(57)【要約】      （修正有）【課題】スマート調整システム及びその方法を提供する。【解決手段】本発明のスマート調整システムは、クラウドコンピューティングデバイス及びデータ受信装置を備える。クラウドコンピューティングデバイスは複数の工作機械のモデルデータ及び異なる加工パラメータ予測を基にしたツールの減衰率予測が保存されるニューラルネットワークモデルを含む。データ受信装置はターゲット工作機械のモデルデータを受信させる。クラウドコンピューティングデバイスはニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械のモデルデータとこれら前記工作機械のモデルデータとの比較を行ってツールの減衰率予測を有する予測加工パラメータを計算し、ターゲット工作機械が予測加工パラメータに基づいて加工作業を実行させる。【選択図】図１
2019220164.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工作機械のモデルデータ及び複数の加工パラメータを基にしたツールの減衰率予測が保存されるニューラルネットワークモデルを含むクラウドコンピューティングデバイスと、
ターゲット工作機械のモデルデータを受信させるデータ受信装置と、を備え、
前記クラウドコンピューティングデバイスは、前記ニューラルネットワークモデルに基づいて前記ターゲット工作機械のモデルデータとこれら前記工作機械のモデルデータとを比較し、予測加工パラメータを計算し、前記予測加工パラメータはツールの減衰率予測を有し、前記ターゲット工作機械が前記予測加工パラメータに基づいて加工作業を実行させることを特徴とするスマート調整システム。
【請求項２】
前記データ受信装置は、前記ターゲット工作機械が行った前記加工作業の実際の減衰率を受信させ、前記クラウドコンピューティングデバイスが比較プロセスを実行し、前記ツールの減衰率予測と前記実際の減衰率とを比較して比較結果を生成させることを特徴とする請求項１に記載のスマート調整システム。
【請求項３】
前記比較結果における前記ツールの減衰率予測と前記実際の減衰率との較差が閾値より大きい場合、前記クラウドコンピューティングデバイスが計数値に１を加え、且つ加工パラメータ表により推奨加工パラメータを生成し、前記ターゲット工作機械が推奨加工パラメータに基づいて行った前記加工作業の前記実際の減衰率の前記比較プロセスを再度実行することを特徴とする請求項２に記載のスマート調整システム。
【請求項４】
前記計数値が計数閾値より大きい場合、前記クラウドコンピューティングデバイスが再モデリングプロセスを実行して新しいニューラルネットワークモデルを生成させ、且つ前記新しいニューラルネットワークモデルにより前記推奨加工パラメータを生成させることを特徴とする請求項３に記載のスマート調整システム。
【請求項５】
前記比較結果における前記ツールの減衰率予測と前記実際の減衰率との較差が閾値より小さい場合、前記クラウドコンピューティングデバイスが加工パラメータ最適化プロセスを実行させることを特徴とする請求項２に記載のスマート調整システム。
【請求項６】
前記データ受信装置は前記ターゲット工作機械の振動データを受信させることを更に含むことを特徴とする請求項５に記載のスマート調整システム。
【請求項７】
前記加工パラメータ最適化プロセス実行中に、前記クラウドコンピューティングデバイスは前記ニューラルネットワークモデルにより前記ターゲット工作機械のモデルデータ及び振動データに基づいて複数の候補加工パラメータ及び修正振動データを計算し、最低の前記ツールの減衰率予測を有する前記候補加工パラメータを推奨加工パラメータとして計算することを特徴とする請求項６に記載のスマート調整システム。
【請求項８】
前記クラウドコンピューティングデバイスは前記ターゲット工作機械の振動データを分析することにより前記ターゲット工作機械のツールの残り寿命を予測することを特徴とする請求項６に記載のスマート調整システム。
【請求項９】
前記クラウドコンピューティングデバイスは学習アルゴリズムにより前記ターゲット工作機械の振動データの分析を行い、パターン指紋を生成させ、且つ前記パターン指紋に基づいて材料の分析結果を生成させることを特徴とする請求項６に記載のスマート調整システム。
【請求項１０】
前記クラウドコンピューティングデバイスは各前記工作機械の複数の加工因子を更に分析することにより、これら前記加工因子の因子重量方向性を生成し、且つこれら前記加工因子の因子重量方向性を前記ニューラルネットワークモデルに統合させることを特徴とする請求項１に記載のスマート調整システム。
【請求項１１】
前記データ受信装置は前記ターゲット工作機械のこれら前記加工因子を受信させることを更に含み、前記クラウドコンピューティングデバイスは前記ニューラルネットワークモデルにより前記ターゲット工作機械のこれら前記加工因子の分析を行い、前記ターゲット工作機械の機械評価を生成させることを特徴とする請求項１０に記載のスマート調整システム。
【請求項１２】
複数の工作機械のモデルデータ及び異なる加工パラメータ予測を基にしたツールの減衰率予測が保存されるニューラルネットワークモデルが構築されるステップと、
ターゲット工作機械のモデルデータを受信させるステップと、
前記ニューラルネットワークモデルにより前記ターゲット工作機械のモデルデータとこれら前記工作機械のモデルデータとが比較されて予測加工パラメータが計算され、前記予測加工パラメータはツールの減衰率予測を含むステップと、
前記ターゲット工作機械が前記予測加工パラメータに基づいて加工作業を行うステップと、を含むことを特徴とするスマート調整方法。
【請求項１３】
前記ターゲット工作機械が行った前記加工作業の実際の減衰率を受信させると共に比較プロセスを実行させ、前記ツールの減衰率予測と前記実際の減衰率とを比較すると共に比較結果を生成させるステップを更に含むことを特徴とする請求項１２に記載のスマート調整方法。
【請求項１４】
前記比較結果における前記ツールの減衰率予測と前記実際の減衰率との較差が前記閾値より大きい場合、計数値に１を加え、加工パラメータ表により推奨加工パラメータを生成させ、前記ターゲット工作機械が推奨加工パラメータに基づいて行った前記加工作業の前記実際の減衰率の前記比較プロセスを再度実行するステップを更に含むことを特徴とする請求項１３に記載のスマート調整方法。
【請求項１５】
前記計数値が計数閾値より大きい場合、再モデリングプロセスが実行されて新しいニューラルネットワークモデルが生成され、且つ前記新しいニューラルネットワークモデルにより前記推奨加工パラメータが生成されるステップを更に含むことを特徴とする請求項１４に記載のスマート調整方法。
【請求項１６】
前記比較結果における前記ツールの減衰率予測と前記実際の減衰率との較差が閾値より小さい場合、加工パラメータ最適化プロセスが実行されるステップを更に含むことを特徴とする請求項１３に記載のスマート調整方法。
【請求項１７】
前記ターゲット工作機械の振動データが受信されるステップを更に含むことを特徴とする請求項１６に記載のスマート調整方法。
【請求項１８】
前記ニューラルネットワークモデルにより前記加工パラメータ最適化プロセス実行中に前記ターゲット工作機械のモデルデータ及び振動データに基づいて複数の候補加工パラメータ及び修正振動データが計算され、且つ最低の前記ツールの減衰率予測を有する前記候補加工パラメータが推奨加工パラメータとして計算されるステップを更に含むことを特徴とする請求項１７に記載のスマート調整方法。
【請求項１９】
前記ターゲット工作機械の振動データが分析されることにより前記ターゲット工作機械のツールの残り寿命が予測されるステップを更に含むことを特徴とする請求項１７に記載のスマート調整方法。
【請求項２０】
学習アルゴリズムにより前記ターゲット工作機械の振動データが分析され、パターン指紋が生成され、且つ前記パターン指紋に基づいて材料の分析結果が生成されるステップを更に含むことを特徴とする請求項１７に記載のスマート調整方法。
【請求項２１】
各前記工作機械の複数の加工因子が分析されることによりこれら前記加工因子の因子重量方向性が生成され、且つこれら前記加工因子の因子重量方向性が前記ニューラルネットワークモデルに統合されるステップを更に含むことを特徴とする請求項１２に記載のスマート調整方法。
【請求項２２】
前記ターゲット工作機械のこれら前記加工因子が受信され、前記ニューラルネットワークモデルにより前記ターゲット工作機械のこれら前記加工因子が分析されることにより前記ターゲット工作機械の機械評価が生成されるステップを更に含むことを特徴とする請求項２１に記載のスマート調整方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、スマート調整システムに関し、より詳しくは、ビッグデータ解析及び人工知能に基づいたスマート調整システムに関する。また、本発明は更にスマート調整システムのスマート調整方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
国家にとっての工業競争力は国家の工作機械産業の技術及び生産能力を評価基準としている。このため、多くの国家では長年工作機械（例えば、バンドソーマシン、旋盤、フライス盤等）技術の発展を極めて重視してきた。
【０００３】
工作機械は、加工パラメータを設定することが重要なステップとなる。例えば、使用者がバンドソーマシンを使用して加工物の鋸切断を行う場合、バンドソーマシンに適切な加工パラメータを設定する必要がある。例えば、ツール（バンドソー）の回転速度及びツール（バンドソー）の下降速度を設定し、ツール及び加工物が壊れないようにし、良好な鋸切断品質を得る。反対に、不適切な加工パラメータが設定されるとツール（バンドソー）や加工物が破壊されてしまい、重大な損失を出すこともある。
【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、バンドソーマシンの稼働中にバンドソーマシンが適切な加工パラメータによって加工作業を実行させているかどうかを即時に判断できる有効的な方法は未だ存在しない。バンドソーマシンの加工パラメータを任意で変更するとツール及び加工物を損壊させてしまうことがある。ゆえに、使用者は通常バンドソーマシンの加工パラメータを積極的に変更しようとはしない。
【０００５】
また、加工作業を行う前には使用者が加工物の材料の種類等の基本データをバンドソーマシンに入力する必要があり、これらの基本データを手動でバンドソーマシンに入力すると人為的ミスが発生しやすい。加工物の材料がバンドソーマシンに入力された基本データに一致しなければ、ツール及び加工物が破壊されて重大な損失に繋がる。然しながら、加工物の材料とバンドソーマシンに入力された基本データとが一致するかどうかを有効的に判断する方法も未だ存在しない。
【０００６】
このため、加工パラメータの調整技術を提供し、従来技術の様々な問題を有効的に改善することが重要な議題である。
【０００７】
かかる従来の実情に鑑みて、本発明は、従来技術の様々な問題を解決させるスマート調整システム及びその方法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】
上記課題を解決するために、本発明のある態様のスマート調整システムは、クラウドコンピューティングデバイス及びデータ受信装置を備える。クラウドコンピューティングデバイスは、複数の工作機械のモデルデータ及び異なる加工パラメータ予測を基にしたツールの減衰率予測が保存されるニューラルネットワークモデルを含む。データ受信装置はターゲット工作機械のモデルデータを受信させる。データ受信装置はターゲット工作機械のモデルデータを受信させる。クラウドコンピューティングデバイスはニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械のモデルデータとこれら前記工作機械のモデルデータとの比較を行ってツールの減衰率予測を有する予測加工パラメータを計算し、ターゲット工作機械が予測加工パラメータに基づいて加工作業を実行させる。
【０００９】
本発明の別の態様は、スマート調整方法である。このスマート調整方法は、下記ステップを含む。複数の工作機械のモデルデータ及び異なる加工パラメータ予測を基にしたツールの減衰率予測が保存されるニューラルネットワークモデルが構築されるステップ。ターゲット工作機械のモデルデータの受信ステップ。ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械のモデルデータとこれら前記工作機械のモデルデータとが比較されて予測加工パラメータが計算され、予測加工パラメータはツールの減衰率予測を含むステップ。ターゲット工作機械が予測加工パラメータに基づいて加工作業を実行するステップ。
【００１０】
本発明の好適例において、各工作機械のモデルデータは機械モデル、加工物モデル、及びツールモデルのうちの１つ以上を含む。
【００１１】
本発明の好適例において、予測加工パラメータはツールの回転速度及びツールの下降速度のうちの１つ以上を含む。
【００１２】
本発明の好適例において、データ受信装置がターゲット工作機械が行った加工作業の実際の減衰率（increase percentage）を受信させ、クラウドコンピューティングデバイスが比較プロセスを実行し、ツールの減衰率予測と実際の減衰率とを比較すると共に比較結果を生成させる。
【００１３】
本発明の好適例において、比較結果におけるツールの減衰率予測と実際の減衰率との較差が閾値より大きい場合、クラウドコンピューティングデバイスは計数値に１を加え、加工パラメータ表により推奨加工パラメータを生成させ、ターゲット工作機械が推奨加工パラメータに基づいて行った加工作業の実際の減衰率の比較プロセスを再度実行する。
【００１４】
本発明の好適例において、計数値が計数閾値より大きい場合、クラウドコンピューティングデバイスは再モデリングプロセスを実行して新しいニューラルネットワークモデルを生成させ、新しいニューラルネットワークモデルにより推奨加工パラメータを生成させる。
【００１５】
本発明の好適例において、比較結果がツールの減衰率予測と実際の減衰率との較差が閾値より小さい場合、クラウドコンピューティングデバイスは加工パラメータ最適化プロセスを実行させる。
【００１６】
本発明の好適例において、データ受信装置はターゲット工作機械の振動データを更に受信させる。
【００１７】
本発明の好適例において、加工パラメータ最適化プロセス実行中にクラウドコンピューティングデバイスはニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械のモデルデータ及び振動データに基づいて複数の候補加工パラメータ及び修正振動データを計算し、最低のツールの減衰率予測を有する候補加工パラメータを推奨加工パラメータとして計算する。
【００１８】
本発明の好適例において、クラウドコンピューティングデバイスはターゲット工作機械の振動データを分析することによりターゲット工作機械のツールの残り寿命を予測する。
【００１９】
本発明の好適例において、クラウドコンピューティングデバイスは学習アルゴリズムによりターゲット工作機械の振動データの分析を行い、パターン指紋を生成させ、パターン指紋に基づいて材料の分析結果を生成させる。
【００２０】
本発明の好適例において、クラウドコンピューティングデバイスは各工作機械の複数の加工因子の分析を更に行ってこれら前記加工因子の因子重量方向性を生成させ、且つこれら前記加工因子の因子重量方向性がニューラルネットワークモデルに統合される。
【００２１】
本発明の好適例において、データ受信装置はターゲット工作機械のこれら前記加工因子を更に受信させる。クラウドコンピューティングデバイスはニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械のこれら前記加工因子の分析を行い、ターゲット工作機械の機械評価を生成させる。
【００２２】
本発明の好適例において、これら前記加工因子はツールの回転速度、ツールの下降速度、累積切削面積、ツールの歪度、加工物の幅、ツールの材質、ツールの歯数、ツールの材質、モーターの電流、油圧温度、冷却液の温度、ギアボックスの温度、及び振動のうちの１つ以上を含む。
【００２３】
本発明の好適例において、クラウドコンピューティングデバイスは更にニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械のこれら前記加工因子の分析を行ってターゲット工作機械の１つ以上の部材の健康状態値を生成させる。
【発明の効果】
【００２４】
上述したように、本発明のスマート調整システム及びその方法によれば、下述の長所のうちの１つ以上を有する。
（１）本発明の一実施形態において、スマート調整システムは、まずビッグデータ解析によりニューラルネットワークモデルが構築され、且つニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械に対して予測加工パラメータが提供される。次いで、加工パラメータ最適化プロセスが実行されてターゲット工作機械の加工パラメータが最適化される。これにより、加工作業が中断されずにスムーズに行われるようになり、ターゲット工作機械の効率が最大化される。
（２）本発明の一実施形態において、スマート調整システムはターゲット工作機械の稼働中にニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の加工パラメータを即時修正し、これにより最良の加工品質を達成させ、ツール及び加工物の損壊を有効的に防止させる。
（３）本発明の一実施形態において、スマート調整システムはターゲット工作機械の振動データを分析してパターン指紋を生成させ、且つ材料の分析結果を生成させて加工物の材料を判断させる。よって、人為的ミスによる損失が有効的に防止される。
（４）本発明の一実施形態において、スマート調整システムはニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の加工因子の分析に基づいてターゲット工作機械の機械評価を生成し、使用者がターゲット工作機械の現在の状態を更に明確に理解可能にする。
（５）本発明の一実施形態において、スマート調整システムは前記ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の振動情報及び加工因子の分析を行い、ターゲット工作機械のツールの残り寿命及び各部材の健康状態値を生成させ、使用者がターゲット工作機械のツール及び各部材の健康状態を更に明確に理解可能にし、メンテナンス作業を更に効率化させる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本発明の第１実施形態によるスマート調整システムを示したブロック図である。
【図２Ａ】本発明の第１実施形態のフローチャートである。
【図２Ｂ】本発明の第１実施形態のフローチャートである。
【図２Ｃ】本発明の第１実施形態のフローチャートである。
【図３】本発明の第２実施形態によるスマート調整システムを示したブロック図である。
【図４】本発明の第２実施形態によるスマート調整システムを例示する概略図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下に図面を参照して、本発明を実施するための形態について、詳細に説明する。なお、本発明は、以下に説明する実施形態に限定されるものではない。図面の説明についての理解を促すため、図面中では各部材のサイズ及び比率を拡大または縮小表示する。下述の描写及び／或いは特許請求の範囲では、部材が他の部材に「連結」または「接合」されるとある場合、前記他の部材に直接もしくは中間部材を介して連結または接合される。部材が他の部材に「直接連結」または「直接接合」されるとある場合、中間部材が存在せず、部材または層の間の関係を描写する他の用語も同様に解釈する。理解を促すため、下述の実施形態では同じ部材は同じ符号を以って標示し説明する。
【００２７】
図１は本発明の第１実施形態によるスマート調整システムを示したブロック図である。図に示されるように、スマート調整システム１はクラウドコンピューティングデバイス１１及びデータ受信装置１２を備え、ターゲット工作機械Ｔの加工パラメータの調整に用いられる。ターゲット工作機械Ｔは各種の鋸切断装置でよく、本実施形態ではバンドソーマシンを例に説明する。
【００２８】
クラウドコンピューティングデバイス１１はニューラルネットワークモデル１１１を備える。ニューラルネットワークモデル１１１には複数の工作機械のモデルデータ及び異なる加工パラメータ（例えば、ツールの回転速度及びツールの下降速度等）の予測を基にしたツールの減衰率予測が保存される。ニューラルネットワークモデル１１１はまずトレーニングプロセスを経て構築される。
【００２９】
トレーニングプロセス実行中に、クラウドコンピューティングデバイス１１はこれら前記工作機械中から、これら前記工作機械のモデルデータ、ツールの回転速度、ツールの下降速度、モーターの電流、油圧温度、冷却液の温度、ギアボックスの温度、振動データ、累積切削面積、及びツール（例えば、バンドソー）の偏移等のヒストリーデータを収集する。モデルデータは機械モデル、加工物モデル、ツールモデル等を含む。加工物モデルは加工物の幅及び加工物の材質等を含む。ツールモデルはツールの歯数及びツールの材質等を含み、ビッグデータ解析により前記データに対する前処理及び正規化を行ってニューラルネットワークモデル１１１を構築させる。最後に、クラウドコンピューティングデバイス１１はニューラルネットワークモデル１１１によりこれら前記工作機械の異なる加工パラメータ予測を基にしたツールの減衰率予測を獲得させる。
【００３０】
データ受信装置１２はネットワークＮを通して加工作業を行うターゲット工作機械ＴのモデルデータＤ１を受信させ、これは機械モデル、加工物モデル、及びツールモデル等を含む。また、データ受信装置１２は更にネットワークＮを通してターゲット工作機械Ｔの他の各操作データを持続的に収集し、例えば、加工パラメータ（例えば、ツールの回転速度及びツールの下降速度等）、モーターの電流、油圧温度、冷却液の温度、ギアボックスの温度、振動データ、累積切削面積、及びツール（例えば、バンドソー）の偏移等を収集する。クラウドコンピューティングデバイス１１はニューラルネットワークモデル１１１によりターゲット工作機械ＴのモデルデータＤ１とこれら前記工作機械のモデルデータとの比較を行い、ターゲット工作機械ＴのモデルデータＤ１がニューラルネットワークモデル１１１のトレーニングデータに対応するかどうかを確認する。ターゲット工作機械ＴのモデルデータＤ１がニューラルネットワークモデル１１１のトレーニングデータに対応することが確認された後、クラウドコンピューティングデバイス１１は収集したデータに対する前処理（即ち、ミスデータを除去すると共に適切なデータを選択）を行い、且つニューラルネットワークモデル１１１により前処理後のデータに基づいてターゲット工作機械ＴのモデルデータＤ１に適合する予測加工パラメータを検索し、同時に前記予測加工パラメータに基づいて行う加工作業のツールの減衰率予測を計算する。前記予測加工パラメータはツールの回転速度及びツールの下降速度等を含み、ターゲット工作機械Ｔは予測加工パラメータに基づいて加工作業を行う。
【００３１】
その後、データ受信装置１２はネットワークＮを通してターゲット工作機械Ｔの行う加工作業の実際の減衰率Ｄ２を受信させ、クラウドコンピューティングデバイス１１が比較プロセスを実行する。比較プロセス実行中に、クラウドコンピューティングデバイス１１はツールの減衰率予測と実際の減衰率Ｄ２とを比較すると共に比較結果を生成させる。
【００３２】
比較結果におけるツールの減衰率予測と実際の減衰率Ｄ２との較差が閾値より小さい場合、クラウドコンピューティングデバイス１１は加工パラメータ最適化プロセスを実行する。クラウドコンピューティングデバイス１１はターゲット工作機械Ｔから収集したデータに基づいて全ての加工パラメータの可能な値を計算する。例えば、クラウドコンピューティングデバイス１１は加工物の幅に基づいてツールの回転速度の範囲を決定し、且つ前記ツールの回転速度の範囲内から可能なツールの回転速度を選択し、且つモールス方程式（MORSE formula）に基づいてツールの下降速度を決定させ、オートエンコーダニューラルネットワーク（Autoencoder NN ）モデルにより振動データを改正する。次いで、クラウドコンピューティングデバイス１１はニューラルネットワークモデル１１１により前記データに基づいて複数の候補加工パラメータ及び修正振動データを計算し、最低のツールの減衰率予測を有する候補加工パラメータを推奨加工パラメータとして計算し、且つターゲット工作機械Ｔは前記推奨加工パラメータに基づいて加工作業を行う。前記加工パラメータ最適化プロセスを経て、ターゲット工作機械Ｔが最適化された加工パラメータを獲得させて加工作業を実行する。
【００３３】
反対に、比較結果がツールの減衰率予測と実際の減衰率Ｄ２との較差が閾値より大きいことを示す場合、クラウドコンピューティングデバイス１１は現在のデータを保存し、且つ計数値に１を加える。同時に、クラウドコンピューティングデバイス１１は加工パラメータ表（Cutting parameter chart）を検索して推奨加工パラメータを提供し、その後ターゲット工作機械Ｔが前記推奨加工パラメータに基づいて行った加工作業の実際の減衰率Ｄ２の比較プロセスを再度実行させる。これにより、推奨加工パラメータのツールの減衰率予測と実際の減衰率Ｄ２との較差の比較が行われる。
【００３４】
計数値が計数閾値より大きく加工パラメータ最適化プロセスがトリガされていない場合、クラウドコンピューティングデバイス１１が再モデリングプロセスを実行させる。再モデリングプロセス実行中にクラウドコンピューティングデバイス１１は現在のデータに基づいて新しいニューラルネットワークモデルを生成させ、前記新しいニューラルネットワークモデルに基づいて推奨加工パラメータを生成させ、且つターゲット工作機械Ｔは前記推奨加工パラメータに基づいて加工作業を行う。
【００３５】
クラウドコンピューティングデバイス１１がターゲット工作機械ＴのモデルデータＤ１がニューラルネットワークモデル１１１のトレーニングデータに対応していないことを確認すると、クラウドコンピューティングデバイス１１は同じモデルデータＤ１を有する工作機械の他の加工パラメータを推奨加工パラメータとするためにを更に検索する。クラウドコンピューティングデバイス１１が同じモデルデータＤ１を有する工作機械の他の加工パラメータを探し出せなかった場合、クラウドコンピューティングデバイス１１は加工パラメータ表（Cutting parameter chart）を検索して推奨加工パラメータを提供する。
【００３６】
また、トレーニングプロセス実行中にクラウドコンピューティングデバイス１１は更にビッグデータ解析を行って各工作機械の複数の加工因子を分析し、これら前記加工因子の因子重量方向性を生成させ、且つこれら前記加工因子の因子重量方向性をニューラルネットワークモデル１１１に統合させる。これら加工因子はツールの回転速度、ツールの下降速度、累積切削面積、ツールの歪度、加工物の幅、ツールの材質、ツールの歯数、ツールの材質、モーターの電流、油圧温度、冷却液の温度、ギアボックスの温度、及び振動のうちの１つ以上を含む。これにより、クラウドコンピューティングデバイス１１はニューラルネットワークモデル１１１によりターゲット工作機械Ｔのこれら前記加工因子の分析を行い、ターゲット工作機械Ｔの機械評価を生成させ、使用者がターゲット工作機械Ｔの現在の状態を更に明確に理解するための指標を提供する。
【００３７】
また、クラウドコンピューティングデバイス１１は更にニューラルネットワークモデル１１によりターゲット工作機械Ｔのこれら前記加工因子の分析を行い、ターゲット工作機械Ｔの各部材の健康状態値を生成させると共にターゲット工作機械Ｔの振動データの分析を行い、ターゲット工作機械Ｔのツールの残り寿命を予測し、使用者がメンテナンス作業を行う際の参照用として提供する。
【００３８】
上述のフローチャートを経て、クラウドコンピューティングデバイス１１は最適化された推奨加工パラメータを計算し、ターゲット工作機械Ｔの加工パラメータの即時修正を行う。ターゲット工作機械Ｔが前記推奨加工パラメータに基づいて行う加工作業時に最低の減衰率を有し、且つ最良の加工品質を達成させると共にツール及び加工物の損壊が防止される。また、クラウドコンピューティングデバイス１１はターゲット工作機械Ｔの各部材の健康状態値及びツールの残り寿命を更に提供し、メンテナンス作業を更に効率化させる。
【００３９】
以上は一例にすぎず、スマート調整システム１の各部材、これら部材の間の相乗関係、及び加工パラメータ調整フローチャートは全て実際の需要に応じて変更可能であり、本発明はこれらに制限されない。
【００４０】
ちなみに、工作機械の稼働中に工作機械に適切な加工パラメータが設定されて加工作業が実行されているか否かを即時判断可能な有効的な方法は未だ存在しない。ゆえに、加工作業が不適切な加工パラメータにより中断されてしまうことがある。反対に、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、まずビッグデータ解析によりニューラルネットワークモデルを構築し、ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械に対して予測加工パラメータを提供する。そして、加工パラメータ最適化プロセスによりターゲット工作機械の加工パラメータが最適化され、加工作業が中断されずにスムーズ実行可能になり、ターゲット工作機械の効率が最大化する。
【００４１】
なお、工作機械の稼働中に工作機械が適切な加工パラメータに基づいて加工作業を実行しているか否か即時判断可能な有効的な方法は未だ存在しないため、ツール及び加工物が不適切な加工パラメータによって損壊し、加工品質が低下し、甚大な損失を被ることがある。反対に、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の稼働中にターゲット工作機械の加工パラメータが即時修正されるため、最良の加工品質が達成され、ツール及び加工物の損壊が有効的に防止される。
【００４２】
また、本発明の実施形態に係るスマート調整システムはニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の加工因子の分析に基づいて、ターゲット工作機械の機械評価を生成させ、使用者がターゲット工作機械の現在の状態を更に明確に理解可能にする。
【００４３】
また、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、前記ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の振動データ及び加工因子の分析を行い、ターゲット工作機械のツールの残り寿命及び各部材の健康状態値を生成させる。使用者はターゲット工作機械のツール及び各部材の健康状態を更に明確に理解可能となり、メンテナンス作業が更に効率化される。以上のように、本発明は進歩性の特許要件を満たす。
【００４４】
図２Ａ乃至図２Ｃは本発明の第１実施形態のフローチャートである。スマート調整システム１のパラメータ調整方法は下記のステップを含む。
ステップＳ２０において、ニューラルネットワークモデルが構築され、ステップＳ２１に進む。
【００４５】
ステップＳ２１において、ターゲット工作機械のモデルデータ及び操作データが受信され、ステップＳ２２に進む。
【００４６】
ステップＳ２２において、ターゲット工作機械のモデルデータがニューラルネットワークモデルのトレーニングデータに対応するかどうかの確認がなされ、対応する場合はステップＳ２２１に進み、対応しない場合はステップＳ３０に進む。
【００４７】
ステップＳ２２１において、ターゲット工作機械から収集されたデータに対する前処理が行われ、ステップＳ２３に進む。
【００４８】
ステップＳ２３において、前記ニューラルネットワークモデルにより前処理後のデータに基づいてターゲット工作機械のモデルデータに適合する予測加工パラメータの検索が行われ、ステップＳ２４に進む。
【００４９】
ステップＳ２４において、予測加工パラメータまたは推奨加工パラメータに基づいて行う加工作業のツールの減衰率予測が計算され、且つツールの減衰率予測と実際の減衰率との較差が閾値より小さいか否かの確認がなされ、小さい場合はステップ２４１に進み、小さくない場合はステップＳ２４２に進む。
【００５０】
ステップＳ２４１において、加工パラメータ最適化プロセスが実行され、ターゲット工作機械から収集されたデータに基づいて複数の候補加工パラメータ及び修正振動データが計算され、ステップＳ２５に進む。
【００５１】
ステップＳ２５において、最低のツールの減衰率予測を有する候補加工パラメータが推奨加工パラメータとして計算され、ステップＳ２６に進む。
【００５２】
ステップＳ２６において、ターゲット工作機械が前記推奨加工パラメータに基づいて加工作業を行う。
【００５３】
ステップＳ２４２において、現在のデータが保存されると共に計数値に１が加えられ、ステップＳ２７に進む。
【００５４】
ステップＳ２７において、計数値が計数閾値より大きいか否かが判断され、大きい場合はステップ２７１に進み、大きくない場合はステップＳ２７２に進む。
【００５５】
ステップＳ２７１において、再モデリングプロセスが実行されて新しいニューラルネットワークモデルが生成され、前記新しいニューラルネットワークモデルに基づいて推奨加工パラメータが生成され、ステップＳ２８に進む。
【００５６】
ステップＳ２８において、ターゲット工作機械が前記推奨加工パラメータに基づいて加工作業を行う。
【００５７】
ステップＳ２７２において、加工パラメータ表が検索されて推奨加工パラメータが提供され、ステップＳ２９に進む。
【００５８】
ステップＳ２９において、ターゲット工作機械が前記推奨加工パラメータに基づいて加工作業を行い、ステップＳ２４に戻る。
【００５９】
ステップＳ３０において、同じモデルデータを有する他の工作機械があるか否かが判断され、ある場合はステップＳ３０１に進み、ない場合はステップＳ３０２に進む。
ステップＳ３０１において、前記工作機械の加工パラメータを推奨加工パラメータとし、ステップＳ３１に進む。
【００６０】
ステップＳ３１において、ターゲット工作機械が前記推奨加工パラメータに基づいて加工作業を行う。
【００６１】
ステップＳ３０２において、加工パラメータ表が検索されて推奨加工パラメータが提供され、ステップＳ３２に進む。
【００６２】
ステップＳ３２において、ターゲット工作機械が前記推奨加工パラメータに基づいて加工作業を行う。
【００６３】
また、加工物の材料が工作機械に入力された基本データと一致するかどうか有効的に判断する有効的な方法は未だ存在せず、ゆえにツール及び加工物が工作機械に入力された基本データのミスにより損壊し、重大な損失を被ることがある。反対に、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、ターゲット工作機械の振動データを分析してパターン指紋を生成し、且つ材料の分析結果を生成して加工物の材料を判断することにより、人為的ミスによる損失を有効的に防止できる。
【００６４】
図３は本発明の第２実施形態によるスマート調整システムを示したブロック図である。図４は本発明の第２実施形態によるスマート調整システムを示した概略図である。図３に示されるように、スマート調整システム１はクラウドコンピューティングデバイス１１及びデータ受信装置１２を備え、ターゲット工作機械Ｔの加工パラメータの調整に用いられる。
【００６５】
上述の部材の機能及びこれら部材の間の相乗関係の大部分は前述の実施形態と相似する。前述の実施形態との違いは、クラウドコンピューティングデバイス１１が学習アルゴリズムによりターゲット工作機械Ｔの振動データＤ３の分析を行ってパターン指紋Ｆを生成し（図４参照）、クラウドコンピューティングデバイス１１がパターン指紋Ｆに基づいて材料の分析結果を生成させ、ターゲット工作機械Ｔが加工を行う加工物の材料を判断させる点である。一実施形態では、学習アルゴリズムは自己組織化写像（Self-organizing map、SOM）アルゴリズムでもよい。
【００６６】
トレーニングプロセス実行中にクラウドコンピューティングデバイス１１は、学習アルゴリズムにより異なる材料の加工物の鋸切断が行われることで生成された振動データの分析を行い、且つ対応するパターン指紋をそれぞれ生成させる。その後、前記分析結果がニューラルネットワークモデル１１１に統合される。
【００６７】
図４に示されるように、パターン指紋Ｆの各ハニカムは全て１つの対応する重みベクトル（weighting vector）を有し、クラウドコンピューティングデバイス１１はニューラルネットワークモデル１１１によりターゲット工作機械Ｔの振動データＤ３から生成されるパターン指紋Ｆと他の材料のパターン指紋との比較を行い、材料の分析結果を生成させる。例えば、ターゲット工作機械Ｔが加工を行う加工物の材料の確認に用いられる。
【００６８】
当然ながら、以上は一例にすぎず、スマート調整システム１の各部材、これら部材の間の相乗関係、及び加工パラメータ調整フローチャートは全て実際の需要に応じて変更可能であり、本発明はこれらに制限されない。
【００６９】
ちなみに、加工物の材料が工作機械に入力された基本データと一致するか否か判断する有効的な方法は未だ存在せず、ゆえにツール及び加工物が工作機械に入力された基本データのミスによって損壊し、重大な損失を生むことがある。反対に、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、ターゲット工作機械の振動データを分析してパターン指紋を生成させ、これにより材料の分析結果を生成させて加工物の材料を判断するため、人為的ミスによる損失が有効的に防止される。
【００７０】
以上を総合すると、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、まずビッグデータ解析によりニューラルネットワークモデルを構築し、ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械に対して予測加工パラメータを提供する。その後、加工パラメータ最適化プロセスによりターゲット工作機械の加工パラメータが最適化される。これにより、加工作業が中断されずにスムーズに行われようになり、ターゲット工作機械の効率が最大化する。
【００７１】
また、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の稼働中にターゲット工作機械の加工パラメータの即時修正を行い、最良の加工品質を達成させ、ツール及び加工物の損壊を有効的に防止させる。
【００７２】
また、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、ターゲット工作機械の振動データを分析することでパターン指紋を生成させ、材料の分析結果を生成させて加工物の材料の判断を行う。これによって人為的ミスによる損失が有効的に防止される。
【００７３】
また、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の加工因子の分析に基づいてターゲット工作機械の機械評価を生成させる。こうして使用者がターゲット工作機械の現在の状態をより明確に理解可能となる。
【００７４】
さらに、本発明の実施形態に係るスマート調整システムは、前記ニューラルネットワークモデルによりターゲット工作機械の振動データ及び加工因子の分析を行い、ターゲット工作機械のツールの残り寿命及び各部材の健康状態値を生成させる。使用者はターゲット工作機械のツール及び各部材の健康状態を更に明確に理解可能になり、メンテナンス作業が更に効率化する。
【００７５】
上述の実施形態は本発明の技術思想及び特徴を説明するためのものにすぎず、当前記技術分野を熟知する者に本発明の内容を理解させると共にこれをもって実施させることを目的とし、本発明の特許請求の範囲を限定するものではない。従って、本発明の精神を逸脱せずに行う各種の同様の効果をもつ改良又は変更は、後述の請求項に含まれるものとする。
【符号の説明】
【００７６】
１  スマート調整システム
１１  クラウドコンピューティングデバイス
１１１  ニューラルネットワークモデル
１２  データ受信装置
Ｄ１  モデルデータ
Ｄ２  実際の減衰率
Ｄ３  振動データ
Ｔ  ターゲット工作機械
Ｎ  ネットワーク
Ｆ  パターン指紋
Ｓ２０  ニューラルネットワークモデル が構築されるステップ
Ｓ２１  ターゲット工作機械のデータが受信されるステップ
Ｓ２２  ターゲット工作機械のデータがニューラルネットワークモデルに対応するか否か判断するステップ
Ｓ２２１  前処理が実行されるステップ
Ｓ２３  ニューラルネットワークモデルにより前処理後のデータに基づいてターゲット工作機械のモデルデータに適合する予測加工パラメータが検索されるステップ
Ｓ２４  ツールの減衰率予測と実際の減衰率との較差が閾値より小さいか否か判断するステップ
Ｓ２４１  加工パラメータ最適化プロセスが実行され、ターゲット工作機械が収集したデータに基づいて複数の候補加工パラメータ及び修正振動データが計算されるステップ
Ｓ２４２  現在のデータが保存されると共に計数値に１が加えられるステップ
Ｓ２５  最低のツールの減衰率予測を有する候補加工パラメータが推奨加工パラメータとして計算されるステップ
Ｓ２６  ターゲット工作機械が推奨加工パラメータに基づいて加工作業を実行するステップ
Ｓ２７  計数値が計数閾値より大きいか否か判断するステップ
Ｓ２７１  再モデリングプロセスが実行されるステップ
Ｓ２７２  加工パラメータ表が検索されて推奨加工パラメータが提供されるステップ
Ｓ２８  推奨加工パラメータに基づいて加工作業が実行されるステップ
Ｓ２９  ターゲット工作機械が推奨加工パラメータに基づいて加工作業を実行するステップ
Ｓ３０  同じモデルデータを有する他の工作機械があるかどうか判断するステップ
Ｓ３０１  工作機械の加工パラメータを推奨加工パラメータとするステップ
Ｓ３０２  加工パラメータ表が検索されて推奨加工パラメータが提供されるステップ
Ｓ３１  推奨加工パラメータに基づいて加工作業が実行されるステップ
Ｓ３２  推奨加工パラメータに基づいて加工作業が実行されるステップ
【図１】
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【図２Ａ】
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【図２Ｂ】
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【図２Ｃ】
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【図３】
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【図４】
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