(57)【要約】【課題】本発明は、サービスボックスを利用して製造機器上のセンサから取得したデータを提供することにより、工具状態のモニタリングおよび正常性の評価を実行し、かつ電力消費傾向を予測する、製造効率最適化のプラットフォームおよび方法を提供する。【解決手段】センサデータは継続的にモニタリングされ分析される。電力使用が増加し、振動が所定のレベルまで増加すると、工具が鈍化し、または交換が必要なほど工具が摩耗する。サービスボックスは製造機器上のセンサに接続される。サービスボックスはそのセンサから適切なデータを受信し、クラウドサーバにそのデータをリアルタイムで転送する。工具交換が必要だと判断されると、担当者に通知され、摩耗した工具が鋭利な工具に交換される。【選択図】図３
2017027449.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
サービスボックスにより機械装置上のセンサからデータを取得するステップと、
取得したデータをクラウドサーバに送信するステップと、
前記取得したデータから前記機械装置上の工具がワークピースに接触していた部分のデータを抽出するステップと、
抽出されたデータを分析するステップと、
前記抽出されたデータの分析から前記工具の正常性評価を実行するステップと、
前記正常性評価を分析して前記工具の正常性の状態を判断するステップと、
前記正常性評価により前記工具の交換が必要であると示されたら前記工具を交換するステップと、
前記正常性評価により前記工具はまだ使用可能であると示されたら前記工具を使用した製造を継続するステップと、を含む、
製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項２】
前記取得されたデータは電力消費量データおよび振動データを含む、請求項１に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項３】
前記取得されたデータはコンピュータ数値制御（ＣＮＣ）データおよびデータ収集（ＤＡＱ）データをさらに含む、請求項２に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項４】
前記正常性評価から前記工具の正常性評価値を判定するステップと、前記正常性評価値が所定値に達した時前記工具の交換が必要であることを決定するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項５】
前記正常性評価とその前の正常性評価を比較するステップと、電力消費量を判定するステップと、将来の電力消費量を予測するステップと、をさらに含む、請求項１に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項６】
前記工具の交換が必要な時、担当者に通知するステップ、をさらに含む、請求項１に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項７】
前記工具の交換が必要になることを事前に担当者に通知するステップ、をさらに含む、請求項１に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項８】
サービスボックスにより製造機器からセンサデータおよび制御データを取得するステップと、
前記センサデータおよび前記制御データを前記サービスボックスによりクラウドサーバに送信するステップと、
前記センサデータおよび前記制御データをフィルタリングするステップと、
フィルタリングされたデータに対し平均化処理を実行するステップと、
前記平均化処理の結果からセグメントを選択するステップと、
前記セグメントから特徴を抽出するステップと、
正常性評価を実行するステップと、
前記製造機器上の工具状態の正常性評価値を判定するステップと、を含む、
製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項９】
前記センサデータおよび前記制御データは振動データおよび電力消費量データを含む、請求項８に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１０】
前記センサデータおよび前記制御データはコンピュータ数値制御（ＣＮＣ）データおよびデータ収集（ＤＡＱ）データをさらに含む、請求項９に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１１】
前記正常性評価値が所定値に達した時前記工具の交換が必要であることを決定するステップ、をさらに含む、請求項８に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１２】
前記正常性評価とその前の正常性評価を比較するステップと、電力消費量を判定するステップと、将来の電力消費量を予測するステップと、をさらに含む、請求項８に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１３】
前記正常性評価とその前の複数の正常性評価を比較するステップと、電力消費量を判定するステップと、将来の電力消費量の傾向を予測するステップと、をさらに含む、請求項８に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１４】
前記正常性評価値が所定値に達した時前記工具を交換するステップ、をさらに含む、請求項８に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１５】
前記工具の交換が必要な時、担当者に通知するステップ、をさらに含む請求項１４に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１６】
前記工具が交換が必要になることを事前に担当者に通知するステップ、をさらに含む、請求項１４に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１７】
サービスボックスにより製造機器上のセンサから振動データ、電力消費量データおよび制御データを取得するステップと、
前記振動データ、前記電力消費量データおよび前記制御データを前記サービスボックスによりクラウドサーバに送信するステップと、
前記振動データ、前記電力消費量データおよび前記制御データをフィルタリングするステップと、
フィルタリングされたデータに対し平均化処理を実行するステップと、
前記平均化処理の結果からセグメントを選択し、前記セグメントは前記製造機器上の工具がワークピースに接触した時を含むステップと、
前記セグメントから特徴を抽出するステップと、
正常性評価を実行するステップと、
前記製造機器上の前記工具状態の正常性評価値を判定するステップと、
前記正常性評価値が所定の値に達した時、前記工具を交換するステップと、を含む、
製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１８】
前記正常性評価とその前の正常性評価を比較するステップと、電力消費量を判定するステップと、将来の電力消費量を予測するステップと、をさらに含む、請求項１７に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項１９】
前記サービスボックスによりコンピュータ数値制御（ＣＮＣ）データおよびデータ収集（ＤＡＱ）データを取得ならびに送信するステップ、をさらに含む請求項１７に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【請求項２０】
前記振動データが振動の増加を示すとともに前記電力消費量データが電力消費量の増加を示すと、前記正常性評価値が下がるとともに工具の摩耗を示す、請求項１７に記載の製造効率最適化プラットフォームの工具状態モニタリング方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は製造システムに関するものであって、特に、サービスボックスを利用して製造機器上のセンサから取得したデータを提供することにより、工具状態のモニタリング、正常性の分析、および電力消費量の予測を行う、製造効率最適化のプラットフォームならびに方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
製品を製造する工場ではさまざまな機械装置を用いて製品製造を行っている。機械装置のパフォーマンスは生産コストや製品販売で得られる利益に直接影響する。機械装置のパフォーマンスを改善するために、従来の工場は多くの技術者を雇い機械装置のメンテナンスを行ってきた。
【０００３】
従来の製造施設の多くでは、ドリルビットやルータービット、および材料に接触してカット、成型または形成して製品そのものや製品の一部を作製するためのカッティング工具のような、交換可能な工具部分を備えた機械装置を使用している。
【０００４】
工具が材料に繰り返し接触すると工具の摩耗が始まり、使用を継続するうちに工具が鈍化し、工具が摩耗し切ると交換が必要になる。
【０００５】
しかし、従来の製造システムは、いつ工具交換が必要であるかを判断する効果的な方法を有さない。一般的な工場では、ある程度の数量の製品を製造した後、作業時間後、またはカッティング作業後に工具を交換する。しかし、工具交換は、作業者や技術者の経験に基づいて判断され、決まった数値でセットアップされ、工具の実際の状態は反映されない。残念なことに、このような工具交換の方法では材料やコストや労働力に無駄が生じ、生産コストが増加し、製造効率が低下する。
【０００６】
したがって、製造機器からデータを取得するプラットフォームを用い、データに基づいたインテリジェント工具状態モニタリング、正常性分析および予測のツールを活用することにより、製造効率を最適化する効果的な方法が求められる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
従来の利点を維持し、従来方法の欠点を克服すべく、本発明の目的は、サービスボックスを利用して製造機器上のセンサから取得したデータに基づき、工具状態のモニタリング、正常性の分析、および電力消費量の予測を行う、製造効率最適化のプラットフォームならびに方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明は、起こり得る不具合を未然に検出してリスクを低減するために、システムのライフサイクル内での信頼性を評価する。ある装置の不具合を事前に把握して防止することは、製品とオペレーションの全体的な信頼性および安全性を高める一方、かなりの時間と費用を節約することにもなる。外部のアドオンセンサと制御信号は、劣化モニタリングと正常性に関する情報の生成に用いられる。機械装置の正常性のレベルは、重要なサブシステムやそれらの部品の個々の正常性の組み合わせから生成される。
【０００９】
本発明の製造効率最適化のプラットフォームおよび方法はサービスボックス、アプリケーションサーバ、エージェントサーバ、およびクラウドサーバを含む。
【００１０】
サービスボックスは、電子回路を備えたハードウェアボックス、ファームウェアおよびソフトウェアを含む。サービスボックスは製造機器のセンサに接続する。サービスボックスはセンサからの適切で正確なデータをリクエストおよび受信し、データをクラウドサーバにリアルタイムで転送する。
【００１１】
本発明は、交換可能な工具はいつ交換するのが最適かを決定する効率的で効果的な方法を提供する。工具状態モニタリングは機械装置上の振動センサおよび電力消費センサからセンサデータを取得するサービスボックスにより行われる。センサデータは常時モニタリングされ、かつ分析される。
【００１２】
電力使用が増加して振動が所定のレベルまで増加すると、本発明は、工具交換が必要な程工具が鈍化した、または摩耗したと判断する。そして適切な担当者に通知され、鋭利な工具に交換される。本発明は、工具交換が必要なタイミングを自動的に特定することにより、材料や労働力の無駄を減らすことができる。
【００１３】
アプリケーションサーバは、アプリケーションデザイナおよびプログラマにより開発中であるかまたは完成し、アプリケーションサーバ上で公開された複数の分析ツールおよび管理アプリケーションを含む。エージェントサーバは、アプリケーションサーバからダウンロードされ、かつエージェントサーバ上で直接使用可能であるかクラウドサーバにダウンロード可能である、複数の分析ツールおよび管理ツールを含む。分析ツールおよび管理ツールは、センサデータを分析し、製造効率を管理して装置全体の有効性が最大になるような効果を生むアプリケーションを含む。分析・管理ツールはたとえば、トラブルシューティング、生産スケジュール、品質管理、正常性分析、利用拡大機能およびエネルギーモニタリング等のツールを含む。クラウドサーバは、エージェントサーバから提供された複数の分析ツールおよび管理ツールを含む。クラウドサーバでは、エージェントサーバ上で使用可能であったり、サービスボックスからリアルタイムで受信したセンサデータを有するクラウドサーバ上で直接使用可能である、分析ツールおよび管理ツールを使用する。
【００１４】
本発明の製造効率最適化のプラットフォームおよび方法はクライアントデバイスをさらに含む。クライアントデバイスは、クラウドサーバから提供された分析ツールおよび管理ツールのさまざまな結果を効果的に視覚化して表示するためのサービスダッシュボードを備える。クライアントデバイスのユーザーは、サービスダッシュボードを経由しクラウドサーバと通信して製品のさまざまな側面を効果的にモニタリングし管理する。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、生産プロセスを効果的にモニタリング、分析、予測ならびに管理し、コスト削減と増益のために機械装置や製造の効率を上げ、工具状態をモニタリングし、エネルギー消費量を予測することにより製造を最適化することができる。
【００１６】
本発明のより良い理解のために、本明細書の一部として図面を添付する。図面は本発明の実施形態を示しており、本発明の原理を説明するのに役立つ。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の実施例における製造効率最適化プラットフォームおよび工具状態モニタリング方法を示す図である。
【図２】本発明の実施例における製造効率最適化プラットフォームおよび工具状態モニタリング方法を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施例における製造効率最適化プラットフォーム、工具状態モニタリング方法および電力消費量予測方法を示すフローチャートである。
【図４Ａ】センサ信号を示すグラフである。
【図４Ｂ】制御信号を示すグラフである。
【図５Ａ】平均化後の電力平均を示すグラフである。
【図５Ｂ】選択された工具状態モニタリング特徴を示すグラフである。
【図６】１パス当たりの正常性評価値および平均電力消費を示すグラフである。
【図７】本発明の実施例における製造効率最適化プラットフォームおよび方法の複数のクラウドサーバを示すグラフである。
【図８】本発明の実施例における製造効率最適化プラットフォームおよび方法の複数のサービスボックスを示すグラフである。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
本発明の上述の目的およびその他の目的は、以下に詳述する好適な実施例の記載により、当業者にとってより明らかとなるであろう。
【００１９】
前述した概要も後述する詳細も代表例であり、請求項に係る発明をより詳細に説明するためのものである。
【００２０】
ここで、本発明の好適な実施形態を詳細に説明する。この実施例は添付図面に例証されている。可能な限り、図面および明細書の中で示される同じまたは同種の素子には同じ参照符合を用いる。
【実施例】
【００２１】
図１を参照されたい。製造効率最適化プラットフォームおよび工具状態モニタリング方法１００は、アプリケーションサーバ１１０、エージェントサーバ１２０、サービスボックス１３０、クラウドサーバ１４０およびクライアントデバイス１５０を含む。
【００２２】
アプリケーションサーバ１１０はエージェントサーバ１２０に接続する。エージェントサーバ１２０はアプリケーションサーバ１１０およびクラウドサーバ１４０に接続する。サービスボックス１３０はクラウドサーバ１４０および製造機器の複数のセンサに接続する。クライアントデバイス１５０はクラウドサーバ１４０に接続する。クラウドサーバ１４０はエージェントサーバ１２０、サービスボックス１３０およびクライアントデバイス１５０に接続する。
【００２３】
アプリケーションサーバ１１０、エージェントサーバ１２０、サービスボックス１３０、クラウドサーバ１４０およびクライアントデバイス１５０の間の接続は、無線ネットワーク、有線ネットワークまたは無線ネットワークと有線ネットワークの組み合わせを含む。
【００２４】
アプリケーションサーバ１１０、エージェントサーバ１２０、クラウドサーバ１４０およびクライアントデバイス１５０は、サーバ、コンピュータ、タブレット、スマートフォンまたはプラットフォーム１００に接続できるその他の電子デバイスを含む。
【００２５】
アプリケーションサーバ１１０は、開発中か完成済みであり、配信可能である分析・管理ツールアプリケーションを含む。開発者は分析・管理ツールを作成ならびにプログラミングする際、アプリケーションサーバ１１０を活用する。分析・管理ツールの配信準備ができたら、分析・管理ツールはアプリケーションサーバ１１０上で公開され、エージェントサーバ１２０に通知される。
【００２６】
エージェントサーバ１２０はアプリケーションサーバ１１０に接続し、公開された分析・管理ツールにアクセスしダウンロードする。
【００２７】
分析・管理ツールは、たとえば、データ取得、正常性指標の抽出および選択、正常性評価、可視化、性能予測、品質分析、計画、在庫、設備有効性、モニタリングおよび製造、トラブルシューティング、生産スケジュール、品質管理、正常性分析、利用拡大機能、エネルギーモニタリング、知識管理、データ分析、システム管理、顧客管理、遠隔モニタリング、技術ドキュメント、サービス管理、スケジューリング、または従業員管理のための工具状態モニタリング・分析ツールを含む。
【００２８】
カスタマイズされたツールはクラウドサーバ１４０によりエージェントサーバ１２０からリクエストされ、クラウドサーバ１４０のユーザーからの特定のニーズを満たすようにアプリケーションサーバ１１０によって開発される。
【００２９】
サービスボックス１３０は、マイクロプロセッサ、非一時的メモリ、電子回路、ファームウェア、ソフトウェアおよび入力／出力接続を備えたハードウェアボックスを含む。サービスボックス１３０は製造機器上の複数のセンサに接続する。サービスボックス１３０はこれらのセンサからの適切で正確なデータをリクエストして受信し、これらのデータをリアルタイムでクラウドサーバ１４０に転送する。
【００３０】
センサはたとえば、プログラマブル論理制御装置（ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  ｌｏｇｉｃ  ｃｏｎｔｒｏｌｌｅｒｓ、ＰＬＣ）、コンピュータ数値制御装置（ｃｏｍｐｕｔｅｒ  ｎｕｍｅｒｉｃａｌ  ｃｏｎｔｒｏｌ、ＣＮＣ）、圧力センサ、電力センサ、振動センサ、温度センサ、音響センサ、ＧＰＳ（ｇｌｏｂａｌ  ｐｏｓｉｔｉｏｎｉｎｇ  ｓｙｓｔｅｍ）センサ、および統合基幹業務（ｅｎｔｅｒｐｒｉｓｅ  ｒｅｓｏｕｒｃｅ  ｐｌａｎｎｉｎｇ、ＥＲＰ）／製造実行システム（ｍａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇ  ｅｘｅｃｕｔｉｏｎ  ｓｙｓｔｅｍｓ、ＭＥＳ）、ＩＴ（情報技術）システムを含む。
【００３１】
サービスボックス１３０は、１つまたは複数のセンサに接続して所望のセンサのデータを受信するよう構成可能である。
【００３２】
クラウドサーバ１４０はサービスボックス１３０からリアルタイムでセンサデータを受信する。クラウドサーバ１４０はまた、サービスボックス１３０に接続された複数のセンサの再構成が可能である。クラウドサーバ１４０は、マイクロプロセッサ、非一時的メモリ、ならびにエージェントサーバ１２０から提供された複数の分析ツールおよび管理ツールを含む。
クラウドサーバ１４０では、エージェントサーバ１２０上で使用可能であったり、サービスボックス１３０からリアルタイムで受信したセンサデータを有するクラウドサーバ１４０上で直接使用可能である、分析ツールおよび管理ツールを使用する。本発明の実施例では、分析・管理ツールはクラウドサーバ１４０上で局部的に格納され実行される。また別の実施例では、分析・管理ツールはエージェントサーバ１２０上に格納され実行される。
【００３３】
本発明の製造効率最適化プラットフォームおよび工具状態モニタリング方法１００はクライアントデバイス１５０をさらに含む。クライアントデバイス１５０は、クラウドサーバ１４０から提供された分析ツールおよび管理ツールのさまざまな結果を効果的に視覚化して表示するためのサービスダッシュボード１６０を含む。クライアントデバイス１５０のユーザーは、サービスダッシュボード１６０を経由しクラウドサーバ１４０と通信して製品のさまざまな側面を効果的にモニタリングし管理する。
【００３４】
本発明の実施例における製造効率最適化プラットフォームおよび工具状態モニタリング方法を示す図２を参照されたい。
【００３５】
不具合の特徴を追跡して分析ツールを用いて部品の状態を推定することにより、加工動作中のカッティング工具の過度な摩耗や破損から生じる工作機械のダウンタイムの主な要因を回避することができる。その結果本発明は、生産性を高め、機械パーツの質を向上して維持し、自動化された製造システムに伴う消費を低減する。
【００３６】
本発明は、交換可能な工具をいつ交換するのが最適かを決定する効率的で効果的な方法を提供する。工具状態モニタリングは機械装置上の振動センサおよび電力消費センサからセンサデータを取得するサービスボックスにより行われる。センサデータは常時モニタリングされ、かつ分析される。
【００３７】
電力使用が増加して振動が所定のレベルまで増加すると、本発明は、工具交換が必要な程工具が鈍化したか、または摩耗したと判断する。工具交換が必要なタイミングを自動的に特定することにより、材料や労働力の無駄を減らすことができる。
【００３８】
工作機械からのスピンドルパワーや振動のような工具摩耗感知信号はサービスボックスにより収集されデジタル化される。選択された制御信号は、センサ信号内に適切にセグメント化されるように、記録される。そして、データストリームはクラウドサーバに送信される。その後、セグメント化モジュールが起動し、実際のカッティング動作にとって重要ではない先頭と末尾のサンプルは除去される。残りのデータセグメントは蓄積されて、テストデータから正常性の状態を推定する工具状態モニタリングモジュールにより処理される。
【００３９】
図２で示す実施例における製造効率最適化プラットフォームおよび工具状態モニタリング方法２００は、ステップ２１０で、サービスボックスにより機械装置または工具上の適切なセンサから電力量および振動データが取得される。電力量および振動データに加えて、サービスボックスによりほかの制御信号もセンサから取得される。ステップ２２０では、サービスボックスにより取得されたデータがクラウドサーバに送信される。
【００４０】
ステップ２３０では、工具が実際に製造材料に接触している部分のカッティングデータと、工具が動いていないかリセット中であるために製造材料に接触していない部分のカッティングデータが、分析・管理ツールの工具状態モニタリングモジュールにより抽出される。ステップ２４０では、工具状態モニタリングモジュールにより抽出されたカッティングデータが分析される。ステップ２５０では、工具状態モニタリングモジュールにより、抽出したカッティングデータの分析結果に基づいた工具の正常性評価が行われる。ステップ２６０では、正常性評価が分析されて工具状態の正常性が判定される。ステップ２７０では、正常性評価の分析により、工具が摩耗しているので交換すべきであると判断された場合、当該工具が交換され、当該工具はまだ使用できると判断された場合、その使用が継続される。
【００４１】
本発明の実施例では、サービスボックスまたはクラウドサーバにより、たとえばエンジニア、技術者または機械オペレータのような適切な担当者への通知が行われる。鈍化した工具が鋭利な工具に交換された旨が通知された後、製造が迅速に再開される。
【００４２】
本発明の実施例では、サービスボックスまたはクラウドサーバにより、当該工具の交換が必要になることが事前に担当者に通知される。これにより担当者は新しい工具をあらかじめ用意することで時間の節約ができる。当該工具の交換が必要になると再度担当者に通知される。
【００４３】
図３では、本発明の実施例における製造効率最適化プラットフォーム、工具状態モニタリング方法および電力消費量予測方法３００のフローチャートを示す。
【００４４】
工具状態モニタリングモジュールが始動すると、ステップ３１０では、サービスボックスがクラウドサーバに送信したセンサデータおよび制御データが読み出される。このデータは、たとえば、コンピュータ数値制御（ＣＮＣ）データ、振動データ、電力使用データ、電流量データおよびデータ収集（ＤＡＱ）データを含む。ステップ３２０ではデータがフィルタリングされ、ステップ３３０では平均化処理が行われる。ステップ３４０ではセグメントが選択され、ステップ３５０では適切な特徴が抽出される。ステップ３６０では正常性評価が行われ、ステップ３７０では正常性評価ファイルが作成される。
【００４５】
本発明は、将来の電力消費量を予測する予測モジュールを含む。電力消費量を予測することにより、使用エネルギーのオーバーチャージおよび電力制限を回避でき、製造施設における製造スケジュールをより効果的に立てられ、工具製作者は工具を改善できる。
【００４６】
ステップ３８０では、正常性評価ファイルがその前に作成された評価ファイルと比較される。たとえば、現在作成された正常性評価ファイルはその前に作成された１つまたは複数の正常性評価ファイルと比較される。
【００４７】
ステップ３９０では電力消費量および電流量が判定され、ステップ３９５では将来の電力消費傾向が予測される。
【００４８】
工具状態モニタリングモジュールが始動すると、当該モジュールにより１つまたは複数の適切なデータファイルが自動的に検索される。そして、このファイルに表示されたファイルパスの位置が特定されるとともに、関連付けられたファイルが解析される。そこから得られた信号またはデータは、その信号の安定した部分から特徴を引き出す一連の処理を経る。安定した部分とは、当該工具が実際にワークピースと接触している部分のデータと定義される。
電力量データは平均化処理を経た後、当該セグメントの安定した部分が平均法を用いて特定される。安定した部分の時間の位置は、振動データ中の同等のセグメントを孤立させるのに用いられる。そして、振動および電力信号の安定した部分から特徴が算出され、平均値、標準偏差値、最小値および最大値のような要約統計量が得られる。
【００４９】
選択された特徴は、ユークリッド計量を用いた正常性評価技術に利用される。
【００５０】
正常性評価の結果が、初めのうちは正規化された高い値であっても、カッティング工具が継続的に使用されるうちに、正常性評価値はほぼ単調に低下し、劣化が現れる。その結果、正常性評価値がたとえば０．５といった所定の値を下回ると当該工具は交換されることになる。正常性評価値に基づき当該工具をいつ交換すべきか判断するのは、似たような加工条件およびパラメータの下でカッティングテストを行うのと比較的似ている。
【００５１】
当該工具が鈍化したと判断された場合、サービスボックスまたはクラウドサーバを通じて適切な担当者に通知され、その担当者は鈍化した工具を鋭利な工具に交換する。
【００５２】
本発明の製造効率最適化プラットフォームならびに工具状態モニタリングおよび予測方法は、工具状態のリアルタイムモニタリングを提供し、これにより製造者が工具の状態を容易に把握できるようになる。さらに、予測モジュールにより、製造者は電力消費傾向を踏まえてスケジュールを改善し、電力制限を回避できるようになる。
【００５３】
上述した内容の参考として、センサ信号を示すグラフである図４Ａと制御信号を示すグラフである図４Ｂを参照されたい。図４Ａ中の上のグラフは振動データであり、下のグラフは電力量データである。
【００５４】
次に、平均化後の電力平均を示すグラフである図５Ａを参照されたい。信号１５の安定した部分とは、電力平均の最高値または最低値の横ばい部分のことを指す。安定した部分の時間の位置は振動データ中の同等のセグメントを孤立させるのに用いられる。また、選択された工具状態モニタリングの特徴を示すグラフである図５Ｂを参照されたい。特徴は振動信号と電力信号の両者の安定した部分から算出されたものである。
【００５５】
１パス当たりの正常性評価値および平均電力消費を示すグラフである図６を参照されたい。上のグラフは正常性評価値を示し、下のグラフは電力消費量を示す。この図から、電力消費量の増加に伴い工具が摩耗していくことがわかる。正常性評価値が低下し電力消費量が増加するということは、工具が摩耗していることを意味する。正常性評価値が所定の値まで低下すると、工具が交換される。
【００５６】
本発明の製造効率最適化プラットフォームおよび工具状態モニタリング方法は、分析・管理ツールの作成をさらに含む。アプリケーション開発者はアプリケーションサーバを利用してプラットフォーム内で用いられる分析・管理ツールを作成および開発する。
開発中または完成した分析・管理ツールはアプリケーションサーバ上に格納される。これらのツールは完成すると、アプリケーションサーバ上で公開され、配信準備が整ったことがエージェントサーバに通知される。これらの分析・管理ツールは開発中および公開時にはアプリケーションサーバ上に格納される。そして、エージェントサーバにこれらの分析・管理ツールが公開されたことが通知された後、これらの分析・管理ツールはアプリケーションサーバからエージェントサーバにダウンロードされる。クラウドサーバには分析・管理ツールの新バージョンまたはアップデートバージョンが通知される。
【００５７】
エージェントサーバ上の分析・管理ツールがクラウドサーバに提供される。本発明の実施例では、分析・管理ツールは自動的にクラウドサーバにダウンロードされる。また本発明の別の実施例では、分析・管理ツールはクラウドサーバの必要または所望に応じてダウンロードされる。
【００５８】
サービスボックスは１つまたは複数の機械センサに接続し、これらのセンサから適切なセンサデータを受信する。このセンサデータはたとえば、電力消費量、温度、粘度、ノイズレベル、振動、材料の数量、生産数量等を含む。サービスボックスはセンサデータをリアルタイムでクラウドサーバに送信し、送信されたセンサデータはクラウドサーバに受信される。
【００５９】
クラウドサーバはセンサデータ上で分析・管理ツールを活用する。たとえば、センサデータが製造機器上の鋳型の現在温度を含む場合、分析・管理ツールはその温度をトラッキングし、温度の記録や履歴を作成し、もし温度が高過ぎたり低過ぎたりしたら警告し、他にも有用な分析を行う。
センサデータ上の分析・管理ツールから得られた結果はクラウドサーバからクライアントデバイスに提供される。本発明の実施例では、結果は自動的にクライアントデバイスに送信される。また別の実施例では、クライアントデバイスからのリクエストに基づき結果が提供される。そして結果はクラウドサーバ上のサービスダッシュボードに表示される。
【００６０】
クライアントデバイス上のサービスダッシュボードはユーザーがクラウドサーバから提供された分析結果およびデータにアクセスする手段を提供する。サービスダッシュボードはたとえば、使用可能なツール、レポート、グラフ、チャート、マップ、履歴、ログ、スケジュール、数量、在庫、ドキュメント、注文または計画の表示を含む。
【００６１】
サービスダッシュボードでは、利用可能なツールのアイコンと、クライアントデバイスのユーザーがアクセス可能なデータが表示されている。
１つのアイコンをクリックすれば選択したアイコンが視覚化される。たとえば、ユーザーが生産数量のアイコンを選択した場合、サービスダッシュボードは過去の生産量の履歴だけでなく現在の生産量のグラフも表示する。これにより、ユーザーはプリントアウトされたレポートを読むのではなく、リアルタイムでさまざまな情報を容易に閲覧することができる。
【００６２】
実施例中のサービスダッシュボードは個別のユーザー用に構成が可能であり、各ユーザーにとって適切なツールとデータのみを表示する。たとえば、品質保証担当者は財務、注文または発送の情報は閲覧しない。こうしてプラットフォームの用途をシンプルにすることで情報のオーバーロードや混乱を回避する。
また、実施例中のサービスダッシュボードはクライアントデバイス上にリアルタイムで適切なデータを表示するよう構成される。たとえば、製造フロアの従業員は自分たちのクライアントデバイスで機器のパフォーマンスをリアルタイムグラフで見ることができ、不要なデータに惑わされることがない。
【００６３】
図７を参照されたい。本発明は、顧客にクラウドサーバやプラットフォームサービスのさまざまな構成を提案することで柔軟性を提供する。図７で示した実施例では、複数のクラウドサーバはエージェントサーバ１２０に接続する。クラウドサーバＡ１４０ＡはサービスボックスＡ１３０Ａに接続し、クラウドサーバＢはサービスボックスＢ１３０Ｂに接続し、クラウドサーバ１４０Ａもクラウドサーバ１４０Ｂも同じサーバエージェント１２０に接続する。
【００６４】
クラウドサーバＡ１４０Ａはプライベートクラウドサーバとして構成される。プライベートクラウドサーバは顧客しかアクセスできないプライベートデータを含む。
クラウドサーバＡ１４０Ａはエージェントサーバに接続して分析・管理ツールをダウンロードする。たとえば、センサデータ、製造データ、分析データおよび管理データ等のすべてのデータはクラウドサーバＡ１４０Ａ上で保管され、公開されない。クラウドサーバＡ１４０Ａのようなプライベートクラウドサーバは顧客の極秘製造データに対し高レベルのセキュリティを提供する。
【００６５】
クラウドサーバＢ１４０Ｂは、セミパブリッククラウドサーバとして構成され、クラウドサーバＢ１４０Ｂ上の一部またはすべてのデータはサービスエージェント１２０が利用可能なものである。サービスエージェント１２０は分析・管理ツールだけでなくクラウドデータサービスもクラウドサーバＢ１４０Ｂに提供する。たとえば、サービスエージェント１２０は分析・管理ツールを定期的にアップデートし、新しいツールへのアクセスを提供し、製造データの分析を行い、クラウドサーバＢ１４０Ｂを維持する。クラウドサーバＢ１４０Ｂのようなセミパブリッククラウドサーバは、専用の技術サポートチームを持たなくて済むので小規模の企業や顧客にとってより経済的である。
【００６６】
本発明の実施例では、分析・管理ツールは加入に基づいたものである。顧客は、ツールを購入するのではなく、必要な分析・管理ツールを選択してツールの使用料を支払うことができる。これにより顧客は不要なツールにお金を費やすことを回避でき、さらには本発明のプラットフォームを設置するコストも抑えられる。
【００６７】
本発明の実施例では、分析・管理ツールはツールの複雑さによって異なる価格で個別に購入される。
【００６８】
本発明の実施例では、分析・管理ツールはレンタルである。これにより、顧客がツールを使い終わったり必要なくなったりした場合には返却可能になる。たとえば、ツールが在庫の効率を１年毎に分析する在庫効率ツールである場合、顧客は年に１度の短期間にツールをレンタルし、返却できる。
【００６９】
本発明の実施例では、サービスボックスは顧客に貸し出される。これにより、製造施設における機器の増減に伴い、サービスボックスの数も増減できるという柔軟性がもたらされる。サービスボックスのレンタルにより、顧客は本発明のプラットフォームのコストを容易にコントロールでき、始めにサービスボックスを購入するのに比べて初期費用が抑えられる。
【００７０】
図８を参照されたい。図８に示された実施例では、複数のサービスボックスが同じクラウドサーバに接続する。サービスボックスＡ１３０ＡはマシンＡ３００Ａに接続し、マシンＡ３００ＡのセンサＡ、センサＢおよびセンサＣからセンサデータを受信する。サービスボックスＡ１３０Ａは受信したセンサデータをクラウドサーバ１４０に送信する。サービスボックスＤ１３０ＤはマシンＤ３００Ｄに接続し、マシンＤ３００ＤのセンサＤおよびセンサＥからセンサデータを受信する。サービスボックスＤ１３０Ａはクラウドサーバ１４０にセンサデータを送信する。
【００７１】
クラウドサーバ１４０は複数のクライアントデバイス（クライアントデバイスＦ１５０ＦおよびクライアントデバイスＧ１５０Ｇ）に接続する。マシンＡ３００とマシンＤ３００Ｄ両方からのセンサデータ、分析データ、管理データおよび機械データのようなデータは、クライアントデバイスＦ１５０ＦおよびクライアントデバイスＧ１５０Ｇに利用可能となるように、またはいずれかのアクセス権に基づき作成される。
【００７２】
本発明の領域および精神を逸脱しない範囲で種々変更可能であることはこの技術に精通した者にとって明らかである。上記を鑑みれば、本発明の領域を脱しない範囲内で加えた各種の変更や潤色は全て、本発明に含まれる、また本発明に相当する。
【符号の説明】
【００７３】
１５      信号
１００    製造効率最適化プラットフォームおよび工具状態モニタリング方法
１１０    アプリケーションサーバ
１２０    エージェントサーバ
１３０    サービスボックス
１３０Ａ  サービスボックスＡ
１３０Ｂ  サービスボックスＢ
１３０Ｄ  サービスボックスＤ
１４０    クラウドサーバ
１４０Ａ  クラウドサーバＡ
１４０Ｂ  クラウドサーバＢ
１５０    クライアントデバイス
１５０Ｆ  クライアントデバイスＦ
１５０Ｇ  クライアントデバイスＧ
３００Ａ  マシンＡ
３００Ｄ  マシンＤ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４Ａ】
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【図４Ｂ】
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【図５Ａ】
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【図５Ｂ】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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