(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
保守時期予測装置と、複数の工作機械とを有し、
前記工作機械は、
前記工作機械の部品の状態を示すデータを随時収集して前記保守時期予測装置に送信するデータ収集処理部を有し、
前記保守時期予測装置は、
前記データを蓄積する収集データ記憶部と、
前記部品の交換履歴を蓄積する部品交換履歴記憶部と、
前記部品の次の交換時期である寿命を予測する部品寿命予測処理部と、を有する保守時期予測システムにおいて、
前記部品寿命予測処理部は、前記部品交換履歴記憶部及び前記収集データ記憶部を参照して、過去の複数回の部品交換日時の間における前記データを抽出し、抽出した前記データのうち共通の傾向を示す前記データの種類を特定し、
前記共通の傾向に基づいて、次の交換時期における前記データである閾値を予測し、
前記閾値に基づいて、前記寿命を予測する
保守時期予測システム。
【請求項２】
前記部品寿命予測処理部は、前記寿命の所定日数前における前記データの予測値である警告寿命値を算出し、
前記データ収集処理部から受信する前記データが前記警告寿命値に達した場合に警告を表示する表示部を有する
請求項１記載の保守時期予測システム。
【請求項３】
前記部品寿命予測処理部は、前記共通の傾向を示すデータとして、過去の複数回の交換日時の間における前記データの変化量が所定の誤差範囲内に収まる前記データであって、前記誤差範囲内に収まる前記変化量の数が規定数もしくは規定確率を上回る前記データを特定する
請求項１記載の保守時期予測システム。
【請求項４】
前記部品寿命予測処理部は、前記共通の傾向を示すデータとして、過去の複数回の交換日時における前記データが所定の誤差範囲内に収まる前記データであって、前記誤差範囲内に収まる前記データの数が規定数もしくは規定確率を上回る前記データを特定する
請求項１記載の保守時期予測システム。
【請求項５】
工作機械の部品の状態を示すデータを随時収集して蓄積する収集データ記憶部と、
前記部品の交換履歴を蓄積する部品交換履歴記憶部と、
前記部品の次の交換時期である寿命を予測する部品寿命予測処理部と、を有する保守時期予測装置において、
前記部品寿命予測処理部は、前記部品交換履歴記憶部及び前記収集データ記憶部を参照して、過去の複数回の部品交換日時の間における前記データを抽出し、抽出した前記データのうち共通の傾向を示す前記データの種類を特定し、
前記共通の傾向に基づいて、次の交換時期における前記データである閾値を予測し、
前記閾値に基づいて、前記寿命を予測する
保守時期予測装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、保守時期予測システム及び保守時期予測装置に関し、特に工作機械部品の保守時期を自動的に予測する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、工作機械の部品、特に頻繁に保守及び交換が必要とされる部品については、ユーザが定期的な点検において測定装置を使用した消耗状態の計測等を行い、寿命と判断された部品については交換を実施していた。
【０００３】
近年、このような保守点検作業の時期をユーザに自動的に通知するシステムが提供されている。例えば、特許文献１には、車両の動作データから精度良く車両の異常を検知する異常検知装置が記載されている。
【０００４】
特許文献２には、エレベーターの保守支援システムが記載されている。当該システムは、保守対象となるエレベーターの使用形態や使用頻度を含むデータを収集しデータベースに格納する。また、エレベーターの故障現象と、当該故障現象に対する対策方法とを、エレベーターの使用形態と使用頻度とに対応づけて知識ベースに格納する。そして、故障現象がまだみられないエレベーターに故障現象が生じた場合に取るべき対策を、データベースと知識ベースとに基づき、故障現象毎及び製品毎に順位づけて予測する。
【０００５】
特許文献３には、工作機械に使用されている個々の部品について、点検を行う時期をユーザへ通知する部品点検時期通知機能を有する工作機械の数値制御装置が記載されている。当該数値制御装置は、点検周期を読み込み、部品の点検日時、状態量を取得し、状態量の変化量を計算し、状態量の変化量が閾値より大きい場合は点検周期を変更し、大きくない場合は最終点検日時と点検周期から次回の点検日時を計算してユーザに通知する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００６】
【特許文献１】特開２０１５-２６２５２号公報
【特許文献２】特開平９-２３７１０３号公報
【特許文献３】特許第５６８１２２４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
特許文献１乃至３記載の構成はいずれも、機械の稼働状況に関するデータと、事前に定義されたルールや閾値等とに基づき、製品や部品の故障時期や点検時期を推測するものである。しかしながら、これらの構成では、収集すべきデータや、推測に用いるルールや閾値を事前に特定し、かつ設定する作業が必要である。こうした作業は多くの工数を要するという問題がある。
【０００８】
本発明は、このような問題点を解決するためになされたものであり、監視対象のデータや予測に用いる閾値等を事前に定めることなく、保守時期を自動的に予測できる保守時期予測システム及び保守時期予測装置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】
【０００９】
本発明の一実施の形態にかかる保守時期予測システムは、保守時期予測装置と、複数の工作機械とを有し、前記工作機械は、前記工作機械の部品の状態を示すデータを随時収集して前記保守時期予測装置に送信するデータ収集処理部を有し、前記保守時期予測装置は、前記データを蓄積する収集データ記憶部と、前記部品の交換履歴を蓄積する部品交換履歴記憶部と、前記部品の次の交換時期である寿命を予測する部品寿命予測処理部と、を有する保守時期予測システムにおいて、前記部品寿命予測処理部は、前記部品交換履歴記憶部及び前記収集データ記憶部を参照して、過去の複数回の部品交換日時の間における前記データを抽出し、抽出した前記データのうち共通の傾向を示す前記データの種類を特定し、前記共通の傾向に基づいて、次の交換時期における前記データである閾値を予測し、前記閾値に基づいて、前記寿命を予測するものである。
【００１０】
他の実施の形態にかかる保守時期予測システムは、前記部品寿命予測処理部は、前記寿命の所定日数前における前記データの予測値である警告寿命値を算出し、前記データ収集処理部から受信する前記データが前記警告寿命値に達した場合に警告を表示する表示部を有することを特徴とする。
【００１１】
他の実施の形態にかかる保守時期予測システムは、前記部品寿命予測処理部は、前記共通の傾向を示すデータとして、過去の複数回の交換日時の間における前記データの変化量が所定の誤差範囲内に収まる前記データであって、前記誤差範囲内に収まる前記変化量の数が規定数もしくは規定確率を上回る前記データを特定することを特徴とする。
【００１２】
他の実施の形態にかかる保守時期予測システムは、前記部品寿命予測処理部は、前記共通の傾向を示すデータとして、過去の複数回の交換日時における前記データが所定の誤差範囲内に収まる前記データであって、前記誤差範囲内に収まる前記データの数が規定数もしくは規定確率を上回る前記データを特定することを特徴とする。
【００１３】
他の実施の形態にかかる保守時期予測装置は、工作機械の部品の状態を示すデータを随時収集して蓄積する収集データ記憶部と、前記部品の交換履歴を蓄積する部品交換履歴記憶部と、前記部品の次の交換時期である寿命を予測する部品寿命予測処理部と、を有する保守時期予測装置において、前記部品寿命予測処理部は、前記部品交換履歴記憶部及び前記収集データ記憶部を参照して、過去の複数回の部品交換日時の間における前記データを抽出し、抽出した前記データのうち共通の傾向を示す前記データの種類を特定し、前記共通の傾向に基づいて、次の交換時期における前記データである閾値を予測し、前記閾値に基づいて、前記寿命を予測するものである。
【発明の効果】
【００１４】
本発明により、監視対象のデータや予測に用いる閾値等を事前に定めることなく、保守時期を自動的に予測できる保守時期予測システム及び保守時期予測装置を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１Ａ】保守時期予測システムの動作例を示すフローチャートである。
【図１Ｂ】保守時期予測システムの動作例を示すフローチャートである。
【図１Ｃ】保守時期予測システムの動作例を示すフローチャートである。
【図１Ｄ】保守時期予測システムの動作例を示すフローチャートである。
【図２】保守時期予測システムの構成の例を示す図である。
【図３Ａ】保守時期予測システムのデータ抽出処理の一例を説明する図である。
【図３Ｂ】保守時期予測システムのデータ抽出処理の一例を説明する図である。
【図４】保守時期予測システムの構成の例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施の形態を図面と共に説明する。
＜構成＞
図２及び図４を用いて、本発明の実施の形態にかかる保守時期予測システムの構成について説明する。図２は、保守時期予測システムのハードウェア構成の概要を示す図である。図３は、保守時期予測システムの機能構成を示すブロック図である。
【００１７】
図２に示すように、保守時期予測システムにおいては、保守時期予測装置１００と、複数の工作機械２００とが、ネットワークを介して通信可能に接続されている。典型的な保守時期予測装置１００はホストコンピュータである。また、典型的な工作機械２００は数値制御装置を備えている。ホストコンピュータ及び数値制御装置は、中央情報処理装置（ＣＰＵ）が記憶装置に格納されたプログラムに従って所定の処理を実行し、必要に応じ各種ハードウェアの制御等を行うことにより、様々な処理手段を論理的に実現する。
【００１８】
図４に示すように、保守時期予測装置１００は、収集データ記憶部１０１、部品交換履歴記憶部１０２、部品寿命予測処理部１０３、入力部１０４、表示部１０５を含む。また、工作機械２００は、データ収集処理部２０１を含む。
【００１９】
工作機械２００のデータ収集処理部２０１は、工作機械２００の状態を示すデータを定期的に収集し、保守時期予測装置１００に対して送信する。
【００２０】
保守時期予測装置１００は、データ収集処理部２０１から受信した上記データを、収集データ記憶部１０１に格納する。
【００２１】
入力部１０４は、部品の交換履歴の入力を受け付け、部品交換履歴記憶部１０２に交換履歴を格納する。典型的には、工作機械２００の保守者が、点検時に部品を寿命と判断して交換した際、当該部品の交換履歴を入力部１０４から入力する。交換履歴は、好ましくは機械番号、部品番号、交換日時を含む。
【００２２】
部品寿命予測処理部１０３は、部品交換履歴記憶部１０２を参照し、過去の交換時において同じような傾向を示しているデータを抽出する。また、そのデータが次回の交換時期に示すであろう値（閾値）と、閾値に達する時期（寿命）とを予測する。
【００２３】
表示部１０５は、部品寿命予測処理部１０３が予測した寿命を表示する。また、収集中のデータが閾値に近づいた場合には警告を表示する。
【００２４】
＜動作＞
次に、保守時期予測システムの動作について概略を説明する。
（１）複数の工作機械２００のデータを定期的に収集
保守時期予測装置１００は、ネットワークで接続された複数の工作機械２００から、機械の状態を示すデータを定期的に収集する。ここで、複数の工作機械２００は、同種の部品を使用している同種の工作機械であるものとする。また、データは、例えば軸総移動量、総切削時間、ファン回転数、電池電圧など複数の種類をそれぞれの工作機械２００から収集できる。保守時期予測装置１００は、データとその収集時間とを対応付けて収集データ記憶部１０１に保存、蓄積する。
【００２５】
また、工作機械２００の部品が保守作業に際して交換されるとき、入力部１０４が、交換履歴の入力を受け付ける。交換履歴には、機械番号、部品番号、交換日時等の情報が含まれる。部品交換履歴記憶部１０２は、交換履歴を保存、蓄積する。
【００２６】
（２）データを解析し、過去の部品交換時に共通する傾向を示すデータを抽出。
部品寿命予測処理部１０３は、新たな交換履歴が入力されると、部品交換履歴記憶部１０２を参照し、複数の工作機械２００において、過去に同じ部品を交換した際の交換日時を全て抽出する。また、収集データ記憶部１０１を参照し、抽出した交換日時の直前のデータを全て読み出す。部品寿命予測処理部１０３は、抽出したデータを解析し、その中で過去の部品交換時に共通する傾向を示すデータの種類を特定する。
【００２７】
発明者は、データが示す傾向には２つのタイプがあることを発見した。１つは交換日時の間におけるデータの変化量が、いつも所定の誤差範囲内に収まるタイプである。具体的には、軸総移動量、総切削時間などがこれにあたる。もう１つは、交換日時の直前に取得される値がいつも所定の誤差範囲内に収まるタイプである。具体的には、ファン回転数、電池電圧などがこれにあたる。
【００２８】
そこで、部品寿命予測処理部１０３は、例えば過去の交換日時の間におけるデータの変化量や、過去の交換日時の直前のデータの値が、いつも所定の誤差範囲内に収まっているデータの種類を抽出することができる。
【００２９】
（３）抽出データの次回寿命時の閾値を推測。
部品寿命予測処理部１０３は、（２）で抽出したデータが示す傾向と、現在のデータの値とに基づいて、そのデータが次回の交換時期に示すであろう値（閾値）を予測する。
【００３０】
例えば、交換日時の間におけるデータの変化量が略一定であるタイプのデータについては、現在のデータの値に上記変化量を加えた値を閾値として予測できる。また、交換日時の直前に取得される値が略一定であるタイプのデータについては、上記一定の値（閾値）を閾値として予測できる。
【００３１】
（４）寿命になる時期を予測して表示。収集中のデータが閾値に近づいたら警告を表示。
部品寿命予測処理部１０３は、その後も随時収集データ記憶部１０１を監視し、予測寿命を表示部１０５に表示する。具体的には、その後蓄積されていくデータを監視して、データの値の変化率を随時計算する。そして、現在のデータの値と変化率とに基づき、データが閾値に達する時期を計算する。
【００３２】
また、部品寿命予測処理部１０３は、収集されたデータが閾値に近づいた場合は、表示部１０５に警告を表示する。
【００３３】
このように、本実施の形態にかかる保守時期予測システムは、あらかじめ監視するデータの種類や閾値を定めておくことを要せずに、自動的に次回の交換時期を予測し、また交換時期が近いことを警告することが可能である。
【００３４】
＜実施例＞
次に、図１のフローチャート及び図３に示すデータを用いて、保守時期予測システムの動作例について説明する。
【００３５】
まず、データ収集処理について説明する。
複数の工作機械２００において、データ収集処理部２０１が、それぞれの機械の状態を示すデータを収集する。例えば、モータなどの機械部品の数値情報やセンサの値から、例えば軸総移動量、総切削時間、ファン回転数、電池電圧などを収集する。データ収集処理部２０１は、収集したデータをネットワークを介して保守時期予測装置１００に対し送信する。例えば、データ収集処理部２０１は、１秒毎にデータの取得、送信を実施する。
【００３６】
保守時期予測装置１００は、データを受信し、一時的にメモリに格納する（Ｓ１０１）。そして、受信したデータの値、種類、機械番号、収集日時又は受信日時などを組にして１つのレコードとし、記憶装置内のデータベースである収集データ記憶部１０１に格納する（Ｓ１０２）。
【００３７】
続いて、寿命予測処理について説明する。
工作機械の保守者が、点検の際に、寿命となった部品を交換する（Ｓ２０１）。このとき、保守者は、入力部１０４から部品の交換履歴を入力する（Ｓ２０２）。交換履歴には、機械番号、部品番号、交換日時などを含むものとする。入力された交換履歴は、記憶装置内のデータベースである部品交換履歴記憶部１０２に新たなレコードとして追加される。
【００３８】
このとき、部品寿命予測処理部１０３は、部品交換履歴記憶部１０２を参照し、新たに交換履歴が追加された部品と同じ部品の過去２回の交換日時を抽出する。ここでは、全ての工作機械２００を対象として、交換日時の抽出を行う。なお、規定回数以上の交換履歴が存在しない場合は、処理を終了する。
【００３９】
部品寿命予測処理部１０３は、収集データ記憶部１０１を参照し、過去２回の交換日時の直前のデータをそれぞれ抽出する。そして、それら２つのデータの変化量すなわち差分を算出する。部品寿命予測処理部１０３は、同様にして、過去の複数回の交換日時の間におけるデータの変化量を順次求めていく。また、同様の処理を、全ての工作機械２００のデータについて実施する（Ｓ２０３乃至Ｓ２０８）。
【００４０】
ここで、部品寿命予測処理部１０３は、ある機械に関して抽出された複数の変化量の差が、所定の誤差範囲内（例えば１０％以内）に収まっているか否かを判定する。例えば、図３Ａのデータ１では、過去３回の部品交換の間のデータの変化量が、規定の誤差範囲である±１０％以内に収まっている。すなわち、変化量１≒変化量２≒変化量３である。したがって、データ１は将来の寿命予測に有効と判断される。一方、データ２は、過去３回の部品交換の間のデータの変化量が一定ではない。したがって、データ２は寿命予測に有効でないと判断できる。
【００４１】
部品寿命予測処理部１０３は、全ての工作機械２００について、同様にしてデータの有効性判断を実施する。そして、全ての工作機械２００を通して有効と判断された変化量の数が規定の数又は確率を超えているか否かを判断する。超えていれば、このデータは寿命予測に有効であるとさらに高い確度で判断できる（Ｓ２１１乃至Ｓ２１８）。
【００４２】
次に、部品寿命予測処理部１０３は、収集データ記憶部１０１を参照し、過去の複数回の交換日時の直前のデータを取得する。同様の処理を、全ての工作機械２００のデータについて実施する。
【００４３】
ここで、部品寿命予測処理部１０３は、ある機械に関して抽出された複数のデータの差が、所定の誤差範囲内（例えば１０％以内）に収まっているか否かを判定する。例えば、図３Ｂのデータ３では、過去３回の部品交換の直前のデータの値が、規定の誤差範囲である±１０％以内に収まっている。すなわち、値１≒値２≒値３である。したがって、データ３は将来の寿命予測に有効と判断される。一方、データ４は、過去３回の部品交換の直前のデータの値が一定ではない。したがって、データ４は寿命予測に有効でないと判断できる。
【００４４】
部品寿命予測処理部１０３は、全ての工作機械２００について、同様にしてデータの有効性判断を実施する。そして、全ての工作機械２００を通して有効と判断された値の数が規定の数又は確率を超えているか否かを判断する。超えていれば、このデータは寿命予測に有効であるとさらに高い確度で判断できる。
【００４５】
次に、部品寿命予測処理部１０３は、寿命予測に有効であると判断されたデータが取得された工作機械２００について、交換部品の寿命予測を実施する。まず、最後の交換日時の直前のデータの値に、データの平均変化量を加えて、閾値を算出する。
閾値  ＝  平均変化量  ＋  最終交換時の値
図３Ａのデータ１の例では、閾値Ｖ２＝（変化量１＋変化量２＋変化量３）／３＋前回寿命値Ｖ１となる。
【００４６】
また、部品寿命予測処理部１０３は、部品が交換寿命に到達する前に警告するための警告寿命値を求める。そして、収集データを監視し、データが警告寿命値を超えたならば、表示部１０５へ部品寿命が近い旨の警告を表示する。例えば、寿命に到達する所定日数前に警告を発したい場合、警告寿命値は以下の式により算出できる。
警告寿命値  ＝  （所定日数  ／  平均交換間隔日数）  ×  平均変化量＋最終交換時の値
【００４７】
また、部品寿命予測処理部１０３は、部品が交換寿命に到達する時期を予測し、表示部１０５に予測寿命を表示する。予測寿命は、以下の式により算出できる。
予測寿命  ＝  （（最終交換日からの現在の経過日数）  ／  （現在のデータの値-最終交換時のデータの値））  ×  （閾値-最終交換時の値）  ＋  最終交換日
【００４８】
部品寿命予測処理部１０３は、寿命予測に有効であると判断された全てのデータについて、また当該データが取得された全ての工作機械２００について、上述の警告寿命及び予測寿命の表示を実施し、処理を終了する（Ｓ２１９乃至Ｓ２２７）。
【００４９】
本実施の形態によれば、保守時期予測システムは、以下のような顕著な効果を奏する。
（１）事前に収集データと閾値を特定するための作業や設定の手間が不要である。
部品寿命予測処理部１０３が、収集している多くのデータの中から、寿命予測に有効なデータを自動的に抽出するので、予め寿命予測に用いるべきデータを特定する必要がない。また、それらのデータが次回交換時に到達する閾値やその到達時期を自動的に推定するので、閾値を設定する必要がない。
【００５０】
（２）実情に合った点検時期を知ることが可能になり、無駄な点検を削減できる。
部品寿命予測処理部１０３は、上述のような推定処理により、工作機械２００の現実の稼働状況に即した寿命を自動的に推測する。よって、定期点検などの保守工数を削減することができる。
【００５１】
なお、本発明は上記実施の形態に限られたものではなく、趣旨を逸脱しない範囲で、構成要素の置換、省略、付加、順序の入れ替え等の変更を施すことが可能である。
【符号の説明】
【００５２】
１００  保守時期予測装置
１０１  収集データ記憶部
１０２  部品交換履歴記憶部
１０３  部品寿命予測処理部
１０４  入力部
１０５  表示部
２００  工作機械
２０１  データ収集処理部
【図１Ａ】
0006301902.tif 000002
【図１Ｂ】
0006301902.tif 000003
【図１Ｃ】
0006301902.tif 000004
【図１Ｄ】
0006301902.tif 000005
【図２】
0006301902.tif 000006
【図３Ａ】
0006301902.tif 000007
【図３Ｂ】
0006301902.tif 000008
【図４】
0006301902.tif 000009