位センサ１８ａ，１８ｂは、基準Ｌと各変位センサ１８ａ，１８ｂの先端位置との距離を把握しているため、基準Ｌからの工作物Ｗの表面高さＨａ，Ｈｂを計測することができる。
【００４３】
そして、各変位センサ１８ａ，１８ｂは、軸線方向に異なる位置に位置するため、工作物Ｗの表面において軸線方向に異なる位置についての工作物Ｗの表面高さＨａ，Ｈｂを計測する。さらに、装置本体１８ｃを、工作物Ｗに対して移動させながら、各変位センサ１８ａ，１８ｂは計測を行う。つまり、各変位センサ１８ａ，１８ｂは、同時に移動しながら計測することにより、工作物Ｗの複数の所定範囲（所定長さ）についての表面高さＨａ，Ｈｂを計測することができる。つまり、各変位センサ１８ａ，１８ｂは、工作物Ｗの複数の所定範囲における表面高さＨａ，Ｈｂである複数の計測データを取得する。取得された複数の計測データは、支援装置６（サーバ３およびエッジコンピュータ４）において、表面粗さの推定に用いられる。
【００４４】
ところで、工作物Ｗは、例えば、プランジ研削を施される。プランジ研削とは、円筒研削であって、工作物Ｗを回転させている状態で砥石車１６を工作物Ｗに接近させ、砥石車１６を工作物Ｗに対して、工作物Ｗの回転軸線に対して垂直に押し当てる研削である。つまり、工作物Ｗの表面状態は、周方向に類似の傾向を示す。
【００４５】
そこで、各変位センサ１８ａ，１８ｂは、同時に、工作物Ｗの軸線方向に移動しながら計測する。従って、各変位センサ１８ａ，１８ｂにより取得される複数の計測データは、工作物Ｗの表面において軸線方向に異なる位置についての所定範囲における表面高さＨａ，Ｈｂとなる。
【００４６】
なお、プランジ研削においては、各変位センサ１８ａ，１８ｂを工作物Ｗの軸線方向に移動しながら計測することにより、所望の表面高さＨａ，Ｈｂを取得できる。また、プランジ研削以外においても、各変位センサ１８ａ，１８ｂを工作物Ｗの軸線方向に移動しながら計測することにより、所望の表面高さＨａ，Ｈｂを取得できる。ただし、トラバース研削においては、各変位センサ１８ａ，１８ｂを工作物Ｗの軸線方向に移動せずに、工作物Ｗの周方向の表面高さＨａ，Ｈｂを計測したとしても、所望の表面高さＨａ，Ｈｂを取得できる場合がある。
【００４７】
ここで、プランジ研削において、各変位センサ１８ａ，１８ｂを工作物Ｗの軸線方向に移動させる際に、次の２通りの計測方法がある。
【００４８】
第一の計測方法は、図４に示すように、工作物Ｗを回転停止させている状態であり、且つ、各変位センサ１８ａ，１８ｂを工作物Ｗの軸線方向に移動させている状態において、各変位センサ１８ａ，１８ｂにより表面高さＨａ，Ｈｂ（図３に示す）を計測する方法である。従って、工作物Ｗにおける計測軌跡Ｔ（Ｈａ），Ｔ（Ｈｂ）は、工作物Ｗにおける軸線方向に平行な線状となる。つまり、計測データは、工作物Ｗの軸平行状の位置における表面高さＨａ，Ｈｂとなる。
【００４９】
第二の計測方法は、図５に示すように、工作物Ｗを回転させている状態であり、且つ、各変位センサ１８ａ，１８ｂを工作物Ｗの軸線方向に移動させている状態において、各変位センサ１８ａ，１８ｂにより表面高さＨａ，Ｈｂを計測する方法である。従って、工作物Ｗにおける計測軌跡Ｔ（Ｈａ），Ｔ（Ｈｂ）は、工作物Ｗにおける螺旋状となる。つまり、計測データは、工作物Ｗにおける螺旋状の位置における表面高さＨａ，Ｈｂとなる。
【００５０】
上記の第一の計測方法と第二の計測方法は、研削方法や計測目的に応じて適宜使い分けるとよい。例えば、真円度に相当する成分を計測する場合には、工作物Ｗを回転させる第二の計測方法がよい。工作物Ｗを回転させることにより、計測データが工作機械２の振動の影響を受ける。そのため、表面粗さ成分のみを高精度に計測する場合には、工作物Ｗを回転停止させる第一の計測方法がよい。
【００５１】
（４．メンテナンス支援装置６の詳細構成）
メンテナンス支援装置６（以下、支援装置と称する）の詳細構成について、図６を参照して説明する。支援装置６は、上述したように、機内計測装置１８（１８ａ，１８ｂ）の計測結果を用いて表面粗さを推定し、推定した表面粗さに基づいて砥石車１６（工具）のメンテナンスの支援処理を行うための装置である。特に、本例においては、支援装置６は、サーバ３および複数のエッジコンピュータ４を含んで構成される。つまり、支援装置６は、複数の工作機械２の機内計測装置１８（１８ａ，１８ｂ）により計測された複数台分の計測データに基づいて学習モデルを生成し、当該学習モデルを用いて各工作機械２において加工された工作物Ｗの表面粗さを推定する。
【００５２】
ただし、支援装置６は、１つの工作機械２のみに設けることもできる。この場合、支援装置６は、１つの工作機械２の機内計測装置１８により計測された１台分の計測データに基づいて学習モデルを生成し、当該学習モデルを用いて当該工作機械２において加工された工作物Ｗの表面粗さを推定する。そして、支援装置６は、推定された表面粗さに基づいて、当該工作機械２に取り付けられている砥石車１６（工具）のメンテナンスの支援処理を行う。
【００５３】
本例においては、上述したように、支援装置６は、サーバ３と、複数のエッジコンピュータ４とを備える。サーバ３および複数のエッジコンピュータ４が、機械学習の学習フェーズの処理を行い、各エッジコンピュータ４のそれぞれが、機械学習の推論フェーズの処理を行う。
【００５４】
サーバ３は、複数の工作機械２（研削盤）のそれぞれと通信可能に設けられている。サーバ３は、実表面粗さ記憶部３１、学習モデル生成部３２を備える。各エッジコンピュータ４は、機内計測データ記憶部４１、学習モデル記憶部４２、推定部４３、支援処理部４４を備える。ここで、図６において、学習フェーズにおける情報（信号）の流れを、破線矢印にて示し、推論フェーズにおける情報（信号）の流れを、実線矢印にて示す。
【００５５】
機内計測データ記憶部４１は、機内計測装置１８の２個の変位センサ１８ａ，１８ｂにより同時に計測された２個の計測データを記憶する。機内計測データ記憶部４１は、学習フェーズにおける計測データを記憶すると共に、推論フェーズにおける計測データを記憶する。
【００５６】
各計測データは、図３に示す、工作物Ｗの所定範囲における表面高さＨａ，Ｈｂである。所定範囲は、図４または図５に示す計測軌跡Ｔ（Ｈａ），Ｔ（Ｈｂ）である。つまり、計測データは、工作物Ｗにおける計測位置を移動させながら計測された、工作物Ｗの面方向座標と計測値である表面高さＨａ，Ｈｂとに関する挙動データとなる。
【００５７】
例えば、変位センサ１８ａによる第一計測データＡおよび変位センサ１８ｂによる第二計測データＢは、図７に示すような挙動データである。第一計測データＡと第二計測データＢは、それぞれ異なる位置の計測データであるため、当然に異なる挙動を示す。図７に示すように、第一計測データＡおよび第二計測データＢは、横軸を面方向座標とし、縦軸を表面高さＨａ，Ｈｂである計測値Ｖとする挙動データである。ここで、図７における面方向座標は、機内計測装置１８の装置本体１８ｃの座標であって、工作物Ｗにおける計測軌跡Ｔ（Ｈａ），Ｔ（Ｈｂ）に対応する。挙動データは、連続的なデータとしてもよいし、離散的なデータとしてもよい。
【００５８】
実表面粗さ記憶部３１は、機外計測装置５により計測された工作物Ｗの実表面粗さを記憶する。ここで、学習フェーズにおいては、機外計測装置５が、全ての工作機械２により加工された全ての工作物Ｗの実表面粗さを計測する。つまり、学習フェーズにおいて、機内計測データ記憶部４１に記憶された計測データに対応する全ての工作物Ｗの実表面粗さが計測される。
【００５９】
学習モデル生成部３２は、計測データＡ，Ｂと実表面粗さとを学習データとする機械学習を行う。学習モデル生成部３２は、例えば、計測データＡ，Ｂを説明変数とし、実表面粗さを目的変数とした学習データセット（訓練データセットとも称する）を用いて、教師あり学習のアルゴリズムによる機械学習を行う。そして、学習モデル生成部３２は、当該機械学習により、計測データＡ，Ｂと工作物Ｗの実表面粗さとの関係を表す学習モデルを生成する。換言すると、学習モデルは、計測データＡ，Ｂに基づいて工作物Ｗの実表面粗さを出力するための学習モデルである。学習モデル生成部３２により生成された学習モデルは、学習モデル記憶部４２に記憶される。
【００６０】
ここで、学習モデルは、機械学習における学習データとして、機内計測データ記憶部４１に記憶されたｎ個（ｎは自然数）の計測データＡ，Ｂそのものを用いることもできる。他に、学習モデルは、学習データとして、ｎ個の計測データＡ，Ｂに基づいて変換したｎ個の値を用いるようにしてもよい。変換した値は、計測データＡ，Ｂにおける最大値、最小値、平均値、分散、標準偏差などの種々の統計量を適用できる。また、変換した値は、複数の計測データＡ，Ｂに基づいて演算した値を適用することもできる。演算した値は、例えば、複数の計測データＡ，Ｂの差分値、加算値、乗算値、除算値などを適用できる。また、演算した値は、複数の計測データＡ，Ｂの統計量についての差分値、加算値、乗算値、除算値などを適用してもよい。さらに、学習モデルは、学習データとして、ｎ個の計測データＡ，Ｂ、および、ｎ個の計測データＡ，Ｂに基づいて変換したｎ個の値を用いるようにしてもよい。
【００６１】
推定部４３は、推論フェーズにおいて機内計測データ記憶部４１に記憶された計測データを入力データとして、当該入力データと学習モデル記憶部４２に記憶された学習モデルとを用いて工作物Ｗの表面粗さＰを推定する。ここで、推定部４３は、各エッジコンピュータ４に含まれるため、工作物Ｗが各工作機械２に取り付けられた状態のまま、当該工作物Ｗの表面粗さＰを推定することができる。
【００６２】
ここで、推論フェーズにおいて、推定部４３が表面粗さＰを推定している際に、学習モデル生成部３２が、学習モデルを更新することもできる。この場合、推定部４３が表面粗さＰを推定するのと並行して、機外計測装置５が一部の工作物Ｗの実表面粗さを計測して、学習モデル生成部３２が当該実表面粗さを用いて学習モデルを更新する。これにより、サンプリング数を増加させることができ、学習モデルの精度を向上することができる。結果として、表面粗さＰの推定精度を向上することができる。
【００６３】
支援処理部４４は、推定部４３により推定された表面粗さＰに基づいて、砥石車１６のメンテナンスの支援処理を行う。支援処理は、例えば、砥石車１６の交換、修正（ツルーイング、ドレッシング）を実施するか否かの判定処理を含む。また、支援処理は、判定処理の結果に応じた処理を行うために、工作機械２の制御装置２１（図２に示す）に指示することもできる。例えば、支援処理部４４は、判定処理において砥石車１６の修正（ツルーイング、ドレッシング）を実施するように判定した場合には、制御装置２１に対して砥石車１６を修正するように指示する。また、支援処理部４４は、判定処理において砥石車１６の交換を実施するように判定した場合には、制御装置２１に対して、砥石車１６の交換を案内するために表示装置に表示処理を行わせるようにする。
【００６４】
図８に示すように、支援処理部４４による判定処理は、推定部４３により推定された表面粗さＰと閾値Ｔｈとを比較することもできる。ただし、推定された表面粗さＰは、実表面粗さからの誤差を含む。そこで、支援処理部４４は、推定された表面粗さＰに誤差許容値ΔＰを加算し、判定処理は、当該加算した値Ｐａと閾値Ｔｈとを比較するようにするとよい。そして、支援処理部４４は、当該加算した値Ｐａが閾値Ｔｈ以上になった場合に、砥石車１６の修正（ツルーイングまたはドレッシング）を行うように、制御装置２１に指示する。図８において、砥石車１６の修正のタイミングは、横軸の矢印にて示す。砥石車１６の交換についても同様である。
【００６５】
また、支援処理部４４によるメンテナンスの支援処理は、上述した修正の実施の可否判定の他に、メンテナンスに適したタイミングの判定を含むようにしてもよい。この場合、支援処理は、例えば、メンテナンスを実施すべきときまでに加工可能な工作物Ｗの数の予測、量産の工作物Ｗであればメンテナンスを実施すべき時期の予測を含むようにしてもよい。また、支援処理は、メンテナンスを実施すべきときの砥石車１６の使用割合を１００％とした場合に、砥石車１６の現在使用割合、残り使用割合などを出力することを含むようにしてもよい。
【００６６】
（５．効果）
支援装置６によれば、機内計測装置１８により計測された計測データＡ，Ｂを用いて、砥石車１６のメンテナンスの支援処理を行っている。ただし、機内計測装置１８は、機外計測装置５に比べると計測精度が劣る可能性がある。そこで、計測データＡ，Ｂと工作物Ｗの実表面粗さとの関係を表す学習モデルを用いることで、計測データＡ，Ｂに基づいて表面粗さＰを推定している。そして、支援装置６は、推定した表面粗さＰを用いて、砥石車１６のメンテナンスの支援処理を行っている。
【００６７】
つまり、機内計測装置１８による計測データＡ，Ｂのみを用いてメンテナンスの支援処理を行うか否かを決定しているのではなく、計測データＡ，Ｂと学習モデルとを用いて推定された表面粗さＰに基づいてメンテナンスの支援処理を行うか否かを決定している。従って、機内計測装置１８の計測データＡ，Ｂを用いたとしても、高精度に砥石車１６のメンテナンスの支援処理を行うことができる。
【００６８】
また、メンテナンスの支援処理の決定において、加工１回ごとの推定表面粗さＰだけでなく、過去の推定表面粗さＰの変化の推移や、数回の加工の推定表面粗さＰの平均などを考慮してもよい。これにより、推定表面粗さＰが突発的な異常値や特異値となった場合に、メンテナンス支援処理の決定に際して誤判断が発生することを抑制できる。
【００６９】
また、学習モデル生成部３２において、学習モデルは、複数の工作機械２に設けられた機内計測装置１８の計測結果を用いて生成されている。一般に、学習モデルの精度は、サンプリング数が多いほど高精度となる。従って、学習モデルを用いた表面粗さＰの推定精度を向上させることができる。一方、生成された学習モデルは、各工作機械２に設けられたエッジコンピュータ４に記憶されている。従って、各エッジコンピュータ４が、各工作機械２の機内計測装置１８の計測結果を用いて表面粗さＰを推定することができる。そして、工作機械２は、対応するエッジコンピュータ４により推定された表面粗さＰを用いて、支援処理に応じた動作を行うことができる。換言すると、表面粗さＰの推定および推定された表面粗さＰに基づく支援処理を、工作機械２およびエッジコンピュータ４により構成される各ユニット内で処理することができる。
【００７０】
また、学習モデルの生成段階においては、大量のデータを処理する必要があるため、生成段階に用いる演算処理装置には、高い演算能力が求められる。一方、生成した学習モデルを使用する段階では、処理に要するデータ量が少ないことが多い。従って、使用段階に用いる演算処理装置は、生成段階ほどの演算能力は必要とされないことが多い。
【００７１】
そこで、学習モデルの生成をサーバ３で行い、学習モデルの使用（活用）を工作機械２側のエッジコンピュータ４で行うことによって、生成と使用（活用）とで要求能力に応じた装置を用いることができる。結果として、それぞれの工作機械２側のエッジコンピュータ４は演算能力の高くない安価な制御装置を用いることができ、サーバ３のみを演算能力の高い装置を用いることで、システム全体を安価にすることができる。
【符号の説明】
【００７２】
１：工作機械システム、２：工作機械（研削盤）、３：サーバ、４：エッジコンピュータ、５：機外計測装置、６：メンテナンス支援処理、１１：ベッド、１２：主軸台、１２ａ，１４ａ，１５ａ，１６ａ：モータ（駆動装置）、１３：心押台、１４：トラバースベース、１５：砥石台、１６：砥石車、１７：定寸装置、１８：機内計測装置、１８ａ，１８ｂ：変位センサ、１８ｃ：装置本体、１９：砥石車修正装置、２０：クーラント装置、２１：制御装置、３１：実表面粗さ記憶部、３２：学習モデル生成部、４１：機内計測データ記憶部、４２：学習モデル記憶部、４３：推定部、４４：支援処理部、Ｗ：工作物、Ｌ：基準（工作機械基準）、Ｈａ，Ｈｂ：表面高さ、Ａ：第一計測データ、Ｂ：第二計測データ、Ｖ：計測値、Ｐ：推定された表面粗さ、ΔＰ：誤差許容値、Ｔｈ：閾値
【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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