(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の工作機械がそれぞれ加工対象物を加工するための工具の異常の有無を診断する診断装置であって、
前記工作機械が加工を実行するときに、前記工作機械によって実行されるプログラムを識別するためのプログラム識別情報と、前記加工において使用される前記工具の種別を示す工具情報と、前記プログラムの実行による前記加工の開始から終了までにおける前記工作機械の負荷の推移を示す推移情報と、を取得する取得手段と、
前記推移情報から得る前記負荷の指標値が、前記プログラム識別情報、前記工具情報、及び、前記推移情報を送出した前記工作機械を識別するための機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する診断手段と、
を備える診断装置。
【請求項２】
前記プログラム識別情報、前記工具情報、及び前記機械情報の組み合わせにより規定されるモデル毎に、前記指標値の履歴を記憶する記憶手段と、
一の前記モデルについて、前記指標値が前記範囲から外れるまでに前記工具情報により示される種別の前記工具が将来使用される回数を、前記履歴から予測する予測手段と、をさらに備える、
請求項１に記載の診断装置。
【請求項３】
前記範囲は、該範囲に対応する前記モデルの前記履歴に含まれる前記指標値から定められる、
請求項２に記載の診断装置。
【請求項４】
前記指標値は、前記負荷の大きさを示す値であって、
前記範囲は、該範囲に対応する前記モデルの前記履歴に含まれる前記指標値の平均をμとし、前記指標値の標準偏差をσとし、１．５以上であって２．０以下の係数をＣとして、次式で示される閾値であるＤより小さい範囲である、
請求項３に記載の診断装置。
Ｄ＝μ＋Ｃ・σ
【請求項５】
前記指標値は、前記負荷の平均値、前記負荷の中央値、前記負荷の最大値、又は、前記負荷の最小値である、
請求項１から４のいずれか一項に記載の診断装置。
【請求項６】
複数の工作機械がそれぞれ加工対象物を加工するための工具の異常の有無を診断する診断方法であって、
取得手段が、前記工作機械が加工を実行するときに、前記工作機械によって実行されるプログラムを識別するためのプログラム識別情報と、前記加工において使用される前記工具の種別を示す工具情報と、前記加工における前記工作機械の負荷の推移を示す推移情報と、を取得する取得ステップと、
診断手段が、前記推移情報から得る前記負荷の指標値が、前記プログラム識別情報、前記工具情報、及び、前記推移情報を送出した前記工作機械を識別するための機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する診断ステップと、
を含む診断方法。
【請求項７】
複数の工作機械がそれぞれ加工対象物を加工するための工具の異常の有無を診断するコンピュータを、
前記工作機械が加工を実行するときに、前記工作機械によって実行される加工プログラムを識別するためのプログラム識別情報と、前記加工において使用される前記工具の種別を示す工具情報と、前記加工における前記工作機械の負荷の推移を示す推移情報と、を取得する取得手段、
前記推移情報から得る前記負荷の指標値が、前記プログラム識別情報、前記工具情報、及び、前記推移情報を送出した前記工作機械を識別するための機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する診断手段、
として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、診断装置、診断方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
金属の切削加工に代表される種々の加工を、工具を用いて実行する工作機械が知られている。この種の工作機械においては、工具の摩耗又は破損に起因する不具合品の発生を回避するために、不具合品が発生する前にある程度使用された工具を交換することが望ましい。しかしながら、加工回数に基づいて交換する場合には、実際の工具の状態に応じて工具が交換されないため、使用可能な工具の破棄、及び、不要な交換作業が生じるおそれがある。【０００３】
そこで、工作機械における工具の異常を検出する技術が提案されている（例えば、特許文献１を参照）。特許文献１に記載の工具異常検出装置は、工具寿命判定用しきい値データと加工時の負荷とを比較して異常判定を行う。これにより、加工時の負荷に応じて異常の有無を判定することができる。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平５−３３７７９０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１の装置では、単一の工作機械についての負荷が検出される。このため、異常の有無の判定対象とされる工作機械を変更すれば、複数の工作機械が設置された現場でもそれぞれの工作機械に取り付けられた工具の異常の有無を判定することができる。しかしながら、一般的には、工作機械が異なる場合には、工具及び加工工程が同一であっても、工作機械の負荷が同一になるとは限らない。このため、判定対象の工作機械を変更するたびに、その工作機械に対応するデータを設定する必要が生じ、工作機械の工具の状態を監視するための設定作業が煩雑になるおそれがあった。【０００６】
本開示は、上記の事情に鑑みてなされたものであり、工作機械の工具の状態を監視するための設定作業を簡易なものとすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記目的を達成するため、本開示の診断装置は、複数の工作機械がそれぞれ加工対象物を加工するための工具の異常の有無を診断する診断装置であって、工作機械が加工を実行するときに、工作機械によって実行されるプログラムを識別するためのプログラム識別情報と、加工において使用される工具の種別を示す工具情報と、プログラムの実行による加工の開始から終了までにおける工作機械の負荷の推移を示す推移情報と、を取得する取得手段と、推移情報から得る負荷の指標値が、プログラム識別情報、工具情報、及び、推移情報を送出した工作機械を識別するための機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する診断手段と、を備える。
【発明の効果】
【０００８】
本開示によれば、診断手段は、負荷の指標値が、プログラム識別情報、工具情報、及び、工作機械を識別するための機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する。このため、工作機械それぞれに対して、当該工作機械に適した診断が実行される。したがって、工作機械の工具の状態を監視するための設定作業を簡易なものとすることができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】実施の形態１に係る診断システムの構成を示す図
【図２】実施の形態１に係る診断装置のハードウェア構成を示す図
【図３】実施の形態１に係る診断装置の機能的な構成を示す図
【図４】実施の形態１に係る推移情報の一例を示す図
【図５】実施の形態１に係るモデル記憶部に記憶されるデータの一例を示す図
【図６】実施の形態１に係る履歴記憶部に記憶されるデータの一例を示す図
【図７】実施の形態１に係る指標値の履歴を表すグラフの一例を示す図
【図８】実施の形態１に係る閾値記憶部に記憶されるデータの一例を示す図
【図９】実施の形態１に係る予測部による予測について説明するための図
【図１０】実施の形態１に係る診断システム処理を示すフローチャート
【図１１】実施の形態２に係る診断装置の構成を示す図
【図１２】実施の形態２に係る閾値設定部によって設定される閾値を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本開示の実施の形態に係る診断システム１００について、図面を参照しつつ詳細に説明する。
【００１１】
実施の形態１．
本実施の形態に係る診断システム１００は、図１に示されるように、複数の工作機械３０それぞれに取り付けられる工具３２の異常の有無を診断して、異常を検出した場合には工具の状態を監視するユーザに対して工具の交換を促すシステムである。診断システム１００は、異常の有無を診断する診断装置１０と、診断装置１０が工作機械３０それぞれから情報を収集するための複数の収集インターフェース２０と、複数の工作機械３０と、を有する。
【００１２】
工作機械３０はそれぞれ、例えば、ＣＮＣ（Computerized Numerical Control）加工を実行するマシニングセンター又はターニングセンターである。工作機械３０には、予め複数のサブプログラム３１が格納されるとともに、予め複数の工具３２が収納される。工作機械３０は、複数のサブプログラム３１のうちの外部から指定された１つのサブプログラム３１を実行することにより、複数の工具３２のうちのいずれか１つの工具３２を選択し、選択した工具を使用して加工対象物４０であるワークを加工する。
【００１３】
サブプログラム３１はそれぞれ、例えばＧコードで記述されたＮＣ（Numerical Control）プログラムに代表される加工プログラムであって、工作機械３０が加工を実行する際に工作機械３０のメインプログラムから呼び出されて実行される。複数のサブプログラム３１は、異なる加工工程を実施するために設計される。複数のサブプログラム３１により実現される異なる加工工程は、例えば、加工対象物４０に施すべき形状が異なる切削加工であってもよいし、加工精度が異なる同一形状の切削加工であってもよいし、切削加工と他の加工であってもよい。
【００１４】
工具３２はそれぞれ、例えば、エンドミル、フェースミル又はドリルである。複数の工具３２は、例えば、材質及び刃径が異なるエンドミルであってもよいし、エンドミルとドリルとの組み合わせであってもよい。工具３２はそれぞれ、使用されるたびに摩耗し劣化するため、その寿命に到達する前に、同じ種別の工具３２に交換されることが望ましい。ここで、工具３２の種別は、型番又は品番に相当し、工具３２が同じ種別の工具３２に交換されれば、交換前と同一のサブプログラム３１が実行されたときに、交換前と同等の加工工程が実現される。診断システム１００によって診断される工具３２の異常は、工具３２が寿命に到達したことであってもよいし、寿命に到達する前に工具３２が交換すべき状態であることであってもよいし、工具３２と同じ種別の新たな工具３２の準備が推奨される状態であってもよい。
【００１５】
診断装置１０は、例えば、ＩＰＣ（Industrial Personal Computer）又はＰＬＣ（Programmable Logic Controller）である。診断装置１０は、複数の工作機械３０を制御するコントローラであってもよいし、工作機械３０を制御することなく工具３２の状態を診断するコンピュータであってもよい。診断装置１０は、収集インターフェース２０を介して後述の情報を工作機械３０から収集する。
【００１６】
収集インターフェース２０は、工作機械３０に取り付けられて診断装置１０と通信するためのアダプタであってもよいし、診断装置１０及び工作機械３０の少なくとも一方においてソフトウェアの実行により実現される機能であってもよい。
【００１７】
図２には、診断装置１０のハードウェア構成が示されている。診断装置１０は、図２に示されるように、プロセッサ１１と、主記憶部１２と、補助記憶部１３と、入力部１４と、出力部１５と、通信部１６と、を有する。主記憶部１２、補助記憶部１３、入力部１４、出力部１５及び通信部１６はいずれも、内部バス１７を介してプロセッサ１１に接続される。
【００１８】
プロセッサ１１は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）又はＭＰＵ（Micro Processing Unit）を含む。プロセッサ１１は、補助記憶部１３に記憶されるプログラムＰ１を実行することにより後述の機能を発揮する。
【００１９】
主記憶部１２は、ＲＡＭ（Random Access Memory）を含む。主記憶部１２には、補助記憶部１３からプログラムＰ１がロードされる。そして、主記憶部１２は、プロセッサ１１の作業領域として用いられる。
【００２０】
補助記憶部１３は、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory）に代表される不揮発性メモリを含む。補助記憶部１３は、プログラムＰ１の他に、プロセッサ１１の処理に用いられる種々のデータを記憶する。補助記憶部１３は、プロセッサ１１の指示に従って、プロセッサ１１によって利用されるデータをプロセッサ１１に供給し、プロセッサ１１から供給されたデータを記憶する。
【００２１】
入力部１４は、入力キー及びディップスイッチに代表される入力デバイスを含む。入力部１４は、診断装置１０のユーザによって入力された情報を取得して、取得した情報をプロセッサ１１に通知する。
【００２２】
出力部１５は、ＬＥＤ（Light Emitting Diode）及びＬＣＤ（Liquid Crystal Display）に代表される出力デバイスを含む。出力部１５は、プロセッサ１１の指示に従って種々の情報をユーザに提示する。
【００２３】
通信部１６は、外部の装置と通信するためのネットワークインタフェース回路を含む。通信部１６は、外部から信号を受信して、この信号により示される情報をプロセッサ１１へ通知する。また、通信部１６は、プロセッサ１１から出力された情報を示す信号を外部の装置へ送信する。
【００２４】
診断装置１０は、上述のハードウェア構成が協働することにより種々の機能を発揮する。図３には、診断装置１０の機能的な構成が示されている。図３に示されるように、診断装置１０は、工作機械３０から情報を取得する取得部１１０と、診断装置１０による診断の対象となるモデルを特定するモデル特定部１２０と、モデルに関する情報を記憶するモデル記憶部１２１と、工作機械３０による加工の負荷の指標値を算出する指標値算出部１３０と、算出した指標値の履歴を記憶する履歴記憶部１３１と、指標値の履歴を表示する表示部１４０と、モデル毎に設定される閾値をユーザから受け付ける受付部１５０と、受け付けられた閾値を記憶する閾値記憶部１５１と、指標値と閾値との比較に基づいて工具３２の異常の有無を診断する診断部１６０と、診断結果を出力する出力部１７０と、工具３２が寿命に到達するまでに実行可能な加工回数を指標値の履歴に基づいて予測する予測部１８０と、を有する。
【００２５】
取得部１１０は、主としてプロセッサ１１及び通信部１６の協働により実現される。取得部１１０は、加工を実行する工作機械３０から収集インターフェース２０を介して、加工を実行している工作機械３０の負荷の推移を示す推移情報と、工作機械３０によって実施される加工工程の条件を示す加工条件情報と、を取得する。
【００２６】
推移情報は、１回の加工において工作機械３０を構成するモータに流れる電流値、又は当該モータの消費電力の推移を示す時系列データである。ここで、モータは、加工に関わる電動機であって、工具３２を回転させる主軸のモータであってもよいし、加工対象物４０が固定されたテーブルを移動させる送り軸のモータであってもよい。工具３２が摩耗すると、工作機械３０は、モータの出力を大きくして、サブプログラム３１に規定された加工工程を実施するため、モータの負荷は、工具３２が摩耗するほど大きくなる。取得部１１０は、加工の開始から終了までリアルタイムに工作機械３０からモータの負荷の値を取得してもよいし、加工終了後にモータの負荷の推移を示すデータを取得してもよい。
【００２７】
図４には、推移情報の一例が示されている。図４に例示されるように、モータの負荷は、加工の開始時であるゼロ秒から終了時である６６秒までに、主として工具３２と加工対象物４０との接触状態に応じて変動する。
【００２８】
加工条件情報は、工作機械３０を他の工作機械３０から識別するための装置ＩＤと、加工工程を実施するために実行されるサブプログラム３１を他のサブプログラム３１から識別するためのサブプログラムＩＤと、加工において使用される工具の種別を示す工具ＩＤと、を含む。
【００２９】
装置ＩＤは、工作機械３０に予め割り当てられて工作機械３０自体が記憶する番号であってもよいし、ＦＡ（Factory Automation）ネットワークとして形成される診断システムにおける工作機械３０のアドレスであってもよい。
【００３０】
サブプログラムＩＤは、サブプログラム３１の名称であってもよいし、サブプログラム３１のコードから算出されるハッシュ値であってもよい。異なる工作機械３０に格納される同一のサブプログラム３１を示すサブプログラムＩＤは、同一であってもよいし異なっていてもよい。サブプログラムＩＤは、少なくとも、単一の工作機械３０に格納された一のサブプログラム３１を、当該工作機械３０に格納された他のサブプログラム３１から識別可能なＩＤであればよい。
【００３１】
工具ＩＤは、例えば、工具３２の型番又は品番である。ただし、工具ＩＤは、これに限定されず、一の種別の工具３２を他の種別の工具３２から識別可能なＩＤであればよい。工具ＩＤは、少なくとも、単一の工作機械３０に収納された一の工具３２を、当該工作機械３０に収納された他の工具３２から識別可能なＩＤであればよい。
【００３２】
これら装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤを組み合わせた加工工程は、通常、繰り返し実行される。そして、工具ＩＤに対応する工具３２は、当該加工工程が実行されるたびに摩耗することとなるため、装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤの組み合わせは、工具３２の状態を判断するために有効なパラメータとなる。診断装置１０は、この組み合わせを、後述のモデルとして規定して管理する。
【００３３】
なお、装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤは、それぞれ、ユーザによって設定された任意の番号であってもよい。また、診断装置１０が、工作機械３０それぞれの装置ＩＤを予め記憶する場合には、取得部１１０は、装置ＩＤを取得しなくともよい。また、取得部１１０は、工作機械３０とは異なる機器から装置ＩＤを取得してもよい。取得部１１０は、診断装置１０において、工作機械３０が加工を実行するときに、工作機械３０によって実行されるプログラムを識別するためのプログラム識別情報としてのサブプログラムＩＤと、加工において使用される工具の種別を示す工具情報としての工具ＩＤと、プログラムの実行による加工の開始から終了までにおける工作機械３０の負荷の推移を示す推移情報と、を取得する取得手段の一例に相当する。
【００３４】
モデル特定部１２０は、主としてプロセッサ１１により実現される。モデル特定部１２０は、工作機械３０から送出された加工条件情報を、取得部１１０を介して取得する。そして、モデル特定部１２０は、取得した加工条件情報に含まれる装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤの組み合わせにより規定されるモデルを、モデル記憶部１２１に記憶されるモデルから特定する。また、モデル特定部１２０は、取得した加工条件情報に対応するモデルが、モデル記憶部１２１に記憶されていない場合には、当該モデルを新たなモデルとして特定し、モデル記憶部１２１に登録する。そして、モデル特定部１２０は、特定したモデルを示す情報を、指標値算出部１３０に送出する。
【００３５】
モデル記憶部１２１は、主として補助記憶部１３により実現される。モデル記憶部１２１は、装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤの組み合わせとして規定されるモデルを複数記憶する。図５には、モデル記憶部１２１に記憶されるデータが例示されている。図５の例では、モデル記憶部１２１は、モデルそれぞれについて、モデルに割り当てられたモデル番号と、モデル名と、装置ＩＤと、サブプログラムＩＤと、工具ＩＤと、を関連付けて記憶する。
【００３６】
指標値算出部１３０は、主としてプロセッサ１１により実現される。指標値算出部１３０は、工作機械３０から送出された推移情報を、取得部１１０を介して取得する。そして、指標値算出部１３０は、加工の開始から終了までにおける負荷の大きさを示す統計量である指標値を算出する。詳細には、指標値算出部１３０は、指標値として負荷の平均値を算出するが、これには限定されず、指標値算出部１３０は、負荷の中央値、最大値、又は最小値を、指標値として算出してもよい。以下では、指標値算出部１３０によって算出される負荷の平均値を、平均負荷と適宜表記する。図４に例示される推移情報を取得した場合には、指標値算出部１３０は、平均負荷として１２７０という値を算出する。
【００３７】
また、指標値算出部１３０は、算出した指標値を、モデル特定部１２０から通知されたモデルと関連付けて、当該モデルに関する指標値として履歴記憶部１３１に格納する。また、指標値算出部１３０は、算出した指標値を、モデル特定部１２０から通知されたモデルとともに、診断部１６０に通知する。
【００３８】
履歴記憶部１３１は、主として補助記憶部１３により実現される。履歴記憶部１３１は、モデル毎に指標値の履歴を記憶する。図６には、履歴記憶部１３１に記憶されるデータの一例が示されている。図６の例では、履歴記憶部１３１は、モデル番号と、当該モデルについて算出された指標値と、指標値が算出された日時と、を関連付けて記憶する。履歴記憶部１３１は、蓄積した履歴が一定量を超えると、当該一定量を超えた分を古い順に削除してもよい。一定量は、例えば、予め定められたデータ量であってもよいし、工具の交換回数が２回以上含まれるデータ量であってもよい。履歴記憶部１３１は、診断装置１０において、プログラム識別情報としてのサブプログラムＩＤ、工具情報としての工具ＩＤ、及び、推移情報を送出した工作機械を識別するための機械情報としての装置ＩＤの組み合わせにより規定されるモデル毎に、指標値の履歴を記憶する記憶手段の一例に相当する。
【００３９】
表示部１４０は、主として出力部１５により実現される。表示部１４０は、ユーザの操作に応じて、履歴記憶部１３１から指標値の履歴を読み出して、指標値の推移を表すグラフを表示する。詳細には、表示部１４０は、ユーザの操作により指定されたモデルに関する指標値の履歴を読み出して、図７に例示されるような折れ線グラフを表示する。図７の例には、指標値が徐々に大きくなってから急峻に下がる複数の波形が含まれている。指標値が徐々に大きくなっている部分は、工具３２の摩耗により平均負荷が大きくなっていることを示している。また、指標値が急峻に下がっている部分は、工具３２が交換されて工具３２の加工能力が初期状態にリセットされた結果、負荷の指標値が小さくなったことを示している。
【００４０】
すなわち、図７のグラフは、６回交換された同種の７つの工具３２について算出された指標値の履歴を示している。図７からわかるように、同種の工具３２であっても、交換直後に算出される指標値が、工具３２の個体差により異なっている。また、指標値は、単調に増加するとは限らず、上下しつつも概ね上昇する傾向を有する。このため、モデルに対応する加工工程が実施された回数の順番に、すなわち時系列で指標値を並べた履歴は、工具３２の状態を表すトレンドデータとして扱われる。
【００４１】
図３に戻り、受付部１５０は、主としてプロセッサ１１及び入力部１４の協働により実現される。受付部１５０は、ユーザにより入力されたモデル毎の閾値を受け付けて、受け付けた閾値のデータを閾値記憶部１５１に格納する。この閾値は、診断部１６０によってモデル毎の診断に用いられるため、ユーザは、表示部１４０に表示された指標値の履歴に基づいて閾値を設定することが望ましい。
【００４２】
閾値記憶部１５１は、主として補助記憶部１３により実現される。閾値記憶部１５１は、モデル毎に閾値を記憶する。図８には、閾値記憶部１５１に記憶されるデータの一例が示されている。図８の例では、閾値記憶部１５１は、モデル番号と、閾値と、を関連付けて記憶する。
【００４３】
診断部１６０は、主としてプロセッサ１１により実現される。診断部１６０は、指標値算出部１３０によって算出された指標値が、当該指標値に対応するモデルに関する閾値を超えるか否かを判定する。詳細には、診断部１６０は、指標値算出部１３０から通知された指標値を取得するとともに、当該指標値とともに通知されたモデルと閾値記憶部１５１において対応する閾値を閾値記憶部１５１から読み出す。そして、診断部１６０は、取得した指標値が、読み出した閾値を超えるか否かを判定することにより、工具３２が異常であるか否かを判定する。診断部１６０は、診断結果を出力部１７０に送出する。なお、診断部１６０は、工具３２が異常であると判断したときに診断結果を送出し、工具３２が正常であると判断したときには診断結果の送出を省略してもよい。
【００４４】
出力部１７０は、主として出力部１５によって実現される。出力部１７０は、診断部１６０から送出された診断結果をユーザに対して通知する。出力部１７０による診断結果の通知は、工具の異常により交換を促す警告の表示であってもよいし、ＬＥＤの点滅又は点灯であってもよいし、ブザー音の発生であってもよい。なお、出力部１７０は、通信部１６によって実現されて、外部の装置へ診断結果を通信により出力してもよい。
【００４５】
予測部１８０は、主としてプロセッサ１１により実現される。予測部１８０は、特定のモデルについて、履歴記憶部１３１から指標値の履歴を読み出して、指標値算出部１３０によって将来算出される指標値が、閾値記憶部１５１に記憶される閾値に到達するまでに、加工が実行される残り回数を予測する。予測部１８０は、ユーザの操作に応じて、ユーザにより指定された一又は複数のモデルについて予測を行ってもよいし、診断部１６０が診断を実行する度に、診断部１６０が診断対象としたモデルについて予測を行ってもよい。予測部１８０は、例えば、図９において線Ｌ１で示されるような工具３２の交換後における指標値の履歴から、破線で示される回帰直線Ｌ２を得て、当該回帰直線Ｌ２が閾値に到達するまでの残り加工回数を算出する。そして、予測部１８０は、予測結果を表示部１４０に送出する。表示部１４０に送出された予測結果は、ユーザに対して工具３２の次回の交換時期の目安として画面上に表示される。ユーザに対して表示される予測結果は、図９に例示されるようなグラフであってもよいし、残り加工回数を示す数値であってもよい。なお、予測部１８０は、予測結果を診断部１６０又は出力部１７０に送出して、ユーザに対して診断部１６０による診断結果とともに予測部１８０による予測結果が提示されてもよい。
【００４６】
続いて、診断システム１００において実行される処理の手順について、図１０を参照して説明する。図１０には、診断システム１００において実行される診断システム処理の一例が示されている。
【００４７】
診断システム処理において、工作機械３０が加工工程を実施すると（ステップＳ１１）、取得部１１０が、ステップＳ１１で実施された加工工程に関する装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤを含む加工条件情報、並びに、ステップＳ１１の加工工程における工作機械３０の負荷の推移を示す推移情報を取得する（ステップＳ１２）。ステップＳ１２は、診断装置１０によって実行される診断方法において、工作機械が加工を実行するときに、プログラム識別情報と工具情報と推移情報とを取得する取得ステップの一例に相当する。
【００４８】
次に、モデル特定部１２０が、ステップＳ１２にて取得された加工条件情報に対応するモデルがモデル記憶部１２１に記憶されているか否かを判定する（ステップＳ１３）。具体的には、モデル特定部１２０は、ステップＳ１２で取得された加工条件情報に含まれる装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤの組み合わせに対して、モデル番号が割り当てられており、モデル名が設定されているか否かを判定する。
【００４９】
ステップＳ１３の判定が肯定された場合（ステップＳ１３；Ｙｅｓ）、モデル特定部１２０は、加工条件情報に対応するモデルを特定する（ステップＳ１４）。具体的には、モデル特定部１２０は、加工条件情報に対応するモデルのモデル番号をモデル記憶部１２１から読み出す。
【００５０】
一方、ステップＳ１３の判定が否定された場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、モデル特定部１２０は、加工条件情報に対応するモデルを新たなモデルとして特定して、モデル記憶部１２１に追加する（ステップＳ１５）。具体的には、モデル特定部１２０は、モデルのフォーマットに基づく加工条件からなる新規のモデルを作成する。より具体的には、モデル特定部１２０は、加工条件情報に含まれる装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤの組み合わせと、新たなモデル番号及び新たなモデル名と、を関連付けたレコードをモデル記憶部１２１に追加する。新たなモデル番号及び新たなモデル名は、予め定められた規則に従ってモデル特定部１２０によって割り当てられてもよいし、ユーザに対して入力を促すことにより取得されてもよい。
【００５１】
ステップＳ１４及びステップＳ１５に続いて、指標値算出部１３０が、ステップＳ１２で取得された推移情報から指標値として平均負荷を算出する（ステップＳ１６）。ここで、指標値算出部１３０は、加工の開始直後及び終了直前の一定時間における負荷の推移を除外した上で指標値を算出してもよい。また、指標値算出部１３０は、工作機械３０の待機電力に相当するオフセット値を減じて得る実質的な加工負荷から指標値を算出してもよいし、負荷の平均値からオフセット値を減じて得る値を指標値としてもよい。
【００５２】
次に、診断部１６０は、工具の寿命を診断する（ステップＳ１７）。具体的には、診断部１６０が、ステップＳ１６で算出された指標値が、ステップＳ１４又はステップＳ１５にて特定されたモデルについて予め設定された閾値を超えるか否かを判定する。なお、ステップＳ１５にて新たなモデルが特定された場合において、当該新たなモデルに対応する閾値が未だ設定されていないときには、診断部１６０は、ユーザに対して閾値の設定を促すことにより閾値を取得した上で診断を実行してもよい。
【００５３】
次に、出力部１７０は、ステップＳ１７で得た診断結果を出力する（ステップＳ１８）。なお、ステップＳ１７にて、工具３２が未だ交換寿命に到達していないと診断された場合には、ステップＳ１８が省略されてもよい。
【００５４】
次に、予測部１８０は、予測を要求する操作がユーザによってなされたか否かを判定する（ステップＳ１９）。操作がなされていないと判定された場合（ステップＳ１９：Ｎｏ）、ステップＳ１１以降の処理が繰り返される。
【００５５】
一方、操作がなされたと判定した場合（ステップＳ１９：Ｙｅｓ）、予測部１８０は、予測処理を実行する（ステップＳ２０）。具体的には、予測部１８０は、ステップＳ１６が繰り返し実行されることで履歴記憶部１３１に蓄積された指標値の履歴に基づいて、ステップＳ１４で特定されたモデルの残り加工回数を予測して、予測結果を表示部１４０に表示させる。その後、ステップＳ１１以降の処理が繰り返される。
【００５６】
なお、予測に必要な量の履歴が履歴記憶部１３１に蓄積されていない場合には、予測部１８０は、残り加工回数を予測することなく、エラーを出力してもよい。予測に必要な量の履歴は、例えば、工具３２の交換後における１０回の加工それぞれから算出された指標値であってもよい。また、工具３２の使用開始から交換による使用終了までの履歴に基づいて図９に示されたような回帰直線を複数回得た場合に、予測部１８０が、回帰直線の勾配の平均値を記憶しておいて、新たな工具３２の使用から算出された指標値が少なくとも１つ在れば、勾配の平均値に基づいて予測をすることができる。
【００５７】
以上、説明したように、診断部１６０は、負荷の指標値が、プログラム識別情報、工具情報、及び、工作機械を識別するための機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する。このため、工作機械３０それぞれに対して、当該工作機械３０に適した診断が実行される。これにより、診断装置１０による診断対象である工作機械３０が変更された際に、変更後の工作機械３０に適したデータを設定する作業が生じない。特に、複数の工作機械３０が設置された現場では、これら複数の工作機械３０に関する診断が順に実行される点検が定期的になされるケースが多い。本実施の形態に係る診断装置１０によれば、このようなケースにおいても、各工作機械３０についてのデータが一旦設定された後は、設定されたデータを変更する必要がない。したがって、工作機械３０の工具３２の状態を監視するための設定作業を簡易なものとすることができる。
【００５８】
また、予測部１８０は、工具３２が寿命に到達するまでに、当該工具３２を使用するモデルに対応する加工工程の残り実行回数を予測した。これにより、ユーザは、診断部１６０により異常と診断されない場合であっても、将来における工具３２の交換時期を見越して交換すべき工具３２を予め準備することができる。
【００５９】
また、診断装置１０は、装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤにより一意に決まるモデルに基づいて、診断及び予測を実行した。特に、工具３２の状態を診断するためのモデルが、サブプログラムＩＤを用いて規定された。サブプログラムＩＤが異なる場合には、加工工程が異なることとなるため、図５に示されるモデル番号「１」及び「２」のように同種の工具３２が使用されたとしても、図６に示されるように加工負荷が大きく異なってしまうことがある。このため、サブプログラムＩＤが異なるケースを１つのモデルに含めてしまうと、指標値の履歴が、図７で示されたようなトレンドを有することなく、設定すべき閾値を決定するための判断材料、及び、工具３２の交換時期の予測材料として、利用することができなくなる。これに対して、本実施の形態に係るモデルは、サブプログラムＩＤを用いてモデルが規定されるため、モデル毎の指標値の履歴を利用して、設定すべき閾値を決定し、工具３２の交換時期を予測することができる。
【００６０】
また、診断装置１０は、加工負荷の統計量である指標値を用いて、診断及び予測を実行した。リアルタイムの加工負荷の瞬時値は、工具３２の破断に代表されるように、即時に工作機械３０を停止すべき事象については、有効な値である。しかしながら、加工負荷は、使用可能な工具３２によるものであっても、瞬間的にある程度は変動することが通常である。このため、工具３２の寿命を判断するためには、図７に示されるような傾向を得ることが有効である。したがって、本実施の形態に係る診断装置１０は、指標値に基づいて、有効な診断及び予測をすることができる。
【００６１】
なお、図５からわかるように、１つの工作機械３０において、異なるサブプログラム３１が、同種の工具３２を利用するケースがある。ここで、工作機械３０が使用される現場では通常、異なるサブプログラム３１によって実現される加工工程を予め定められた順で含むプロセスが設定され、当該プロセスが繰り返し実行されることが多い。このため、例えば第１のサブプログラム３１の実行により工具３２が摩耗した後に、第２のサブプログラム３１の実行により工具３２がさらに摩耗することがあるが、これら２つのサブプログラム３１が交互に反復して実行されるため、２つのサブプログラム３１それぞれに対応するモデルに関する指標値の履歴は、図７に例示されたような傾向を示すこととなる。したがって、同種の工具３２が異なるサブプログラム３１によって利用される場合であっても、診断部１６０による診断及び予測部１８０による予測は、上述の説明と同等になされることとなる。
【００６２】
実施の形態２．
続いて、実施の形態２について、上述の実施の形態１との相違点を中心に説明する。なお、上記実施の形態１と同一又は同等の構成については、同等の符号を用いるとともに、その説明を省略又は簡略する。本実施の形態は、診断装置１０が、図１１に示されるように、受付部１５０に代えて閾値設定部１５２を有する点で、実施の形態１と異なっている。
【００６３】
閾値設定部１５２は、主としてプロセッサ１１により実現される。閾値設定部１５２は、モデルそれぞれについて算出された指標値の履歴を履歴記憶部１３１から読み出して、読み出した履歴から当該モデルに対応する閾値を算出し、閾値記憶部１５１に格納する。詳細には、閾値設定部１５２は、履歴に含まれる指標値の平均をμとし、指標値の標準偏差をσとし、１．５以上であって２．０以下である係数をＣとして、次式（１）で表される閾値であるＤを算出する。
Ｄ＝μ＋Ｃ・σ・・・（１）
【００６４】
図１２には、上記式（１）に従って算出された閾値Ｄの一例が破線で示されている。図１２からわかるように、閾値Ｄは、指標値が大きくなって工具を交換すべきことを示す値といえる。
【００６５】
なお、図１２からわかるように、指標値の履歴が十分に蓄積されていない場合には、閾値設定部１５２が有効な閾値を設定することが困難になる。このため、閾値設定部１５２は、指標値の履歴が一定量を超える場合に閾値を設定し、その他の場合には、実施の形態１と同様の受付部１５０により受け付けられた閾値が一時的に設定されてもよい。閾値設定部１５２が閾値を設定するための一定量の履歴は、少なくとも工具３２の使用開始から交換による使用終了までの指標値が含まれることが望ましく、さらに、工具３２の個体差を平均化するために、工具３２を複数回交換したときの履歴であることがより望ましい。
【００６６】
以上、説明したように、診断部１６０によって用いられる閾値は、指標値の履歴に基づいて定められた。これにより、ユーザが閾値を設定する作業を省略することができる。
【００６７】
以上、本開示の実施の形態について説明したが、本開示は上記実施の形態によって限定されるものではない。
【００６８】
例えば、上記実施の形態では、指標値が、負荷の大きさを示す値であって、負荷が大きくなるほど指標値が大きくなる例について説明したが、これには限定されない。負荷が大きくなるほど小さくなる指標値が用いられてもよい。指標値は、工具３２の継続使用が可能な通常状態と、工具３２を交換すべき異常状態とを区別可能な値であればよい。すなわち、指標値は、通常状態に対応する範囲と、当該範囲から外れた異常状態に対応する範囲と、のいずれかに属す値であればよい。
【００６９】
このため、上記実施の形態に係る診断部１６０は、診断装置１０において、推移情報から得る負荷の指標値が、プログラム識別情報、工具情報、及び、推移情報を送出した工作機械を識別するための機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する診断手段の一例に相当する。また、上記実施の形態に係る予測部１８０は、診断装置１０において、一のモデルについて、指標値が上記の範囲から外れるまでに工具情報により示される種別の工具が将来使用される回数を、履歴から予測する予測手段の一例に相当する。また、図１０中のステップＳ１７は、診断装置１０によって実行される診断方法において、推移情報から得る負荷の指標値が、プログラム識別情報、工具情報及び機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する診断ステップの一例に相当する。さらに、上記実施の形態２では、モデルに対応する範囲が、当該モデルの履歴に含まれる指標値から、閾値Ｄより小さい範囲として閾値設定部１５２によって定められた。
【００７０】
また、上記実施の形態では、モデル毎に単一の閾値が設定されたが、これには限定されない。例えば、モデル毎に、工具３２の交換準備を促すための第１の閾値と、工具３２の即時交換が強く推奨される第２の閾値と、が設定されてもよい。診断部１６０は、これら２つの閾値それぞれについて診断を実行し、予測部１８０は、２つの閾値それぞれについて予測を実行してもよい。さらに、モデル毎に３つ以上の閾値が設定されてもよい。
【００７１】
また、上記実施の形態では、指標値が平均負荷である例を中心に説明し、指標値を他の値に変更してもよいことを説明したが、複数の種類の指標値を利用してもよい。例えば、加工負荷の推移から、平均負荷である第１の指標値と、中央値である第２の指標値と、が算出されて、これら２種の指標値のいずれか一方が閾値を超えるときに工具３２の交換準備が促されて、２つの閾値の双方が閾値を超えるときに工具３２の即時交換が強く推奨されてもよい。また、２種の指標値について異なる閾値が設定されてもよい。
【００７２】
また、上記実施の形態では、サブプログラム３１の実行に際して１つの工具３２が使用される例を中心に説明したが、これには限定されない。複数の工具３２を利用するサブプログラム３１が実行されてもよい。この場合には、当該サブプログラム３１を実行する工作機械の装置ＩＤ、及び、当該サブプログラム３１のサブプログラムＩＤに加えて、複数の工具３２それぞれを示す工具ＩＤを含む複数のモデルについて、診断部１６０による診断が、順番に或いは並行に実行されてもよい。同様に、複数のモデルについて、予測部１８０による予測が実行されてもよい。
【００７３】
また、加工条件情報は、装置ＩＤ、サブプログラムＩＤ及び工具ＩＤの他に、加工条件に関する付加情報を含んでもよい。加工条件に関する付加情報は、例えば、メインプログラム番号、主軸回転数を示すＳコードである。
【００７４】
また、診断装置１０の機能は、専用のハードウェアによっても、また、通常のコンピュータシステムによっても実現することができる。
【００７５】
例えば、プロセッサ１１によって実行されるプログラムＰ１を、コンピュータ読み取り可能な非一時的な記録媒体に格納して配布し、そのプログラムＰ１をコンピュータにインストールすることにより、上述の処理を実行する装置を構成することができる。このような記録媒体としては、例えばフレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read−Only Memory）、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＭＯ（Magneto−Optical Disc）が考えられる。
【００７６】
また、プログラムＰ１をインターネットに代表される通信ネットワーク上のサーバ装置が有するディスク装置に格納しておき、例えば、搬送波に重畳させて、コンピュータにダウンロードするようにしてもよい。
【００７７】
また、通信ネットワークを介してプログラムＰ１を転送しながら起動実行することによっても、上述の処理を達成することができる。
【００７８】
さらに、プログラムＰ１の全部又は一部をサーバ装置上で実行させ、その処理に関する情報をコンピュータが通信ネットワークを介して送受信しながらプログラムを実行することによっても、上述の処理を達成することができる。
【００７９】
なお、上述の機能を、ＯＳ（Operating System）が分担して実現する場合又はＯＳとアプリケーションとの協働により実現する場合には、ＯＳ以外の部分のみを媒体に格納して配布してもよく、また、コンピュータにダウンロードしてもよい。
【００８０】
また、診断装置１０の機能を実現する手段は、ソフトウェアに限られず、その一部又は全部を、回路を含む専用のハードウェアによって実現してもよい。
【００８１】
本開示は、本開示の広義の精神と範囲を逸脱することなく、様々な実施の形態及び変形が可能とされるものである。また、上述した実施の形態は、本開示を説明するためのものであり、本開示の範囲を限定するものではない。つまり、本開示の範囲は、実施の形態ではなく、請求の範囲によって示される。そして、請求の範囲内及びそれと同等の開示の意義の範囲内で施される様々な変形が、本開示の範囲内とみなされる。
【産業上の利用可能性】
【００８２】
本開示は、工作機械の管理に適している。
【符号の説明】
【００８３】
１００  診断システム、  １０  診断装置、  １１  プロセッサ、  １２  主記憶部、  １３  補助記憶部、  １４  入力部、  １５  出力部、  １６  通信部、  １７  内部バス、  １１０  取得部、  １２０  モデル特定部、  １２１  モデル記憶部、  １３０  指標値算出部、  １３１  履歴記憶部、  １４０  表示部、  １５０  受付部、  １５１  閾値記憶部、  １５２  閾値設定部、  １６０  診断部、  １７０  出力部、  １８０  予測部、  ２０  収集インターフェース、  ３０  工作機械、  ３１  サブプログラム、  ３２  工具、  ４０  加工対象物、  Ｌ１  線、  Ｌ２  回帰直線、  Ｐ１  プログラム。
【要約】
診断装置（１０）は、複数の工作機械がそれぞれ加工対象物を加工するための工具の異常の有無を診断する。診断装置（１０）は、工作機械が加工を実行するときに、工作機械によって実行されるプログラムを識別するためのプログラム識別情報と、加工において使用される工具の種別を示す工具情報と、プログラムの実行による加工の開始から終了までにおける工作機械の負荷の推移を示す推移情報と、を取得する取得部（１１０）と、推移情報から得る負荷の指標値が、プログラム識別情報、工具情報、及び、推移情報を送出した工作機械を識別するための機械情報の組み合わせに対応して予め定められた範囲から外れるか否かを診断する診断部（１６０）と、を備える。【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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