未来予想図

IoT時代に向けた研削技術の展望

IoTにより変わりゆくものづくりの現 場［著者］五十君 智 工業機材事業本部 技術本部 研削ソフト技術部 加工技術グループ

研削工具および研削加工とIoTとの関わりおよびそれによってもたらされる期待効果について時代は「IoT 」「最近、IoTという言葉をよく耳にします。」という書き出しを

実際、私はアナログ時代の人間ですので、身近なところでそ色々なところで目にする様になりだして数年が経ったでしょの恩恵に預かっているという実感を持つことは少ないです。

うか。IoTという言葉は1999年には使われ始めていたと言わしかし、たとえば私がコンビニで買い物をしたら、買ったものれており1 、その言葉が持つパワーに何か我々の生活が大きや時間、私の見た目年齢といった情報はクラウド上に蓄積さく変わってしまうのかと戦々恐々とした私もその一人です。あれているかもしれません。よく考えてみると先日インターネッ

らゆる「モノ」がインターネットで繋がり、クラウド上に情報をトショッピングで購入した趣味の釣り竿を待ちきれず、今ど蓄積する。それをAIを使って分析 2し情報（アウトプット）をこにあるか配送状況を何回もスマートフォンで調べているのフィードバックすることで然るべき処置に繋げるという一連もある種のIoTかもしれません。IoTは確実に「検証」の時代の流れがIoTのモデルイメージです。図1にモデルイメージをから「実装」の時代に移り変わっており、ものづくりの現場に示します。

おいてもIoTを取り入れることで「ものづくりの高度化」が成され始めています。

図1 IoTのモデルイメージ

セン サー/デバイス
SENSOR/DEVICE

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クラウド

人 /モノ

CLOUD

HUMAN/THINGS① デ ータ入手② デ ータ蓄 積③ デ ータ分析④フィードバックセンサー、デバイスよりインターネットを使って収集したデータを分析する。

分析結果を人やモノに必要なデータを入手する。

クラウド上にツールとしてフィードバックし、データを収集する。

人工知能（AI）を活用。

然るべき処置に繋げる。

［未来予想図］IoT時代に向けた研削技術の展望

ものづくりに お け る Io T の 活 用
ものづくりの現場でIoTを活用すると、以下の様な効果や実際に工作機械においても機械振動や機械各部の温度、加工抵抗などから故障を予知し、事前対処できるシステムが発表アウトプットを得られることが期待されます。
・製造ラインの最適稼働されていたり、様々な生産データを生産計画や在庫管理、ト・製品のトレーサビリティ※

レーサビリティにいかす試みが行われています。これらの動・加工条件の最適化

きは現状、基本的には工作機械メーカーが主導しているイメー・加工不具合の検知、予知ジであり、各社が様々なシステム形態を模索、提案しています。

・製造設備の故障検知、予知

その様な状況において、研削工具メーカーであるノリタケ・品質不良の低減には何ができるのでしょうか。今、ノリタケが捉えるべき世・製造ラインの省人化（自動化の促進）の中の“要望”とは？ それを考えると、研削業界の未来の姿が・開発、営業判断、経営判断のための情報入手等見えてくるのではないか？ と思っているのです。

なにはなくともI oT のスタートはセンシング！
IoTの根幹でもある「データ収集」ですが、ものづくりの現場す3。図2にその一例を示します。

でデータを得るために用いられるデバイスはいくつかありま
図2 ものづくりの現場で用いられるデバイス

加工物のハンドリング

加工機

生産管理・品質管理・トレーサビリティ

工作 機 械

製品情報

MACHINEロボット→ 読 み 取り元・ハンディターミナル

ROBOT

RFID
ICチップ
バーコード
QRコード 等・スキャナー
・カメラ

NC

PLC

検査・表面粗さ測定機
・形状測定機・応力測定装置

・マイクロスコープ…

・サーボ・シーケンサー
（PLC）

等

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現在研削加工において、工具やワークの状態を判断するこ「AE」とはAcoustic Emissionの略で、物質が変形したりとに対してどのようなデータが用いられているでしょうか。

破壊したりする時に放出される音波（弾性エネルギー）の状態をモニタリングできるデータとその活用方法の一例をことです。AE波を測定することで破壊に至る小さな変形や表１に示します。

微小クラックの発生･進展を捉えることができ、実際に材料や構造物の欠陥や破壊の発見・予知に使われています。技術表1 研削加工において主に用いられるデータとその活用方法の一例
データ
消 費 電 力値

としては古くから用いられており、ノリタケにおいてもAE波

活用方法の一例

をタッチセンサー（ドレス時において研削砥石とドレッサの研削工具の切れ味の良否判断に対する指標

ワーク寸 法

ワークの出来栄え、研削工具の切れ味の良否判断に対する指標

研削温度

ワーク品質への影響に対する判断指標

研削音

研削工具の切れ味の良否判断に対する指標

振 動 加 速度

研削砥石の動バランス※修正A E波

研削砥石とドレッサの接触検知

工 具 摩 耗量研削工具の寿命評価

接触を検知する）
として利用する「スーパータッチャー」という製品があり、多くのお客様にご使用いただいています4。
しかし、このAE波が物質の変形や破壊により発生するということを考えると、研削においてもっと広い用途が考えられるのではないでしょうか。研削加工は切削加工と同じく、ワークを削り取る除去加工であり、研削砥石は切れ刃である

これらのデータから得られた情報を活用することで、研削※砥粒が割れたり、ボンド（結合剤）が破断したりして「自生発刃」を起こしながら消耗される工具です。詳細な解説は今回割加工の高度化が見込まれます。
その中でも特にノリタケが着目しているのは「AE波」です。

愛しますが、研削砥石においては図3に示すような主に4つ

図3 研削砥石の4形態

目つぶれ形

ボンド
砥粒（結合剤）

ボンド
砥粒（結合剤）

砥粒
ボンド（結合剤）

ワーク

ワーク

ワーク
発熱→→発熱→
切り屑

切り屑

→

ワーク

目詰まり形→ボンド
砥粒（結合剤）

目こぼれ形→

正常形

切り屑

切り屑
原粒のまま脱落した砥粒

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気孔に詰まった切り屑

切れ刃が平滑に摩耗した砥粒

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ワークは、局所的な切削現象にの形態が見られます5。また、源を示します。加工機周辺にはモーターやポンプ等の駆動により塑性変形や脆性破壊をおこしています。これらの現象による振動、歯車の噛み合いによる振動、ベアリングによるより発生するAE波を捉えることができれば、研削砥石の4形振動、送り駆動系（テーブル移動等）による振動など、様々な態を検知することができる可能性があります。これを研削盤ノイズとなる振動が発生しており、必要な信号だけを収集すの制御にいかせないか？ と考えているのです。

ることは困難を極めます。さらに、現在使われているAEセン

研削砥石における4形態を判断するために検知する必要がある現象として、①切れ刃に相当する砥粒とワークとの切サーの多くは加工点から離れた場所に取り付けられ、配線や設置場所の制約もあります。

削現象、②砥粒を保持するボンドの破壊、③切れ刃である砥

図4 AE波と研削現象の相関イメージ粒の破砕（破壊）などがあります。それぞれ現象は異なった周タッチセンサーの観測範囲

波数のAE波を発生させていると考えられ、加工中に得られるAE波を測定することでこれらを捉えることができる可能AE波振幅

目つぶれ形性があります。図4にAE波と研削現象の相関イメージを示します。横軸はAE波の周波数帯、縦軸はAE波（AE波振幅）強さ

目詰まり形

正常形を表しています。

目こぼれ形

しかし、これら微小領域でのAE波を捉えるのは簡単ではありません。図5に加工機周辺環境に存在する様々な振動のAE波周波数

図5 研削加工における振動の発生源

ノイズ
ベアリング・スピンドル（砥 石 軸）
・主 軸（ワー ク軸）

必要な信号

モ ーター・ポンプ歯車
切削現象

ボンド破 断砥粒破砕

砥粒AE
送り駆 動 系

ボンドワーク｜ 75

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未来型研削工 具 の I T ホイール

破断する際、砥粒が破砕する際に発生する特定周波数の強度を知ることが 可能になるかもしれません。これを監視し、そこでノリタケとして開発に取り組んているのがAEセン研削盤へフィードバックすることで、加工条件の自動制御やサー内蔵ホイール「IT（intelligent）ホイール」です。ITホイール

異常発生の検知等に使える可能性があるのではないかとはホイールのスチールコア※内にAEセンサーを内蔵すること考えています。

で、加工点近傍のAE波を測定しようとしています。それにより、今まで測定不可能だった加工点で発生しているクリアな状態の信号をキャッチできる可能性があります。これを実現

期 待されるITホイール の 活 用するため、センサーで得られた高サンプリングレート※の波形

ITホイールの開発思想を述べさせていただきましたが、データを高速無線通信によりルーターを介して解析用PCにこれを使って得られる可能性があるアウトプットを下記に送る技術の開発に取り組んでいます。図6に全体のイメージまとめます。

図を示します。

・研削条件の自動制御によるサイクルタイム向上や歩留まり向上

図6 ITホイールのイメージ図

PC

クラウド

ル ーター

CLOUD

RUTER

・加工異常の検知による高度な品質管理・研削砥石表面状態を見える化することによるドレスのトリガー※制御（図7にそのモデルイメージを示します）
・ワーク品質を予想し、検査工程の簡略化
その他にノリタケは研削工具メーカーとして、研削加工メカニズムの解明や研削砥石スペックのフィッティング、最適コアワーク工具の要件の判断（工具開発の方向性決定）など、センサーとしての用途はIoTの具現化に留まらず広がりを見せると期待しています。

センサー内蔵ITホイール

図7 ドレス後の研削砥石表面状態を見える化したモデルイメージ

I Tホイールによる研削現象の見える化
ITホイールによって得られたAE波データに周波数解析を施すと、加工中のワークが変形する際や研削砥石のボンドがNG ： 不均一

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OK ： 均一［未来予想図］IoT時代に向けた研削技術の展望

以上、研削加工の未来予想図としてIoT思想に基づく自動化、異常検知や予測、見える化の実現に伴うものづくりの高度化について述べさせていただきました。また、研削工具メーカーであるノリタケが急速な変化を見せる業界のトレンドを掴むべく誠意開発中のITホイールについても紹介させていただきました。
変わり始めているものづくりの現場の“要望”がまさにここにあるのではないでしょうか。
我々の思想を実現するには解決しなければならない技術的な課題がまだ多く残されています。しかし、未来を見据えた開発を持続的に行うことで研削加工におけるリーディングカンパニーになるべくノリタケは進み続けます。

［注釈］※トレーサビリティ ： 物の流通経路が追跡可能な状態※動バランス ： 研削砥石を回転させた状態でみた研削砥石のアンバンランス量※自生発刃 ： 砥粒先端が摩耗して鈍化すると砥粒が局部的に破砕し新しい切れ刃が再生される。破砕が繰り返された後に砥粒の保持力が一定以下になると最終的に砥粒は抜け落ち、下層から新しい砥粒が現れ切れ味が継続される現象※コア ： 研削砥石の使用層を張り付けるボディー部（台金）※サンプリングレート ： アナログ波をデジタルデータ化する際に単位時間あたりに標本を得る頻度※トリガー ： 動作させるきっかけおよびその機能［文献］
1 デジタルビジネスを支えるIoT特集によせて、NEC技報. 70.1（1997）8．
2 須藤雅子 : オープン型フラットフォームFIELDsystemについて、精密工学会第385回講習会、東京理科大学 葛飾キャンパス、2016年12月、385（2016）12.
3 I/O編集部 ： IoTがわかる本、株式会社工学社（2015）36．
4 汎用品カタログ Vol 3、ノリタケカンパニーリミテド（2016）.
5 五十君智 : 研削砥石の選び方、機械技術、65. 4（2017）31.

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