JP2011000691A - 最適工程決定装置および最適工程決定方法 - Google Patents

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Abstract

【課題】実加工時間以外の他の要因を考慮した上で、最も適切な工程集約を行うことにより、最適工程を決定することができる最適工程決定装置および方法を提供する。
【解決手段】最適工程決定装置は、工具、ホルダおよび工具突出量からなるツーリングを含む複数の個工程の情報と、複数の個工程の順序とを含む暫定工程を算出する暫定最適工程算出ステップと、選択された二つの暫定工程におけるツーリングの類似度を算出する類似度算出ステップと、類似度の高い暫定工程のうち一方の暫定工程におけるツーリングを、他方の暫定工程におけるツーリングに集約した場合の集約工程を複数算出する集約工程算出ステップと、それぞれの集約工程における実加工時間と、１つの暫定工程のツーリングを集約することに伴って短縮される単位集約短縮時間と、集約した暫定工程の数とに基づいて、複数の集約工程の中から最適工程を決定する最適工程決定ステップを実行する。
【選択図】図９

Description

本発明は、素材形状から製品形状に加工するための最適工程を決定する装置およびその方法に関するものである。
従来、加工工程を決定する装置として、例えば、特開平１１−２３５６４６号公報（特許文献１）に記載されたものがある。特許文献１には、工程候補が複数の工程からなる場合に、実加工時間が最も短くなるような工程の集約を行うことが記載されている。
特開平１１−２３５６４６号公報（［0047］〜［0050］）
しかし、実際には、実加工時間の他に、工程を集約することにより短縮できる時間の要素が存在する。そのため、仮に、実加工時間が長くなったとしても、全体として評価した場合には、結果として時間短縮につながる場合がある。しかし、特許文献１では、実加工時間のみを評価対象としているため、他の要因を何ら評価していない。そのため、実際の作業現場においては、トータルの時間が長期化するおそれがあった。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたものであり、実加工時間以外の他の要因を考慮した上で、最も適切な工程集約を行うことにより、最適工程を決定することができる最適工程決定装置および方法を提供することを目的とする。
上記の課題を解決するため、請求項１に係る最適工程決定装置の発明の構成上の特徴は、
素材形状および製品形状を記憶する形状記憶部と、
複数の工具の情報および複数のホルダの情報をそれぞれ記憶する工具ホルダ情報記憶部と、
前記素材形状から前記製品形状に加工するための最適工程を決定する最適工程決定部と、
を備え、
前記最適工程決定部は、
前記工具、前記ホルダおよび工具突出量からなるツーリングを含む複数の個工程の情報と、複数の前記個工程の順序とを含む暫定工程を算出する暫定最適工程算出ステップと、
選択された二つの前記暫定工程における前記ツーリングの類似度を算出する類似度算出ステップと、
類似度の高い前記暫定工程のうち一方の前記暫定工程における前記ツーリングを、他方の前記暫定工程における前記ツーリングに集約した場合の集約工程を複数算出する集約工程算出ステップと、
それぞれの前記集約工程における実加工時間と、１つの前記暫定工程の前記ツーリングを集約することに伴って短縮される単位集約短縮時間と、集約した前記暫定工程の数とに基づいて、複数の前記集約工程の中から前記最適工程を決定する最適工程決定ステップと、
を実行することである。
請求項２に係る発明の構成上の特徴は、請求項１において、
前記単位集約短縮時間は、設備機械の使用者が前記工具および前記ホルダを所有することを時間に換算した所有換算時間であることである。
請求項３に係る発明の構成上の特徴は、請求項１または２において、
前記単位集約短縮時間は、前記設備機械に対して前記工具および前記ホルダを設定するためのツーリング準備時間に応じた値であることである。
請求項４に係る発明の構成上の特徴は、請求項１〜３の何れか一項において、
前記単位集約短縮時間は、加工に際して実行される工具交換回数時間に応じた値であることである。
請求項５に係る発明の構成上の特徴は、請求項１〜４の何れか一項において、
前記類似度は、前記工具の種類、前記ホルダの種類、前記工具突出量および前記工具の刃径の中から選択された要素の何れかに基づいて決定されることである。
請求項６に係る発明の構成上の特徴は、請求項５において、
前記類似度は、
各要素が同一の場合の類似度係数が異なるように設定されていることを特徴とする最適工程決定装置。
請求項７に係る最適工程決定方法の発明の構成上の特徴は、
形状記憶部に、素材形状および製品形状を記憶し、
工具ホルダ情報記憶部に、複数の工具の情報および複数のホルダの情報をそれぞれ記憶し、
前記工具、前記ホルダおよび工具突出量からなるツーリングを含む複数の個工程の情報と、複数の前記個工程の順序とを含む暫定工程を算出する暫定最適工程算出ステップと、
選択された二つの前記暫定工程における前記ツーリングの類似度を算出する類似度算出ステップと、
類似度の高い前記暫定工程のうち一方の前記暫定工程における前記ツーリングを、他方の前記暫定工程における前記ツーリングに集約した場合の集約工程を複数算出する集約工程算出ステップと、
それぞれの前記集約工程における実加工時間と、１つの前記暫定工程の前記ツーリングを集約することに伴って短縮される単位集約短縮時間と、集約した前記暫定工程の数とに基づいて、前記素材形状から前記製品形状に加工するための最適工程を複数の前記集約工程の中から決定する最適工程決定ステップと、
を備えることである。
上記のように構成した請求項１に係る発明によれば、実加工時間の他に、単位集約短縮時間と集約した暫定工程の数を考慮して、最適工程として工程を集約するか否かを決定している。従って、実加工時間が長くなったとしても、単位集約短縮時間に集約工程数を掛け合わせた時間が、実加工時間の長くなった時間以上である場合には、集約した方が最適と判断される。これにより、実際の作業現場におけるトータルの時間として、短縮を図ることができる。
請求項２に係る発明によれば、設備機械の使用者が所有する工具およびホルダの数を削減することが可能となり、且つ、新たな工具およびホルダを購入することも不要となる。使用者にとって、所有している工具やホルダの保管や管理は、非常にコストおよび時間を要する。所有している工具やホルダの数が減少すると、その保管、管理費を削減することができる。また、現在所有していない工具やホルダを新たに購入するとなると、当然にコストおよび時間を要する。従って、本発明を適用することにより、トータルの時間として、結果的に短縮を図ることができると共に、低コスト化を図ることができる。
請求項３に係る発明によれば、ツーリング準備時間を考慮することができるため、ツーリング準備時間の削減に伴ってトータルの作業時間を短縮することができる。
請求項４に係る発明によれば、工具交換回数時間を考慮することができるため、工具交換回数時間の削減に伴ってトータルの作業時間を短縮することができる。
請求項５に係る発明によれば、類似度としての要素を、工具の種類、ホルダの種類、工具突出量、工具の刃径の何れかとすることで、確実に工具の類似度を得ることができる。
請求項６に係る発明によれば、集約のし易さ、および、集約した場合の影響度を考慮することができる。これにより、より最適な工程を決定することができる。
請求項７に係る発明によれば、請求項１と同様の効果を奏する。また、最適工程決定装置における他の特徴について、最適工程決定方法に適用することができ、その場合の効果は装置のそれぞれにおける効果と同様の効果を奏する。
図１は、本実施形態の最適工程決定装置の構成図である。 図２は、素材形状および製品形状を示す図である。 図３は、工具ＤＢに記憶されている複数の工具の情報を示す図である。 図４は、ホルダＤＢに記憶されている複数のホルダの情報を示す図である。 図５は、代表ツーリングＤＢに記憶されている複数の代表ツーリングを示す図である。 図６は、最適工程決定部のメイン処理のフローチャートである。 図７は、能率別工程候補算出処理のフローチャートである。 図８は、暫定最適工程算出処理のフローチャートである。 図９は、最適工程決定処理のフローチャートである。 図１０（ａ）（ｂ）は、工具軸姿勢を変更させた場合のそれぞれにおける加工可能領域を示す図である。 図１０（ａ）の場合の加工後形状を示す図である。 図１２（ａ）（ｂ）は、加工能率の異なるツーリングを示す図である。 図１３（ａ）は、工具軸姿勢を変更した場合の加工可能領域を示し、図１３（ｂ）は、図１３（ａ）のときの加工後形状を示す。 図１４（ａ）は、工具軸姿勢をさらに変更した場合の加工可能領域を示し、図１４（ｂ）は、図１４（ａ）のときの加工後形状を示す。 図１５は、能率別工程候補統合による工程を示す。 図１６（ａ）は、各工程の最適ツーリングを示し、図１６（ｂ）は、各工程の諸元を示し、図１６（ｃ）は、各諸元に対する類似度係数を示す。 図１７（ａ）は、各工程組み合わせにおける類似度を示し、図１７（ｂ）は、類似度降順に並び替えた組み合わせを示す。 図１８（ａ）は、工程集約を行う前における実加工時間および総時間を示し、図１８（ｂ）は、第３工程の最適ツーリングを第２工程の最適ツーリングに集約した場合における実加工時間および総時間を示し、図１８（ｃ）は、全工程の最適ツーリングを第２工程の最適ツーリングに集約した場合における実加工時間および総時間を示す。 図１９は、代表ツーリングテンプレートを用いた場合の加工可能領域を示し、図１９（ａ）（ｂ）（ｃ）は、それぞれ、加工能率グループが大、中、小の場合を示す。
以下、本発明の最適工程決定装置およびその方法を具体化した実施形態について図面を参照しつつ説明する。
本実施形態の最適工程決定装置について、図１〜図５を参照して説明する。図１に示すように、最適工程決定装置は、形状記憶部１と、工具ＤＢ２と、ホルダＤＢ３と、代表ツーリングＤＢ４と、最適工程決定部５とを備えている。
形状記憶部１は、ＣＡＤ（図示せず）により形成された素材形状および製品形状を記憶する。本実施形態においては、図２に示すように、素材形状を１１で示し、製品形状を１２で示す。すなわち、製品形状１２は、素材形状１１からポケット加工を行った形状である。そして、ポケット部の底面形状が、深いところと浅いところを有している。
工具ＤＢ２（本発明の工具ホルダ情報記憶部に相当する）は、複数の工具の情報を記憶する。この工具は、図３に示すように、ボールエンドミルであって、刃径および形状が異なるものが複数存在する。ここで、本明細書において、「工具の刃径」とは、工具の刃部の外径を意味する。例えば、図３において、最も左側の工具の刃径が最も大きく、左から２番目の工具の刃径が次に大きく、右側２種の工具の刃径が最も小さい。また、図３において、左側３種の工具の形状は、先端部を除く部分が円柱状をなしており、図３の右側１種の工具の形状は、先端部を除く部分が円柱２段状をなしている。つまり、図３の右側１種の工具の形状は、刃部の外径よりも大きな外径の基部を有する形状からなる。そして、この工具ＤＢ２には、工具の情報それぞれに工具番号が関連づけられている。
ホルダＤＢ３（本発明の工具ホルダ情報記憶部に相当する）は、複数のホルダの情報を記憶する。このホルダには、図４に示すように、刃径および形状の異なるそれぞれの工具を保持できる複数種類あり、且つ、同一の工具を保持できるホルダにも、複数の形状が存在する。このホルダＤＢ３には、ホルダの情報それぞれにホルダ番号が関連づけられている。
代表ツーリングＤＢ４（本発明の代表ツーリング記憶部に相当する）は、複数の加工能率グループそれぞれについて、且つ、工具の刃径それぞれについて、代表ツーリングを記憶する。「代表ツーリング」とは、工具、ホルダおよび工具突出量の組み合わせからなる。「加工能率」とは、単位時間あたりの加工体積に相当し、例えば、同じ被削材（ワーク）を同じ材質の工具で加工する場合には、工具突出量（Ｌ）／工具刃径（Ｄ）（≒剛性）を用いることができる。また、「加工能率グループ」とは、加工能率が所定の範囲内に入るグループを意味する。
ここでは、加工能率グループの大、中、小の３種類についての代表ツーリングがある。ここでは、加工能率グループが大のものは、Ｌ／Ｄが５以下とし、加工能率グループが中のものは、Ｌ／Ｄが５〜１０とし、加工能率グループが小のものは、Ｌ／Ｄが１０以上とする。
最適工程決定部５は、素材形状から製品形状に加工するための最適工程を決定する。この最適工程とは、複数の個工程とその順序とからなる。この最適工程を決定するための最適工程決定方法について、図６〜図９のフローチャートに示す。
図６に示すように、最適工程決定部５は、まず製品形状を形状記憶部１から読み込む（Ｓ１）。続いて、素材形状を形状記憶部１から読み込む（Ｓ２）。続いて、工具候補を工具ＤＢ２から、ホルダ候補をホルダＤＢ３からそれぞれ読み込む（Ｓ３、Ｓ４）。
続いて、加工能率グループが大に対して、能率別工程候補の算出処理を実行する（Ｓ５）。この能率別工程候補算出処理は、図７に示すように、工具の刃径カウンタＰを１にセットする（Ｓ１１）。ここでは、工具ＤＢ３に記憶されている工具のうち、最大の刃径、例えば、φ１８をＰ＝１とし、次の刃径、例えば、φ１０をＰ＝２とし、その次の刃径、例えば、φ８をＰ＝３とする。
続いて、代表ツーリングＤＢ４から加工能率グループが大の代表ツーリングを読み込む（Ｓ１２）。続いて、工具軸姿勢に相当する工具の割出角度のカウンタｉを１にセットする（Ｓ１３）。この第ｉ割出角度を選択する（Ｓ１４）。すなわち、実際の割出角度を選択する。続いて、選択された割出角度について代表ツーリングにより素材形状を加工した場合における加工可能領域を算出する（Ｓ１５）。
加工可能領域は、図１０（ａ）（ｂ）に示す。まず、ある割出角度における加工可能領域は、図１０（ａ）のハッチングに示す領域である。つまり、製品形状の部分に工具およびホルダが干渉することなく、加工することができる領域である。割出角度を異ならしめた場合には、例えば、図１０（ｂ）のハッチングに示す領域となる。
図７に戻り説明をする。続いて、割出角度カウンタｉが最大値であるか否かを判定し（Ｓ１６）、最大値でない場合には割出角度カウンタｉに１を加算して（Ｓ１７）、ステップＳ１４から繰り返す。つまり、複数の割出角度のそれぞれについて、代表ツーリングによる加工可能領域をそれぞれ算出する。
続いて、複数の加工可能領域（例えば、図１０（ａ）（ｂ）のハッチングに示す領域）のうち、最も加工体積が大きくなる割出角度を算出する（Ｓ１８）。図１０（ａ）（ｂ）の割出角度を比較した場合には、図１０（ａ）の割出角度が選択される。
続いて、ステップＳ１８にて算出された割出角度における加工後形状を算出する（Ｓ１９）。加工後形状とは、図１１に示すように、素材形状から加工可能領域を取り除いた形状である。つまり、加工後形状とは、代表ツーリングにより素材形状を加工した場合における加工後の形状である。
続いて、ステップＳ１９にて算出された加工後形状に干渉を起こすことなく素材形状に対して加工後形状となるように加工可能であり、且つ、最も加工能率が高くなるツーリングである最適ツーリングを算出する（Ｓ２０）。例えば、図１２（ａ）（ｂ）に示すツーリングが、上記加工後形状となるように加工可能であるとする。この場合、両者を比較すると、図１２（ｂ）に示すツーリングが、工具突出量が短いため、加工能率が高いツーリングとなる。このように、複数の工具、ホルダおよび工具突出量の組み合わせが複数得られた場合に、その中のうち最も加工能率が高いものが選択される。代表ツーリングは、所定の加工能率グループを得るために目安となるツーリングであって、ここで選択される最適ツーリングとは異なる場合もあり、場合によっては同一となることもある。
続いて、ステップＳ２０にて算出された最適ツーリングによる最適工程候補を算出する（Ｓ２１）。最適工程候補とは、最適ツーリングおよび割出角度を含む工程情報である。
続いて、ステップＳ１９にて算出された加工後形状が更新されたか否かを判定し（Ｓ２２）、更新された場合には、ステップＳ１３から繰り返す。最初は、新たに加工後形状が算出されたので、当然にステップＳ１３から繰り返す。次のステップＳ１３からＳ２１までの処理においては、最初に算出された加工後形状を素材形状に見立てて処理が行われる。
例えば、図１１の形状を素材形状として加工を行うと、図１３（ａ）のハッチングに示す領域が加工可能領域となり、図１３（ｂ）に示す形状が加工後形状となる。そして、ステップＳ２１にて、この工程が、既に算出されている最適工程候補に追加されることになる。そして、ステップＳ２２にて、加工後形状が更新されたと判定されるため、再びステップＳ１３から繰り返す。
さらに続けて行う場合には、図１３（ｂ）の形状を素材形状として加工を行うことになる。この場合、図１４（ａ）のハッチングに示す領域が加工可能領域となり、図１４（ｂ）に示す形状が加工後形状となる。そして、ステップＳ２１にて、この工程が、既に算出されている最適工程候補に追加されることになる。そして、ステップＳ２２にて、加工後形状が更新されたと判定されるため、再びステップＳ１３から繰り返す。
続いて、加工後形状が更新されなくなった場合には、工具刃径カウンタＰが最大値であるか否かを判定し（Ｓ２３）、最大値でない場合には工具刃径カウンタＰに１を加算して（Ｓ２４）、ステップ１２から繰り返す。つまり、複数の工具の刃径のそれぞれについて、最適工程候補が算出される。そして、工具刃径カウンタＰが最大値に達すれば、能率別工程候補算出処理を終了する。
図６に戻り説明する。上記において、ステップＳ５の加工能率グループが大の場合の能率別工程候補算出処理を行った。次に、加工能率グループが中の場合の能率別工程候補算出処理を行う（Ｓ６）。さらに、その次に、加工能率グループが小の場合の能率別工程候補算出処理を行う（Ｓ７）。このように、複数の異なる加工能率グループのそれぞれについて、かつ、工具の刃径のそれぞれについて、最適工程候補が算出される。
続いて、ステップＳ５〜Ｓ７において算出されたそれぞれの最適工程候補を統合して、暫定最適工程を算出する（Ｓ９）。例えば、図１５に示すように、加工能率グループが大の最適工程候補、加工能率グループが中の最適工程候補、加工能率グループが小の最適工程候補の順に、統合する。それぞれの工程候補が、個工程に相当する。つまり、それぞれの個工程には、工具、ホルダおよび工具突出量からなるツーリング、加工領域、並びに、割出角度（工具軸姿勢）の情報が含まれている。
続いて、統合された暫定最適工程を元に、より最適となる暫定最適工程を算出する。この処理については、図８に示す。図８に示すように、まず、暫定最適工程算出処理は、図６のステップＳ８で算出した暫定最適工程を読み込む（Ｓ３１）。
工程数カウンタｊを１にセットする（Ｓ３２）。さらに、第ｊ工程を排除した工程を算出する（Ｓ３３）。次に、まず、現時点の暫定最適工程の全てを実行した場合における総加工領域を算出する（Ｓ３４）。同時に、第ｊ工程排除工程の全てを実行した場合における総加工領域を算出する（Ｓ３４）。続いて、現時点の暫定最適工程の全てを実行した場合における実加工時間を算出する（Ｓ３５）。同時に、第ｊ工程排除工程の全てを実行した場合における実加工時間を算出する（Ｓ３５）。
続いて、工程数カウンタｊが最大値であるか否かを判定し（Ｓ３６）、最大値でない場合には工程数カウンタｊに１を加算して（Ｓ３７）、ステップＳ３３から繰り返す。つまり、全ての１つの個工程を排除した場合のそれぞれの一部排除工程について、総加工領域および実加工時間が算出される。
そして、工程数カウンタｊが最大値に達すると、暫定最適工程を算出（更新）する。つまり、複数の最適工程候補の中から一部を排除した場合に、暫定最適工程の総加工領域と一部排除工程の総加工領域とが一致する一部排除工程を抽出する。つまり、一部排除工程において、現時点の暫定最適工程による総加工領域を加工可能となる一部排除工程が抽出される。さらに、抽出された一部排除工程が複数ある場合には、それらの中から実加工時間が最も短くなる工程を暫定最適工程として更新する（Ｓ３８）。
続いて、暫定最適工程が更新された場合には（Ｓ３９）、ステップＳ３１から繰り返す。ここで、ステップＳ３１において読み込まれる暫定最適工程は、ステップＳ３８で更新された暫定最適工程となる。つまり、ステップＳ３１〜Ｓ３８を繰り返すことにより、総加工領域が変わらないように、且つ、実加工時間が短くなるように、個工程を排除していくことができる。これにより、実質的に重複する加工領域を有していた個工程が排除されていく。
そして、暫定最適工程が更新されなくなった場合に（Ｓ３９）、ステップＳ３８で算出された暫定最適工程を、暫定最適工程として決定する（Ｓ４０）。そして、暫定最適工程算出処理を終了する。
図６に戻り説明する。ステップＳ９において、暫定最適工程算出処理を行った。次に、暫定最適工程に対して、さらに最適となる工程を決定するための最適工程決定処理を行う（Ｓ１０）。この最適工程決定処理は、図９に示す。図９に示すように、まず、最適工程算出処理は、図６のステップＳ９で算出した暫定最適工程を読み込む（Ｓ５１）。
続いて、選択された二つの暫定最適工程におけるツーリングの類似度を算出する（Ｓ５２）。この類似度について、図１６および図１７を参照して説明する。暫定最適工程における個工程を、第１〜第３工程として説明する。ここでは、図１６（ａ）に示すように、第１工程のツーリング、第２工程のツーリング、第３工程のツーリングが決定されているとする。それぞれのツーリングの諸元は、図１６（ｂ）に示すとおりである。すなわち、工具の種類、ホルダの種類、工具の刃径および工具突出量を類似度の要素としている。このとき、類似度係数を、図１６（ｃ）に示すように予め設定しておく。類似度係数は、各要素によって異なるように設定されている。
そうすると、図１７（ａ）（１）に示すように、第１工程と第２工程の類似度は５点となり、図１７（ａ）（２）に示すように、第１工程と第３工程の類似度は５１０点となり、図１７（ａ）（３）に示すように、第２工程と第３工程の類似度は１１０５点となる。図１７（ａ）（１）〜（３）において、類似度を計算する４つの数字は、左から順に、図１６（ｃ）における（１）同一工具に関する類似度係数、（２）同一ホルダに関する類似度係数、（３）同一刃径に関する類似度係数、（４）工具突出量に関する類似度係数の順に示している。
続いて、類似度降順に組み合わせを並べ替える（Ｓ５４）。つまり、図１７（ｂ）に示すように、最も類似度が高い「第２工程−第３工程」が類似度Ｎｏ．１となり、類似度Ｎｏ．２が「第１工程−第３工程」となり、類似度Ｎｏ．３が「第１工程−第２工程」となる。
続いて、類似度Ｎｏ．のカウンタｋを１にセットする（Ｓ５５）。続いて、類似度Ｎｏ．ｋの一方の工程のツーリングを他方の工程のツーリングに集約した場合の集約工程を算出する（Ｓ５６）。つまり、最初に算出される集約工程は、第２工程のツーリングを第３工程のツーリングに集約した場合の集約工程と、第３工程のツーリングを第２工程のツーリングに集約した場合の集約工程とが算出される。
続いて、それぞれの集約工程を実行した場合における総加工領域を算出する（Ｓ５７）。続いて、それぞれの集約工程を実行した場合における実加工時間を算出する（Ｓ５８）。続いて、類似度Ｎｏ．ｋが最大値であるか否かを判定し（Ｓ５９）、最大値でない場合には類似度Ｎｏ．ｋに１を加算して（Ｓ６０）、ステップＳ５６から繰り返す。つまり、全ての類似度Ｎｏ．について高いものから順に集約されて、集約可能な全ての集約工程について総加工領域および実加工時間が算出される。
類似度Ｎｏ．ｋが最大値になると、暫定最適工程および複数の集約工程の中から、最適工程を決定する（Ｓ６１）。最適工程決定において、まず、それぞれの集約工程の総加工領域が暫定最適工程の総加工領域に一致する集約工程のみを抽出する。その後に、抽出された集約工程と暫定最適工程との中から、最適工程を決定する。
図１８に示す表（ａ）欄（図１８（ａ））には、暫定最適工程を示し、図１８に示す表（ｂ）欄（図１８（ｂ））には、抽出された集約工程のうち第２工程のツーリング「Ｂ」を第３工程のツーリング「Ｃ」に集約した工程を示し、図１８に示す表（ｃ）欄（図１８（ｃ））には、抽出された集約工程のうち第１工程および第２工程のツーリング「Ａ」「Ｂ」を第３工程のツーリング「Ｃ」に集約した工程を示す。
各工程を比較するために、次のように設定した場合を例にあげる。第１工程の加工体積は３００ｍｍ３とし、第１工程のツーリング「Ａ」による加工能率（単位時間あたりの加工体積）は３０ｍｍ３／分とする。第２工程の加工体積は６０ｍｍ３とし、第２工程のツーリング「Ｂ」による加工能率は６ｍｍ３／分とする。第３工程の加工体積は３０ｍｍ３とし、第３工程のツーリング「Ｃ」による加工能率は３ｍｍ３／分とする。
そうすると、暫定最適工程において、第１工程の実加工時間は１０分、第２工程の実加工時間は１０分、第３工程の実加工時間は１０分となる。つまり、暫定最適工程における実加工時間は、３０分となる。
図１８（ｂ）の集約工程の場合には、第１工程はツーリング「Ａ」で、第２工程と第３工程がツーリング「Ｃ」である。つまり、第２工程のツーリングを第３工程のツーリングに集約した場合を示している。この場合、第１工程の実加工時間は１０分、第２工程の実加工時間は２０分、第３工程の実加工時間は１０分となる。つまり、暫定最適工程における実加工時間は、４０分となる。
図１８（ｃ）の集約工程の場合には、第１工程〜第３工程の全てが、ツーリング「Ｂ」である。つまり、第１工程および第２工程のツーリングを第３工程のツーリングに集約した場合を示している。この場合、第１工程の実加工時間は１００分、第２工程の実加工時間は２０分、第３工程の実加工時間は１０分となる。つまり、暫定最適工程における実加工時間は、１３０分となる。
次に、実加工時間に対して、単位集約短縮時間を考慮した総時間を算出する。総時間の算出は、［実加工時間］＋［単位集約短縮時間］×［集約数］により行われる。ここで、単位集約短縮時間とは、設備機械の使用者が工具およびホルダを所有することを時間に換算した所有換算時間、設備機械に対して工具およびホルダを設定するためのツーリング準備時間、加工に際して実行される工具交換回数時間に応じた値である。ここでは、単位集約短縮時間を２０分とする。
また、集約数は、暫定最適工程に対して工程のツーリングを集約した数である。つまり、図１８（ｂ）の場合の集約数は、１であり、図１８（ｃ）の場合の集約数は、２である。
従って、図１８の総時間の欄に示すように、図１８（ａ）に示す暫定最適工程の総時間は３０分となり、図１８（ｂ）に示す集約工程の総時間は２０分となり、図１８（ｃ）に示す集約工程の総時間は９０分となる。総時間が最も短い工程は、図１８（ｂ）に示す集約工程となる。そこで、この集約工程を最適工程と決定する。
以上説明したような最適工程の決定を行うことで、より最適な工程を決定することができる。さらに、暫定最適工程および集約工程の中から、単位集約短縮時間を考慮した総時間により比較することで、仮に実加工時間が長くなったとしても、単位集約短縮時間に集約工程数を掛け合わせた時間が、実加工時間の長くなった時間以上である場合には、集約した方が最適と判断される。これにより、実際の作業現場におけるトータルの時間として、短縮を図ることができる。
特に、単位集約短縮時間を所有換算時間に応じた値とすることで、設備機械の使用者が所有する工具およびホルダの数を削減することが可能となり、且つ、新たな工具およびホルダを購入することも不要となる。所有している工具やホルダの数が減少することで、その保管、管理費を削減することができる。従って、トータルの時間として、結果的に短縮を図ることができると共に、低コスト化を図ることができる。
また、単位集約短縮時間をツーリング準備時間に応じた値とすることで、ツーリング準備時間の削減に伴ってトータルの作業時間を短縮することができる。また、単位集約短縮時間を工具交換回数時間に応じた値とすることで、工具交換回数時間の削減に伴ってトータルの作業時間を短縮することができる。
また、類似度としての要素を、工具の種類、ホルダの種類、工具突出量、工具の刃径の何れかとし、それぞれの類似度係数を異なるように設定した。これにより、集約のし易さ、および、集約した場合の影響度を考慮することができる。これにより、より最適な工程を決定することができる。
＜その他の変形態様＞
上記第一実施形態においては、割出角度（工具軸姿勢）を変更することができる５軸加工機を対象とした最適工程決定装置について示した。この対象である５軸加工機には、５軸割出加工機の他、５軸同時加工機も対象とすることができる。５軸割出加工機とは、回転軸の少なくとも１軸を割り出した状態（固定した状態）で、他の軸を動作させることにより加工を行う加工機である。また、５軸同時加工機とは、直進軸と回転軸とを同時に制御しながら加工を行う加工機である。
この他に、直交３軸のみに移動可能な加工機を対象とした最適工程決定装置にも適用できる。この場合、割出角度（工具軸姿勢）に関する処理を不要とするのみである。具体的には、図７に示す能率別工程候補算出処理におけるステップＳ１３〜Ｓ１８およびＳ２２が不要となる。その他は、実質的に同一である。
また、上記実施形態において、図７に示す能率別工程候補算出処理における加工可能領域の算出（Ｓ１５）に際して、代表ツーリングを用いた。この他に、図１９に示すような代表ツーリングに相当するテンプレートを用いることもできる。例えば、このテンプレートは、円錐形をなし、頂点を製品形状の加工面を習うことにより得られる形状としている。そして、代表ツーリングテンプレートは、上述した代表ツーリングと同様に、複数の加工能率グループのそれぞれについて設定しておく。例えば、図１９（ａ）（ｂ）（ｃ）のそれぞれに示す代表ツーリングテンプレートは、加工能率グループの大、中、小の順のものである。また、加工能率グループは、上記実施形態においては、大、中、小の３種類としたが、２種類としても良いし、４種類以上とすることも可能である。
１：形状記憶部、２：工具ＤＢ、３：ホルダＤＢ
４：代表ツーリングＤＢ、５：最適工程決定部

Claims (7)

  1. 素材形状および製品形状を記憶する形状記憶部と、
    複数の工具の情報および複数のホルダの情報をそれぞれ記憶する工具ホルダ情報記憶部と、
    前記素材形状から前記製品形状に加工するための最適工程を決定する最適工程決定部と、
    を備え、
    前記最適工程決定部は、
    前記工具、前記ホルダおよび工具突出量からなるツーリングを含む複数の個工程の情報と、複数の前記個工程の順序とを含む暫定工程を算出する暫定最適工程算出ステップと、
    選択された二つの前記暫定工程における前記ツーリングの類似度を算出する類似度算出ステップと、
    類似度の高い前記暫定工程のうち一方の前記暫定工程における前記ツーリングを、他方の前記暫定工程における前記ツーリングに集約した場合の集約工程を複数算出する集約工程算出ステップと、
    それぞれの前記集約工程における実加工時間と、１つの前記暫定工程の前記ツーリングを集約することに伴って短縮される単位集約短縮時間と、集約した前記暫定工程の数とに基づいて、複数の前記集約工程の中から前記最適工程を決定する最適工程決定ステップと、
    を実行することを特徴とする最適工程決定装置。
  2. 請求項１において、
    前記単位集約短縮時間は、設備機械の使用者が前記工具および前記ホルダを所有することを時間に換算した所有換算時間であることを特徴とする最適工程決定装置。
  3. 請求項１または２において、
    前記単位集約短縮時間は、前記設備機械に対して前記工具および前記ホルダを設定するためのツーリング準備時間に応じた値であることを特徴とする最適工程決定装置。
  4. 請求項１〜３の何れか一項において、
    前記単位集約短縮時間は、加工に際して実行される工具交換回数時間に応じた値であることを特徴とする最適工程決定装置。
  5. 請求項１〜４の何れか一項において、
    前記類似度は、前記工具の種類、前記ホルダの種類、前記工具突出量および前記工具の刃径の中から選択された要素の何れかに基づいて決定されることを特徴とする最適工程決定装置。
  6. 請求項５において、
    前記類似度は、
    各要素が同一の場合の類似度係数が異なるように設定されていることを特徴とする最適工程決定装置。
  7. 形状記憶部に、素材形状および製品形状を記憶し、
    工具ホルダ情報記憶部に、複数の工具の情報および複数のホルダの情報をそれぞれ記憶し、
    前記工具、前記ホルダおよび工具突出量からなるツーリングを含む複数の個工程の情報と、複数の前記個工程の順序とを含む暫定工程を算出する暫定最適工程算出ステップと、
    選択された二つの前記暫定工程における前記ツーリングの類似度を算出する類似度算出ステップと、
    類似度の高い前記暫定工程のうち一方の前記暫定工程における前記ツーリングを、他方の前記暫定工程における前記ツーリングに集約した場合の集約工程を複数算出する集約工程算出ステップと、
    それぞれの前記集約工程における実加工時間と、１つの前記暫定工程の前記ツーリングを集約することに伴って短縮される単位集約短縮時間と、集約した前記暫定工程の数とに基づいて、前記素材形状から前記製品形状に加工するための最適工程を複数の前記集約工程の中から決定する最適工程決定ステップと、
    を備えることを特徴とする最適工程決定方法。
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