(57)【要約】知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ(ＳＴａｎｄａｒｄ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｅｘｃｈａｎｇｅ ｏｆ Ｐｒｏｄｕｃｔ ｍｏｄｅｌ-Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ)は、閉鎖的構造を有する従来のＮＣの短所を解消する。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣはＩＳＯ １４６４９情報に基づいて知能的に加工を行うと同時に、現場での異常状況に自律的に対処できる機能を有する。これにより、現在のＮＣが運用される生産環境のＣＡＤ-ＣＡＭ-ＣＮＣチェーンの情報断絶という問題点が解消でき、「設計図面を製品に」という概念が実現できる。【特許請求の範囲】
【請求項１】
工作機械の各制御機の機能水準の要求条件を反映する制御モジュールと、
データインターフェース水準の要求条件を反映するＳＦＰ/ＴＰＧモジュールと、
前記制御モジュールと前記ＳＦＰ/ＴＰＧモジュールにより生成、更新及び検索されるデータを格納する共通ＤＢモジュールとを含むことを特徴とする知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ。
【請求項２】
前記制御モジュールは、素材が前記工作機械に載せられると、前記素材と治具の形状情報を利用して接触式プローブを動かしてセットアップ基準位置を検索するセットアップ管理器と、
異常状況処理器、モニタ及び検査器のそれぞれから提供される診断結果、モニタリング結果及び検査結果に基づいてワーキングステップの順序を決定する意思決定器と、
意思決定器から伝送される作業を命令に変換して、変換された命令をＮＣＫ/ＰＬＣに伝達し、適応制御のためにＮＣＫ/ＰＬＣにより実行された命令を格納する実行器と、
前記実行器から提供される命令のうち、工具経路命令を解析し、サーボメカニズムを作動させて前記工具経路命令を実行するＮＣＫと、
前記実行器から提供される命令のうち、工作機械装置命令を行うＰＣＬと、
センサから提供される信号を利用して加工状況全体をモニタリングし続けてモニタリング結果を異常状況処理器や意思決定器に伝送するモニタと、
前記モニタから報告される異常状況を診断し、その診断結果を前記意思決定器に送る異常状況処理器と、
加工中及び加工後の検査を機上測定(ＯＭＭ)を利用して、前記工作機械上で実行して検査結果を前記意思決定器に伝達する検査器と、
前記検査器から受信された加工中の検査結果を分析して分析された情報を前記共通ＤＢモジュールに格納する学習器と、
外部装置との相互作用を担当する通信器とを含むことを特徴とする請求項１に記載の知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ。
【請求項３】
前記実行器は、作業が加工作業であれば、前記共通ＤＢモジュールから相応の工具経路を持ってきて前記 ＮＣＫ/ＰＬＣに伝達し、作業が工具交換であれば、工具マガジンから代替工具を探して前記 ＮＣＫ/ＰＬＣに伝達することを特徴とする請求項２に記載の知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ。
【請求項４】
前記工作機械装置命令は工具交換、素材のローディング/アンローディング命令を含むことを特徴とする請求項２に記載の知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ。
【請求項５】
前記外部装置はＣＡＤ/ＣＡＭシステム、作業現場制御システム及び作業者を含むことを特徴とする請求項２に記載の知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ。
【請求項６】
前記ＳＦＰ/ＴＰＧモジュールは、
入力されるＣＡＤデータを内部の形状モデリングカーネルデータに変換して、加工特徴形状を認識して、加工特徴形状の属性値を抽出して前記共通ＤＢモジュールに格納する入力管理器と、
前記入力管理器から加工特徴形状の属性値を受けて加工特徴形状を加工するのに必要な加工順序、加工作業、治具、セットアップ及び切削工具を決定し、前記共通ＤＢモジュールに格納する工程計画器と、
前記工程計画器から送られた、決定された情報を利用して加工と測定のための工具経路を生成して前記共通ＤＢモジュールに格納する工具経路生成器と、
前記生成された工具経路を検証し、その内部の可能なエラーを検査するために実際の加工前に切削シミュレーションを行い、そのシミュレーション結果を前記共通ＤＢモジュールに格納するシミュレータとを含むことを特徴とする請求項１に記載の知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ。
【請求項７】
前記共通ＤＢモジュールは、
加工特徴形状情報を格納する加工特徴形状ＤＢと、
機械、使用可能な工具、工具マガジン、治具及びセンサの構造に関する情報を格納する機械資源ＤＢと、
加工特徴形状、加工オペレーション、加工戦略、切削条件及び切削工具により表現される加工工程のための非線形加工計画を格納する加工工程ＤＢと、
専門家システムと相互作用して加工知識を格納する加工知識ＤＢと、
ワーキングステップのために生成された工具経路を格納する工具経路 ＤＢと、
測定のための工具経路及び測定結果を格納する検査ＤＢとを含むことを特徴とする請求項１に記載の知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機に関する。
【背景技術】
【０００２】
通常、ＮＣ(Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ)のモジュール化に関する従来の方法には、欧州のＯＳＡＣＡ(Ｏｐｅｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ ｆｏｒ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ ｗｉｔｈｉｎ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ)、米国のＯＭＡＣ(Ｏｐｅｎ Ｍｏｄｕｌｅ Ａｒｃｈｉｔｅｃｔｕｒｅ Ｃｏｎｔｒｏｌｓ)及び日本のＯＳＥＣ(Ｏｐｅｎ Ｓｙｓｔｅｍ Ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ ｆｏｒ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ)などがある。これらの技術に関する従来技術は、ホロニック生産パラダイム(ｈｏｌｏｎｉｃ ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ ｐａｒａｄｉｇｍ)に基づくホロニックＮＣに関する文献(Ｋｒｕｔｈ １９９４、Ｓｕｈ ｅｔ ａｌ．１９９８);ＣＡＤ、ＣＡＰＰ、ＣＡＭ、ＣＮＣ(Ｃｏｍｐｕｔｅｒ-ｂａｓｅｄ Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ)、モニタリングと検証機能を備えたＮＣシステムであるＴＲＵＥ-ＣＮＣに関する文献(Ｙａｍａｊａｋｉ ｅｔ ａｌ．１９９７);及びプログラミングインターフェースに基づく製造セル(ｐｒｏｄｕｃｔｉｏｎ ｃｅｌｌ)に関する文献(Ｂｒｏｕｅｒ ｅｔ ａｌ．１９９７)などに開示されている。このような従来の方法は既存ＮＣの閉鎖的構造を解消できるように開発された。しかし、これらの技術は知能型ＮＣ制御機を具現するためのモジュールとモジュールの構成について明示していない。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は前記事情に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、ＩＳＯ １４６４９データモデルに基づいて加工を行うと同時に現場での異常状況に效率的に対処して、ＣＡＤ-ＣＡＭ-ＣＮＣチェーンの情報断絶という短所を解消し、真の意味での「設計図面を製品に(ｄｅｓｉｇｎ-ｔｏ-ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｅ)」の概念を実現できる知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ(ＳＴａｎｄａｒｄ ｆｏｒ ｔｈｅ Ｅｘｃｈａｎｇｅ ｏｆ Ｐｒｏｄｕｃｔ ｍｏｄｅｌ-Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ)を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
本発明によると、知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは、工作機構の各制御機の機能水準の要求条件を反映する制御モジュール(Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｍｏｄｕｌｅ)と、データインターフェース水準の要求条件を反映するＳＦＰ/ＴＰＧモジュール(Ｓｈｏｐ Ｆｌｏｏｒ Ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ/Ｔｏｏｌ Ｐａｔｈ Ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ Ｍｏｄｕｌｅ)と、前記制御モジュールと前記 ＳＦＰ/ＴＰＧモジュールにより生成、更新及び参照されるデータを格納する共通ＤＢモジュール(cｏｍｍｏｎ ＤａｔａＢａｓｅ Ｍｏｄｕｌｅ)とを含む。
【０００５】
本発明は、作業現場(ｓｈｏｐ-ｆｌｏｏｒ)での機能的な側面、データインターフェースの側面及び具現性の側面で問題点または要求条件に対する分析に基づいて制御機を設計し、運用する方法を説明する。
ＣＮＣの最も重要な機能は、工作機械を制御して切削加工により所望の形状を精密に加工することである。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣで重要なのは加工現場での変化する条件に效率的に対応して加工目的を達成することである。本発明では、このような知能型ＳＴＥＰ-ＮＣの具現のために、自律機能、ユーザとの相互作用、エラー修復、品質制御、資源管理、学習及び協力機能が考慮される。
【０００６】
知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機を構成するソフトウェア要素は、ユーザの詳細な作業指示がなくても自律的に動作する。また、ユーザの命令と、ユーザと制御機の間の相互作用を最小化するために、制御機におけるユーザの干渉が最小限に抑えられ、ユーザに割り当てられた作業が制御機に割り当てられた作業と明確に区分される。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは、加工工程中に発生する予測できない変化とエラーを処理できる。品質制御の側面で設計形状と加工形状間の幾何学的なエラーを最小限に抑えるために、機上測定(ＯＭＭ(Ｏｎ-Ｍａｃｈｉｎｅ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔ))を実行して適切な診断が行われる。目的とする形状の最適な加工のために、切削パラメータが固定された値に設定される代わりに加工条件に応じて変わるように設定される。資源管理側面では、加工工程に含まれているすべての資源が管理され制御される。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは加工形状の表面粗度を低下させずに高速加工を行うことができる。また、知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは制御機の性能を向上させるために加工知識を習得して知識ベースに加工知識を追加する。
【０００７】
知能型ＳＴＥＰ-ＮＣの技術における核心は従来のＮＣのＧコード入力の短所を解消して制限されたデータ処理機能の問題を解決することである。すなわち、知能型ＳＴＥＰ-ＮＣの核心技術は、ＣＡＭとＣＮＣとの間のデータインターフェース、ＣＮＣ内でのデータ処理に関するものである。本発明では、上記のような知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機の技術的目的を達成するために、標準スキマ、ＣＡＤデータインターフェース、インターネットインターフェース、工程計画樹立、工具経路生成と加工シミュレーションが考慮される。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは、ＣＡＤ-ＣＡＭ-ＣＮＣチェーンで流出される幾何学的情報を用いるために、ＣＡＤデータの入力を直接受ける。ＣＡＭとＣＮＣとの間のインターフェースを具現するために、製造分野に適用される国際標準である部品モデルを表現するためのＩＳＯ １０３０３データモデル、切削工具を定義するためのＩＳＯ １３３９９及びＮＣデータ標準であるＩＳＯ １４６４９データモデルがインターフェースに反映される。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣの制御ソフトウェアがインターネットを通して遠隔で実行され、モニタリングできる機能が提供される。ＣＡＤ/ＣＡＭシステムにより生成されたパートプログラムが現場で修正される場合、データの一貫性に問題が発生し得る。このような問題を避けるために、知能型ＳＴＥＰ-ＮＣはＣＡＭとＣＮＣとの間の双方向データ伝達を可能にする。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは工程計画を樹立し、工程計画情報に応じて工具経路を生成できる。工具経路を自律的に生成するための制御機は、その入力により特徴形状に基づく設計データを有することができる。実際の加工を行う前に、知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは可能なエラーを探して工具経路を検証するために予め加工シミュレーションを行う。
【０００８】
知能型ＳＴＥＰ-ＮＣはソフトウェアに基づく構造を有する開放型制御機であって、ユーザがその構造をカスタマイジング(ｃｕｓｔｏｍｉｚｉｎｇ)できる。制御機をハードウェア(ドライバ、モータ及び工作機械)に接続するインターフェースボードを除いて、ＰＣプラットホームで広く用いられる運営体系においてすべての制御モジュールはソフトウェア的に具現される。また、制御機は開放型構造で設計されるので、ユーザは制御機の内部機能に接近して修正できる。また、知能型ＳＴＥＰ-ＮＣはソフトウェアに基づくモジュール構造設計を用いるので、ユーザが制御機のモジュールを再構成でき、この場合にも制御機プログラムが再びコンパイルされる必要がなく、各モジュールはプラグアンプレー(ｐｌｕｇ-ａｎｄ-ｐｌａｙ)方式で動作する。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００９】
以下、図面を参照しながら、本発明の第１の実施の形態による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機について説明する。
図１は本発明の第１実施の形態による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣを示すブロック図である。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは、ＳＦＰ(ｓｈｏｐ-ｆｌｏｏｒ ｐｒｏｇｒａｍｍｉｎｇ)/ＴＰＧ(ｔｏｏｌ-ｐａｔｈ ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ)モジュール１０、共通データベース(ＤＢ)モジュール１２及び制御モジュール１４を含む。
制御モジュール１４は、意思決定(ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｉｎｇ)、実行(ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ)及びモニタリング(ｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇ)を含むホロニックパラダイムに基づいて工作機械を構成する各制御機の機能水準の要求条件を反映する。
【００１０】
制御モジュール１４は、内部作業(ｉｎｔｒａ-ｔａｓｋ)を管理する意思決定器(ｄｅｃｉｓｉｏｎ ｍａｋｅｒ)、実行器(ｅｘｅｃｕｔｏｒ)、モニタ(ｍｏｎｉｔｏｒ)、異常状況処理器(ｅｍｅｒｇｅｎｃｙ ｈａｎｄｌｅｒ)及びＮＣＫ/ＰＬＣ(Ｎｕｍｅｒｉｃａｌ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ｋｅｒｎｅｌ/Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ Ｌｏｇｉｃ Ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒ)、相互作業(ｉｎｔｅｒ-ｔａｓｋ)を管理する通信器(ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｏｒ)、検査器(ｉｎｓｐｅｃｔｏｒ)、学習器(ｌｅａｒｎｅｒ)及びセットアップ管理器(ｓｅｔｕｐ ｍａｎａｇｅｒ)のような非加工機能を支援する複数のモジュールを含む。
【００１１】
制御モジュール１４内のセットアップ管理器は、素材のセットアップ作業を支援する。いったん素材が工作機械に載せられると、素材と治具(ｊｉｇ)の形状情報を利用して接触式プローブ(ｔｏｕｃｈ ｐｒｏｂｅ)を動かせてセットアップ基準位置を探す。
【００１２】
意思決定器は、異常状況処理器から提供された診断結果、モニタから受信されたモニタリング結果、検査器から伝送された検査結果に基づいて作業順序を決定する。意思決定器は、非線形工程計画の多様な対案の中から次の作業を選択する。非線形工程計画は選択的な工程計画を含むもので、「ＡＮＤ−ＯＲグラフ」で表現される。計画された作業と異常状況処理器により要請される作業間の優先順位を決定することが意思決定器の最も重要な作業の1つである。
実行器は、意思決定器から提供される作業を命令に変換してＮＣＫ/ＰＬＣに伝達する。もし作業が加工作業であれば、実行器は共通ＤＢモジュール１２内の工具経路ＤＢ(ｔｏｏｌ-ｐａｔｈ ＤＢ)で相応の工具経路を持ってきてＮＣＫ/ＰＬＣに伝達する。一方、作業が工具交換作業であれば、実行器は工具マガジンで代替工具を探してＮＣＫ/ＰＬＣに伝達する。また、実行器は適応制御のためにＮＣＫ/ＰＬＣにより行われる命令を格納する。図４Ｃは適応制御のためのデータモデルを示す。
【００１３】
ＮＣＫ/ＰＬＣは、工作機械装置を直接作動させるモジュールである。ＮＣＫは実行器から提供される工具経路命令を解析し、サーボメカニズムを作動させて命令を実行する。ＰＣＬは、例えば工具交換、素材のローディング/アンローディング(ｌｏａｄｉｎｇ/ｕｎｌｏａｄｉｎｇ)のような工作機械装置命令を行う。また、自由曲面加工のために、ＮＣＫはＮＵＲＢＳ補間を支援して少量のデータで素材を正確、かつ、高速に加工できる。
【００１４】
モニタは、センサ信号の情報から加工状況全体をモニタリングし続けて、モニタリング結果を異常状況処理器や意思決定器に伝送する。図４Ｂはモニタリングのためのデータモデルを示す。工具モニタリングと非常事態感知がモニタの主たる作業である。
モニタから非常事態が報告される場合、異常状況処理器は非常事態を診断してその処理方向を決定する。診断結果は最終決定とスケジューリングを担当する意思決定器に送られる。例えば、報告された非常事態が工具破損である場合、異常状況処理器は破損された工具を後退させた後、機械資源ＤＢを利用して工具マガジンに代替可能な工具があるか否かを探す。探した結果、代替可能な工具があれば、代替工具で作業を続ける。もし代替可能な工具がなければ、異常状況処理器は意思決定器にそのような結果を通知して意思決定器の最終決定を待つ。このような異常状況処理器は緊急状況のみを扱う意思決定器の特殊な形態といえる。
【００１５】
検査器は工作機械に対する加工進行中、及び加工後の検査を機上測定(ＯＭＭ)を利用して自動実行し、検査結果を意思決定器に送る。加工中の検査結果は学習器にも提供される。図４ＡはＯＭＭのためのデータモデルを示す。検査器は、接触式プローブのための工具経路を生成して検査ＤＢに工具経路データを格納する。検査器は、また、設計形状と対応する加工形状間の幾何学的な誤差を検査ＤＢと加工特徴形状ＤＢとのデータを比較して計算する。
【００１６】
学習器は検査器から加工中に得た情報を専門家アルゴリズムにより分析し、分析された情報を加工知識ＤＢに格納する。
通信器はＣＡＤ/ＣＡＭシステム、作業現場制御システム及び作業者のような外部要素との相互作用を行う。ＣＡＤ/ＣＡＭシステムから要請があれば、制御機は現在の制御機ＤＢに格納されているパートプログラムをＣＡＤ/ＣＡＭシステムに伝送する。作業現場制御システムから要請があれば、制御機は加工進行状況と加工中に発生した問題を報告する。また、予測できなかった問題によりある作業を行うことができなければ、通信器はその問題を作業者に知らせる。
【００１７】
ＳＦＰ/ＴＰＧモジュール１０は、制御機のデータインターフェース水準の要求条件を反映する。ＳＦＰ/ＴＰＧモジュール１０は、ＣＡＭ機能をＳＴＥＰ-ＮＣデータモデルに基づくＳＦＰシステム内部に併合する。
ＳＦＰ/ＴＰＧモジュール１０は、入力管理器(ｉｎｐｕｔ ｍａｎａｇｅｒ)、工程計画器(ｐｒｏｃｅｓｓ ｐｌａｎｎｅｒ)、工具経路生成器(ｔｏｏｌ-ｐａｔｈ ｇｅｎｅｒａｔｏｒ)及びシミュレータ(ｓｉｍｕｌａｔｏｒ)を含む。
【００１８】
ＳＦＰ/ＴＰＧモジュール１０内の入力管理器は、標準ＣＡＤデータ(ＳＴＥＰ ＡＰ２０３)を内部の形状モデリングカーネルのデータに変換して、加工特徴形状を認識し、加工特徴形状の属性値を抽出して共通ＤＢモジュール１２内の加工特徴形状ＤＢに格納する。
【００１９】
工程計画器は入力管理器から加工特徴形状の属性値を受けて、加工特徴形状を加工するのに必要な加工順序、加工作業、治具、セットアップ及び切削工具を決定して加工工程ＤＢに格納する。工程順序は非線形工程計画で表現され、意思決定器は加工工程の実行中に非線形工程計画の中から適切なものを選択する。最適な切削条件、加工戦略及び切削工具は加工知識ＤＢを利用して決定される。そのために、知識基盤工程計画システムが必要である。
【００２０】
工具経路生成器は工程計画器から計画情報を受信する。そして、工具経路生成器は加工と測定のための工具経路を生成して工具経路ＤＢに格納する。生成された工具経路は接近経路、後退経路、加工経路及び測定経路間の連結経路を含む完全な経路であって、ＮＣＫ/ＰＬＣによりアクセス可能な工具経路ＤＢに格納される。ＮＣＫ/ＰＬＣがＮＵＲＢＳ曲線を解析できるため、工具経路生成器は自由曲線工具経路を線分や円弧に区分しない。
【００２１】
シミュレータは、工具経路生成器から生成された工具経路を受信して実際の加工工程が始まる前に切削シミュレーションを行って提供された工具経路を検証し、可能なエラーを検査する。シミュレータは切削シミュレーションを通して形状の未切削(ｕｎｄｅｒ-ｃｕｔ)または過切削(ｏｖｅｒ-ｃｕｔ)及び工具干渉を感知する。工具経路のエラー探知以外にも、シミュレータはソリッド切削シミュレーション中の素材除去率を利用して最適な切削速度を計算する。このようなシミュレーションの結果値は工具経路ＤＢと加工工程ＤＢに格納される。
【００２２】
共通ＤＢモジュール１２は制御モジュール１４とＳＦＰ/ＴＰＧモジュール１０により生成、更新、検索される資料を格納する。
共通ＤＢモジュール１２は加工特徴形状ＤＢ、機械資源ＤＢ、加工工程ＤＢ、加工知識ＤＢ、工具経路ＤＢ及び検査ＤＢを含む。加工特徴形状ＤＢ、加工工程ＤＢ、工具経路ＤＢ及び検査ＤＢは短期間(ｓｈｏｒｔ-ｔｅｒｍ)データベースであるのに対して、機械資源ＤＢと加工知識ＤＢは長期間(ｌｏｎｇ-ｔｅｒｍ)データベースである。パート加工が完了すれば、短期間データベースは消滅される。
【００２３】
共通ＤＢモジュール１２内の加工特徴形状ＤＢは、入力管理器により生成された加工特徴形状情報を格納する。格納されたデータは工程計画器のための特徴形状に基づく入力になる。
機械資源ＤＢは機械構造、使用可能な工具、工具マガジン、治具とセンサに対する情報を格納する。機械資源ＤＢのデータは作業者や意思決定器により更新される。
【００２４】
加工工程ＤＢは工程計画器により生成された非線形工程計画を格納する。加工工程は加工特徴形状、加工オペレーション、加工戦略、切削条件と工具で表現される。
加工知識ＤＢは専門家システムと連係して工程計画器と実行器により用いられる長期間加工知識を格納する。加工知識ＤＢのデータは学習器により更新される。
【００２５】
工具経路ＤＢは工具経路生成器により生成された工具経路を格納する。工具経路ＤＢはＮＣＫ/ＰＬＣとシミュレータによりアクセス可能である。
検査ＤＢは測定のための工具経路と検査器により測定された結果を格納する。
図２Ａ及び図２Ｂは本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣの運用手続きを示す図である。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣの運用方法は完全に自動化されておらず、作業者との相互作用により運用される。知能型ＳＴＥＰ-ＮＣの運用ステップは２段階、すなわち、パートプログラミングステップとＣＮＣオペレーションステップとに分けられる。
【００２６】
形状設計者はＡＰ２０３データモデルを支援するＣＡＤシステムを利用して加工する形状を設計する。設計された形状データは工程計画設計者に伝達される。すなわち、設計された形状データはオフラインＣＡＭシステム、すなわち、外部ＳＦＰや知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ内に設置されたＳＦＰシステムに伝達される。
【００２７】
ＳＦＰシステムでは、入力管理器は入力されるＡＰ ２０３ファイルに基づいて加工特徴形状を認識し、認識結果を加工特徴形状ＤＢに格納する。
工程計画器はそれぞれの加工特徴形状のための加工オペレーションを設定し、各加工オペレーションのための加工方法、加工戦略、切削工具と切削条件を決定する。このような工程計画はＩＳＯ １４６４９データモデルに基づいてなされる。
【００２８】
加工特徴形状の認識結果によって、ユーザはワーキングステップ(ｗｏｒｋｉｎｇｓｔｅｐ)の順序を設定する。切削条件は知識基盤システムが勧めた基準値に基づいて設定され、必要に応じて適応制御モードが設定される。
しかし、工具経路は知能型ＣＮＣが生成するので、各ワーキングステップに対する工具経路は明示されない。ユーザは工程計画を示すＰＳＧ(Ｐｒｏｃｅｓｓ Sｅｑｕｅｎｃｅ Ｇｒａｐｈ)に対する検査作業を明示する。
【００２９】
ユーザの入力が完了すれば、ＳＦＰシステムがＩＳＯ １４６４９パートプログラムを自動的に生成する。
しかし、内蔵ＳＦＰが用いられる場合、すべての入力情報が制御機のＤＢに格納されているため、パートプログラムを生成する必要はない。また、もしユーザからの入力がＳＴＥＰ ＡＰ形式のＣＡＤデータではなく、ＩＳＯ １４６４９パートプログラムであれば、入力はインターネットやＤＮＣを通して知能型ＳＴＥＰ-ＮＣにダウンロードされる。
【００３０】
知能型ＳＴＥＰ-ＮＣはＩＳＯ １４６４９パートプログラムを解析し、解析された情報を関連データベースに格納する。もし、パートプログラムが制御機に内蔵されたＳＦＰにより生成されたら、パートプログラムの解析過程は不要である。
制御機の工具経路生成器は切削工具と接触式プローブのための工具経路を生成し、生成された工具経路はシミュレータにより視覚化されて検証される。そして、計算された工具経路は加工オペレーションのための基準工具経路として用いられる。工具経路は加工オペレーション前にも生成され得るが、例えば、工具破損及び工具摩耗による異常状況では実際の加工中に工具経路が生成される。
【００３１】
素材がローディングされた後、スタートボタンが押されると、加工オペレーションが始まる。まず、セットアップ管理器は接触式プローブを利用して基準位置を自動的に探す。すると、意思決定器は非線形工程計画を表現するＰＳＧによって次に実行するワーキングステップを決定する。もし、例えば工具のように選択されたワーキングステップのために要求された、明示されたすべての資源が使用可能であれば、意思決定器は実行器に選択されたワーキングステップを実行するように命令する。すると、実行器は工具経路ＤＢに接近して該当工具経路をローディングし、工具経路をＮＣＫ/ＰＬＣの命令に変換した後、可変切削条件を設定するために適応制御メカニズムを呼び出す。
【００３２】
一方、オペレーションはモニタにより継続してモニタリングされる。工具破損が感知された場合、モニタはオペレーションを止めて異常状況処理メカニズムを作動させる。これにより、モニタは意思決定器に異常状況を報告する。意思決定器は代替切削工具が工具マガジンにあるか否かを機械資源ＤＢを通して点検する。もし代替切削工具が見つかれば、意思決定器は工具経路生成器に残っている特徴形状を除去するための新しい工具経路を生成するように指示する。前記代替切削工具の大きさは破損されたものと異なることができる。一方、もし代替切削工具が機械資源ＤＢで見つからなければ、意思決定器は通信器に該当ワーキングステップが実行できないことを通知する。すると、通信器は作業者に新しい工具を要請する警報を鳴らす。その間、意思決定器は非線形工程計画に応じて代替加工順序を探す。もし代替加工順序が見つかれば、意思決定器は次のワーキングステップを決定し、工具経路生成器に工具経路を生成するように指示する。
【００３３】
工具経路生成器は工具経路ＤＢにある工具経路の有効性を検査し、もし必要であれば、新しい工具経路を生成する。次のワーキングステップが測定と関連すれば、意思決定器は検査器に必要な処理、すなわち、目標領域を測定し、測定データを検査ＤＢに格納するように指示する。そして、加工特徴形状ＤＢデータと検査ＤＢデータとを比較して、両者間の幾何学的な誤差を計算する。もし計算された誤差が許容誤差範囲を超えると、検査器は意思決定器に再加工が必要であると報告する。このような場合、意思決定器は再加工のための新しいワーキングステップを追加する。
【００３４】
１ワーキングステップが完了すると、意思決定器は加工工程ＤＢのＰＳＧ、機械資源ＤＢの機械支援の状態及びオペレーションの結果による加工知識ＤＢを更新する。その後、意思決定器は次のワーキングステップを決定する。こうした過程が全ワーキングステップが完了するまで繰り返される。また、ＳＦ制御システムが要請する度に、意思決定器は通信器が現在の実行状態をＳＦ制御システムに送るように指示する。
【００３５】
図３Ａ及び図３Ｂを参照すると、本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣの開発の例を示す概念図及びブロック図が示されている。
前記において、本発明の好適な実施の形態について説明したが、本発明の請求範囲を逸脱することなく、当業者は種々の改変をなし得るであろう。
【００３６】
以上述べたように、本発明によれば、知能型ＳＴＥＰ-ＮＣは、閉鎖的構造を有する従来のＮＣの短所を解消でき、ＩＳＯ １４６４９情報に基づいて知能的に加工を行うと同時に、現場での異常状況に自律的に対処できる機能を有する。これにより、現在のＮＣが運用される生産環境のＣＡＤ-ＣＡＭ-ＣＮＣチェーンの情報断絶という問題点が解消でき、「設計図面を製品に」という概念が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【００３７】
【図１】本発明の好ましい実施の形態による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機のブロック図である。
【図２Ａ】本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機の運用手続きを示す図である。
【図２Ｂ】本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機の運用手続きを示す図である。
【図３Ａ】本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機の開発過程を示す図である。
【図３Ｂ】本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機の開発過程を示す図である。
【図４Ａ】本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機における測定、モニタリング及び適応制御に対するデータモデルを示す図である。
【図４Ｂ】本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機における測定、モニタリング及び適応制御に対するデータモデルを示す図である。
【図４Ｃ】本発明による知能型ＳＴＥＰ-ＮＣ制御機における測定、モニタリング及び適応制御に対するデータモデルを示す図である。
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図３Ａ】
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【図３Ｂ】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図４Ｃ】
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【国際調査報告】
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