JP2020015148A - Cutting management system and cutting management method - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、切削管理システム、及び切削管理方法に関する。 The present invention relates to a cutting management system and a cutting management method.
近年、切削工具を使用した被加工物の切削加工を工作機械により行うシステムが知られている(例えば、特許文献1を参照)。このようなシステムでは、びびり振動などの異常を発生前に検知して、工作機械を切削適切に制御することが行われている。 2. Description of the Related Art In recent years, a system has been known in which a workpiece is cut by a machine tool using a cutting tool (for example, see Patent Document 1). In such a system, an abnormality such as chatter vibration is detected before occurrence, and a machine tool is appropriately controlled for cutting.
しかしながら、上述したシステムでは、利用者が切削工具を購入し、自身で切削工具を管理する必要があり、切削工具の管理が煩雑になる場合があった。 However, in the above-mentioned system, a user needs to purchase a cutting tool and manage the cutting tool by himself, and management of the cutting tool may be complicated.
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、その目的は、切削加工において利便性を向上することができる切削管理システム、及び切削管理方法を提供することにある。 The present invention has been made to solve the above problems, and an object of the present invention is to provide a cutting management system and a cutting management method capable of improving convenience in cutting.
上記問題を解決するために、本発明の一態様は、切削装置による切削加工の際に検出された切削情報であって、切削加工の状態を示す第1情報及び前記切削加工に応じて増加する第2情報を少なくとも含む切削情報と、前記切削加工を行った切削工具を識別する工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる切削制御部と、前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第1情報及び前記第2情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理部とを備えることを特徴とする切削管理システムである。
このような構成にすることで、切削管理システムは、切削制御部が収集した工具情報及び切削情報に基づいて、所定の管理処理を実行するため、適切な管理処理を行うことが可能であり、利用者側で切削工具の管理する手間を軽減することができる。よって、切削管理システムは、切削加工において利便性を向上することができる。
In order to solve the above problem, one embodiment of the present invention is cutting information detected at the time of cutting by a cutting device, and increases according to first information indicating a state of the cutting and the cutting. Obtain cutting information including at least the second information and tool information for identifying the cutting tool that has performed the cutting, and store the obtained cutting information and the tool information in the cutting information storage unit in association with each other. A cutting control unit, the cutting information and the tool information stored in the cutting information storage unit are acquired, and the amount related to the use of the cutting tool is determined based on the first information and the second information included in the cutting information. A cutting management system that generates information and performs a predetermined management process on the cutting tool based on the generated amount information.
With such a configuration, the cutting management system can perform an appropriate management process to execute a predetermined management process based on the tool information and the cutting information collected by the cutting control unit, It is possible to reduce the trouble of managing the cutting tool on the user side. Therefore, the cutting management system can improve convenience in cutting.
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記管理処理部は、前記第2情報に対する前記第1情報の積分値を算出し、算出した前記積分値に基づいて、前記量情報を生成することを特徴とする。 In one embodiment of the present invention, in the above-described cutting management system, the management processing unit calculates an integrated value of the first information with respect to the second information, and based on the calculated integrated value, calculates the amount information. Is generated.
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記量情報に基づいて、前記切削工具を使用した利用者に対する従量課金料金を生成することを特徴とする。 In one embodiment of the present invention, in the above-described cutting management system, the management processing unit generates a pay-as-you-go fee for a user who uses the cutting tool, based on the amount information, as the predetermined management process. It is characterized by doing.
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記管理処理部は、前記切削工具及び前記利用者のうちの少なくとも1つに応じて前記量情報を調整する係数情報と、前記積分値とに基づいて前記量情報を生成することを特徴とする。 In one embodiment of the present invention, in the above-described cutting management system, the management processing unit includes coefficient information for adjusting the amount information according to at least one of the cutting tool and the user; And generating the quantity information based on the value.
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記第1情報には、切削抵抗、切削温度、前記切削装置の主軸電流値、及び所要動力のいずれかが含まれ、前記第2情報には、切削時間、及び切削距離のいずれかが含まれることを特徴とする。 In one embodiment of the present invention, in the above-described cutting management system, the first information includes any one of a cutting resistance, a cutting temperature, a main shaft current value of the cutting device, and a required power, and The information is characterized in that one of the cutting time and the cutting distance is included.
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記切削情報記憶部が記憶する過去に使用した前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報に基づいて、前記切削工具の寿命を推定する機械学習を実行する推定寿命学習部を備え、前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記推定寿命学習部が機械学習した学習結果に基づいて、前記切削情報記憶部が記憶する現在使用期間中の前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報から前記切削工具の寿命を推定することを特徴とする。 In one embodiment of the present invention, in the above-mentioned cutting management system, a life of the cutting tool based on the cutting information and the amount information corresponding to the cutting tool used in the past stored in the cutting information storage unit. An estimated life learning unit that executes machine learning for estimating the cutting information storage unit stores the cutting information storage unit as the predetermined management process based on a learning result obtained by machine learning performed by the estimated life learning unit. And estimating the life of the cutting tool from the cutting information and the amount information corresponding to the cutting tool during a current use period.
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記管理処理部は、推定した前記切削工具の寿命に基づいて、前記切削工具の推奨交換時期を、前記切削工具を使用している利用者に提案し、前記推奨交換時期の所定の日数前に、前記利用者に対して、新しい前記切削工具の送付を手配することを特徴とする。 In one embodiment of the present invention, in the above-described cutting management system, the management processing unit uses a recommended replacement time of the cutting tool based on the estimated life of the cutting tool, using the cutting tool. A proposal is made to the user, and the user is arranged to send a new cutting tool to the user a predetermined number of days before the recommended replacement time.
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記切削情報記憶部が記憶する過去に使用した前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する最適条件を推定する機械学習を実行する最適条件学習部を備え、前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記最適条件学習部が機械学習した学習結果に基づいて、前記切削情報記憶部が記憶する現在使用期間中の前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報から前記最適条件を推定し、推定した前記最適条件を、前記切削工具を使用している利用者に提案することを特徴とする。 In one embodiment of the present invention, in the above-described cutting management system, the use of the cutting tool is performed based on the cutting information and the amount information corresponding to the cutting tool used in the past stored in the cutting information storage unit. An optimal condition learning unit that executes machine learning for estimating an optimal condition for the cutting information storage based on a learning result obtained by machine learning performed by the optimal condition learning unit as the predetermined management process. The section estimates the optimum condition from the cutting information and the amount information corresponding to the cutting tool during the current use period stored in the section, and proposes the estimated optimum condition to a user using the cutting tool. It is characterized by the following.
また、本発明の一態様は、上記の切削管理システムにおいて、前記切削情報を検出する検出部と、前記切削工具に付加された前記工具情報を示す2次元コードを読み取るコード読取部とを備え、前記切削制御部は、前記検出部が検出した前記切削情報と、前記コード読取部が読み取った前記2次元コードに基づく前記工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させることを特徴とする。 Further, one aspect of the present invention, in the above-described cutting management system, includes a detection unit that detects the cutting information, and a code reading unit that reads a two-dimensional code indicating the tool information added to the cutting tool, The cutting control unit acquires the cutting information detected by the detection unit and the tool information based on the two-dimensional code read by the code reading unit, and acquires the obtained cutting information and the tool information. It is characterized in that it is stored in the cutting information storage unit in association with it.
また、本発明の一態様は、切削制御部が、切削装置による切削加工の際に検出された切削情報であって、切削加工の状態を示す第1情報及び前記切削加工に応じて増加する第2情報を少なくとも含む切削情報と、前記切削加工を行った切削工具を識別する工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる切削制御ステップと、管理処理部が、前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第1情報及び前記第2情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理ステップとを含むことを特徴とする切削管理方法である。
このような構成にすることで、切削管理方法は、切削制御部が収集した工具情報及び切削情報に基づいて、所定の管理処理を実行するため、適切な管理処理を行うことが可能であり、利用者側で切削工具の管理する手間を軽減することができる。よって、切削管理方法は、切削加工において利便性を向上することができる。
In one embodiment of the present invention, the cutting control unit is the cutting information detected at the time of the cutting by the cutting device, the first information indicating the state of the cutting and the second information which increases in accordance with the cutting. Cutting information including at least two pieces of information and tool information for identifying the cutting tool that has performed the cutting, and storing the obtained cutting information and the tool information in a cutting information storage unit in association with each other. A control step, wherein the management processing unit acquires the cutting information and the tool information stored in the cutting information storage unit, and based on the first information and the second information included in the cutting information, And a management processing step of executing predetermined management processing for the cutting tool based on the generated amount information.
With such a configuration, the cutting management method performs a predetermined management process based on the tool information and the cutting information collected by the cutting control unit, so that it is possible to perform an appropriate management process. It is possible to reduce the trouble of managing the cutting tool on the user side. Therefore, the cutting management method can improve convenience in cutting.
本発明によれば、切削加工において利便性を向上することができる。 According to the present invention, convenience in cutting can be improved.
以下、本発明の一実施形態による切削管理システムについて、図面を参照して説明する。 Hereinafter, a cutting management system according to an embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
図1は、本実施形態による切削管理システム1を示す概略ブロック図である。
図1に示すように、切削管理システム1は、切削管理装置10と、切削装置20と、コード読取部25と、AIコントローラ30と、データサーバ装置40とを備える。切削管理装置10と、AIコントローラ30と、データサーバ装置40とは、ネットワークNW1を介して接続されている。
FIG. 1 is a schematic block diagram showing a
As illustrated in FIG. 1, the
切削装置20は、切削加工を行う装置であり、例えば、マシニングセンタやNC(Numeral Control)マシンなどである。切削装置20は、切削工具21と、工具支持部22と、センサ部23と、装置制御部24とを備える。
The
切削工具21は、ワークW(加工対象)を切削加工する工具であり、図2に示すように、2次元コードCD1が付加されている。ここで、2次元コードCD1は、例えば、QRコード(登録商標)であり、切削工具21の工具型番と、当該切削工具21が製造されたロット番号などを含む工具情報を示している。切削工具21は、工具支持部22に支持されて、後述する装置制御部24の制御に基づいて、ワークWに押し当てられて、切削加工に使用される。
The
図2は、本実施形態における切削工具21の一例を示す外観図である。
この図に示すように、切削工具21は、例えば、レーザなどにより、2次元コードCD1が印刷されている。なお、2次元コードCD1が示す工具情報は、後述するコード読取部25によって読み取られる。
FIG. 2 is an external view illustrating an example of the
As shown in this drawing, the
図1の説明に戻り、工具支持部22は、切削工具21を先端に固定して支持する。
センサ部23(検出部の一例)は、例えば、切削抵抗、切削温度などの各種切削状況又は切削状態を示す切削情報を検出する。センサ部23は、例えば、工具支持部22に配置されているものとする。センサ部23は、検出した切削情報をAIコントローラ30に出力する。なお、センサ部23は、例えば、切削装置20の主軸電流値を検出する場合に、切削装置20の制御回路の所定の端子から電流値を直接検出する電流計などでもよい。また、切削装置20の主軸電流値は、例えば、後述する装置制御部24の制御情報に基づいて、検出されてもよい。
Returning to the description of FIG. 1, the
The sensor unit 23 (an example of a detecting unit) detects various cutting states such as cutting resistance and cutting temperature or cutting information indicating the cutting state, for example. The
装置制御部24は、AIコントローラ30からの指令に基づいて、切削工具21によるワークWに対する切削加工を制御する。装置制御部24は、例えば、ワークWを回転させるとともに、工具支持部22の位置を制御することで、切削工具21によりワークWを切削する。
The
コード読取部25は、例えば、イメージセンサなどを含み、2次元コードCD1が示し工具情報を読み取る。コード読取部25は、例えば、イメージセンサなどにより検出した2次元コードCD1の画像情報をパターン認識により工具情報に変換する。
The
AIコントローラ30(切削制御部の一例)は、例えば、AI搭載マシンオートメーションコントローラであり、学習機能を備えたコントローラである。AIコントローラ30は、装置制御部24に各種指令を出力し、ワークWの切削加工を制御する。また、AIコントローラ30は、センサ部23によって切削装置20による切削加工の際に検出された各種切削情報などを取得するとともに、コード読取部25から工具情報を取得する。なお、切削情報には、センサ部23によって検出された情報の他に、各種時刻情報や切削時間を示す情報などが含まれてもよい。切削情報には、例えば、切削抵抗や切削温度などの切削加工の状態を示す第1情報と、例えば、切削時間や切削距離などの切削加工に応じて増加する第2情報とが含まれる。また、第1情報は、例えば、切削工具21に負荷をかける情報である。
The AI controller 30 (an example of a cutting control unit) is, for example, an AI-equipped machine automation controller and a controller having a learning function. The
AIコントローラ30は、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて、後述するデータサーバ装置40が備える切削情報記憶部41に記憶させる。すなわち、AIコントローラ30は、切削情報と、工具情報とを対応付けて、ネットワークNW1を介して、データサーバ装置40に送信し、切削情報記憶部41に記憶させる。このように、AIコントローラ30は、センサ部23が検出した切削情報と、コード読取部25が読み取った2次元コードCD1に基づく工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部41に記憶させる。
The
なお、AIコントローラ30は、工具情報とともに、上述した切削装置20を識別する装置ID(装置識別情報)や、切削工具21を使用している利用者を識別する利用者ID(利用者識別情報)、ワークWの材質などのワーク情報(加工対象情報)、等を含めて、切削情報記憶部41に記憶させるようにしてもよい。ここで、AIコントローラ30は、装置ID及び利用者IDを、例えば、利用者の手入力(マニュアル入力)により取得するものとする。
The
データサーバ装置40は、ネットワークNW1に接続されているサーバ装置であり、ネットワークNW1を介して、AIコントローラ30及び切削管理装置10と接続可能である。データサーバ装置40は、切削情報記憶部41を備える。データサーバ装置40は、AIコントローラ30からネットワークNW1を介して送信された少なくとも切削情報と工具情報とを対応付けて、切削情報記憶部41に記憶させる。また、データサーバ装置40は、切削情報記憶部41が記憶する少なくとも切削情報と工具情報と対応付けて、ネットワークNW1を介して、切削管理装置10に送信する。
The
切削情報記憶部41は、少なくとも切削情報と工具情報とを対応付けて記憶する。ここで、図3を参照して、切削情報記憶部41のデータ例について説明する。
図3は、本実施形態における切削情報記憶部41のデータ例を示す図である。
図3に示すように、切削情報記憶部41は、「利用者ID」と、「工具情報」と、「開始日時」と、「終了日時」と、「検出時刻」と、「切削抵抗」と、「切削温度」とを対応付けて記憶する。ここで、「利用者ID」は、切削工具21を使用している利用者を識別する利用者識別情報を示し、「工具情報」は、2次元コードCD1から読み取られた切削工具21の工具情報を示している。なお、「工具情報」には、「工具型番」と、「ロット番号」とが含まれる。
The cutting
FIG. 3 is a diagram illustrating an example of data in the cutting
As shown in FIG. 3, the cutting
また、「開始日時」及び「終了日時」は、例えば、切削工具21を切削装置20に装着した日付及び時刻及び脱着した日付及び時刻を示し、切削工具21による切削加工の開始日時と終了日時を示している。また、「検出時刻」は、切削情報を検出した時刻を示し、例えば、切削時間に対応する。また、「切削抵抗」及び「切削温度」は、例えば、センサ部23によって検出かれた切削加工の際に検出された切削抵抗及び切削温度である。なお、「検出時刻」、「切削抵抗」及び「切削温度」は、例えば、切削情報に含まれ、「検出時刻」は、例えば、上述した第1情報に含まれ、「切削抵抗」及び「切削温度」は、例えば、上述した第2情報に含まれる。
The “start date and time” and the “end date and time” indicate, for example, the date and time when the
例えば、図3に示す例では、「利用者ID」が“U00001”の利用者が、「工具情報」の「工具型番」が“○○○XXXX1”で、「ロット番号」が“1806XXX1”の切削工具21を使用して、「開始日時」の“2018/06/01/10:00:00”から「終了日時」の“2018/06/01/10:05:00”まで切削加工を行ったことを示している。また、「検出時刻」が“10:00:00”(10時00分00秒)において「切削抵抗」が“XXX”であり、「切削温度」が“XX℃”であることを示している。
また、図3に示すこの例では、1秒ごとに、切削情報を検出した場合の一例を示している。
For example, in the example shown in FIG. 3, a user whose “user ID” is “U00001” has a “tool type number” of “tool information” of “XXXXXX1” and a “lot number” of “1806XXX1” Using the
FIG. 3 shows an example in which cutting information is detected every second.
再び、図1の説明に戻り、切削管理装置10は、例えば、ネットワークNW1に接族されたサーバ装置であり、データサーバ装置40の切削情報記憶部41が記憶する情報(例えば、利用者ID、工具情報、及び切削情報など)に基づいて、切削工具21による切削加工に関する各種管理処理を実行する。切削管理装置10は、例えば、記憶部11と、制御部12とを備える。
Returning to the description of FIG. 1 again, the
記憶部11は、切削管理装置10が利用する各種情報を記憶する。記憶部11は、利用者情報記憶部111と、工具情報記憶部112と、学習情報記憶部113と、課金料金記憶部114と、学習結果記憶部115と、管理情報記憶部116とを備える。
The
利用者情報記憶部111は、切削管理システム1を利用する利用者に関する情報を記憶する。ここで、図4を参照して、利用者情報記憶部111のデータ例について説明する。
図4は、本実施形態における利用者情報記憶部111のデータ例を示す図である。
図4に示すように、利用者情報記憶部111は、「利用者ID」と、「利用者名」と、「ユーザ係数」とを対応付けて記憶する。ここで、「利用者名」は、利用者IDに対応する利用者名である、例えば、企業名、団体名、組織名などである。また、「ユーザ係数」は、従量課金を行う際の利用者に対応する係数情報であり、「ユーザ係数」は、従量課金において、利用者ごとに傾向が異なる切削量と工具寿命とのバランスを調整するためのものである。例えば、切削抵抗は小さいが切削工具21の摩耗が早い材料を頻繁に使用する利用者においては、「ユーザ係数」は高くなる。
The user
FIG. 4 is a diagram illustrating an example of data in the user
As shown in FIG. 4, the user
例えば、図4に示す例では、「利用者ID」が“U00001”の利用者は、「利用者名」が“○○製作所”であり、「ユーザ係数」が“1.10”であることを示している。
なお、利用者情報記憶部111は、図4に示す情報の他に、利用者の住所、電話番号、メールアドレス、等を記憶するようにしてもよい。
For example, in the example shown in FIG. 4, for a user whose “user ID” is “U00001”, the “user name” is “XX factory” and the “user coefficient” is “1.10.” Is shown.
The user
再び、図1の説明に戻り、工具情報記憶部112は、切削管理システム1において利用可能な切削工具21に関する情報(切削管理システム1に登録されている切削工具21に関する情報)を記憶する。ここで、図5を参照して、工具情報記憶部112のデータ例について説明する。
Returning to the description of FIG. 1 again, the tool information storage unit 112 stores information on the
図5は、本実施形態における工具情報記憶部112のデータ例を示す図である。
図5に示すように、工具情報記憶部112は、「工具情報」と、「用途」と、「型番係数」と、「営業係数」とを対応付けて記憶する。ここで、「工具情報」は、切削管理システム1において利用可能な切削工具21の工具型番であり、「用途」は、切削工具21の用途であり、例えば、“仕上用”、“荒加工用”などである。また、「型番係数」は、従量課金を行う際の切削工具21に対応する係数情報であり、例えば、切削工具21の「用途」が“仕上用”である場合に大きく(従量課金を高くする係数値)、“荒加工用”である場合に小さく(従量課金を安くする係数値)設定されている。
FIG. 5 is a diagram illustrating an example of data in the tool information storage unit 112 according to the present embodiment.
As shown in FIG. 5, the tool information storage unit 112 stores “tool information”, “use”, “model number coefficient”, and “business coefficient” in association with each other. Here, “tool information” is a tool model number of the
また、「営業係数」は、営業的な見地から設定された従量課金を行う際の係数情報であり、例えば、切削工具21の利用が低迷している場合のテコ入れとして、キャンペーン価格などのように、“1.0”より低い値(従量課金を安くする係数値)が設定される。
例えば、図5に示す例では、「工具情報」が“MMMXXXX1”である切削工具21は、「用途」が“仕上用”であり、「型番係数」が“1.50”であることを示している。また、「営業係数」が“0.80”であることを示している。
Further, the “operating coefficient” is coefficient information when performing pay-as-you-go charging set from a business viewpoint. For example, as a leverage when the use of the
For example, in the example shown in FIG. 5, the cutting
再び、図1に戻り、学習情報記憶部113は、データサーバ装置40の切削情報記憶部41が記憶する情報に基づいて、各種機械学習を行うための学習用データを記憶する。学習情報記憶部113が記憶する学習用データには、切削情報記憶部41から取得した各種情報の他に、例えば、上述した切削情報の第1情報及び第2情報に基づいて生成された切削工具21の使用量などが含まれる。
Returning to FIG. 1 again, the learning information storage unit 113 stores learning data for performing various types of machine learning based on information stored in the cutting
課金料金記憶部114は、切削工具21の利用に応じた従量課金により算出された課金料金に関する情報を記憶する。課金料金記憶部114は、例えば、利用者ごと、及び切削工具21ごとに、課金料金に関する情報を記憶する。ここで、図6を参照して、課金料金記憶部114のデータ例について説明する。
The charging fee storage unit 114 stores information relating to a charging fee calculated by pay-as-you-go charging according to the use of the
図6は、本実施形態における課金料金記憶部114のデータ例を示す図である。
図6において、課金料金記憶部114は、「利用者ID」と、「工具情報」と、「使用日」と、「使用量」と、「係数情報」と、「課金単価」と、「課金料金」とを対応付けて記憶する。ここで、「使用日」は、切削工具21を切削加工に使用した使用日を示し、「使用量」は、切削工具21を使用した使用量であり、例えば、後述する切削時間に対する切削抵抗の積分値である。また、「係数情報」は、上述したユーザ係数、工具係数、及び営業係数を積算した係数情報を示している。また、「課金単価」は、予め定められている利用者及び切削工具21に対応する課金単価を示し、「課金料金」は、「使用量」、「係数情報」、及び「課金単価」に基づいて算出された従量課金料金を示している。
FIG. 6 is a diagram illustrating an example of data in the charging fee storage unit 114 according to the present embodiment.
6, the charging fee storage unit 114 stores “user ID”, “tool information”, “use date”, “usage amount”, “coefficient information”, “billing unit price”, “charging unit price”, and “charging unit price”. And the fee are stored in association with each other. Here, the “use date” indicates a use date when the
例えば、図6に示す例では、「利用者ID」の“U00001”は、「工具情報」が“MMMXXXX1”及び“1806XXX1”の切削工具21を「使用日」“2018/6/1”に、「使用量」として“XXXX”使用したことを示している。また、この場合、「係数情報」が“1.10”、及び「課金単価」が“XXXX円”であり、「利用者ID」の“U00001”に対する「課金料金」が“XXXXX円”であることを示している。なお、「課金料金」(従量課金料金)の算出処理の詳細については後述する。 For example, in the example shown in FIG. 6, “U00001” of “user ID” indicates that “cutting tool” having “tool information” of “MMMMXXX1” and “1806XXX1” is “date of use” “2018/6/1”, This indicates that “XXXX” was used as “usage amount”. In this case, the “coefficient information” is “1.10”, the “charging unit price” is “XXXX yen”, and the “charging fee” for “U00001” of the “user ID” is “XXXXXX yen”. It is shown that. The details of the process of calculating the “charging fee” (metered charging fee) will be described later.
再び、図1の説明に戻り、学習結果記憶部115は、上述した学習情報記憶部113が記憶する学習用データに基づく機械学習結果を記憶する。学習結果記憶部115は、例えば、後述する切削工具21の寿命を推定するための機械学習結果や、切削工具21及び切削装置20における切削加工の最適条件を推定するための機械学習結果、等を記憶する。
Returning to the description of FIG. 1 again, the learning result storage unit 115 stores a machine learning result based on the learning data stored in the learning information storage unit 113 described above. The learning result storage unit 115 stores, for example, a machine learning result for estimating the life of the
管理情報記憶部116は、利用者が使用している切削工具21に関する管理情報を記憶する。管理情報記憶部116は、例えば、利用者IDと、工具型番と、当該切削工具21の推定寿命、予測交換時期、最適条件情報、及び利用者が保持している工具数などとを対応付けて記憶する。なお、当該切削工具21の推定寿命、予測交換時期、最適条件情報などの詳細については後述する。
The management information storage unit 116 stores management information on the
制御部12は、例えば、CPU(Central Processing Unit)などを含むプロセッサであり、切削管理装置10を統括的に制御する。制御部12は、例えば、切削工具21による切削加工に関する各種管理処理(所定の管理処理)を実行する。ここで、各種管理処理には、従量課金料金の算出処理、切削工具21の推定寿命の推定処理、切削工具21の予測交換時期の提案処理、及び切削工具21の切削加工に関する最適条件の提案処理などが含まれる。また、制御部12は、管理処理部121と、最適条件学習部122と、推定寿命学習部123とを備える。
The
管理処理部121は、切削情報記憶部41が記憶する切削情報及び工具情報を取得し、切削情報に含まれる第1情報及び第2情報に基づいて、切削工具21の使用に関する従量情報(量情報)を生成する。第1情報には、例えば、切削抵抗、切削温度、切削装置20の主軸電流値、及び所要動力のいずれかが含まれ、第2情報には、例えば、切削時間、及び切削距離のいずれかが含まれる。管理処理部121は、生成した従量情報に基づいて、切削工具21に対する所定の管理処理を実行する。
The
なお、第1情報のうち、切削抵抗、切削温度、切削装置20の主軸電流値は、切削工具21の刃先への負荷を表すが、特に切込み量がμm(マイクロメートル)スケールの仕上げ用工具などにおいて、それらの値が、精度良く測定出来ない場合がある。そのような場合を想定し、第1情報は、切削条件から得られる所要動力であってもよい。所要動力Pc(kW)は、切削加工では下記の式(1)により計算される。
In the first information, the cutting resistance, the cutting temperature, and the main shaft current value of the cutting
Pc=(ap・f・vc・Kc)/(60000×η) ・・・ (1) Pc = (ap · f · vc · Kc) / (60000 × η) (1)
ここで、ap(mm)は、切込み量を表し、f(mm/rev)は1回転当たりの送り量を表す。また、vc(m/min)は、切削速度を表し、Kc(MPa)は、比切削抵抗を表し、ηは機械効率計数を表す。
なお、以下の説明において、一例として、第1情報を切削抵抗、第2情報を切削時間として説明する。
Here, ap (mm) represents a cut amount, and f (mm / rev) represents a feed amount per rotation. Further, vc (m / min) represents a cutting speed, Kc (MPa) represents a specific cutting resistance, and η represents a mechanical efficiency coefficient.
In the following description, as an example, the first information will be described as the cutting resistance, and the second information will be described as the cutting time.
管理処理部121は、例えば、切削時間(第2情報)に対する切削抵抗(第1情報)の積分値を算出し、算出した積分値に基づいて、従量情報を生成する。ここで積分値は、切削時間に対する切削抵抗のグラフにおけるグラフ面積であり、切削工具21の使用量に対応する。管理処理部121は、例えば、切削時間の所定の間隔ごと(例えば、検出間隔ごと)の切削抵抗と当該所定の間隔との積算値の合計値を、積分値(グラフ面積)として算出する。
管理処理部121は、下記の式(2)に示すように、上述した積分値と係数情報とを積算して、従量情報を算出する。
The
The
従量情報 = 積分値 × 係数情報 ・・・ (2) Consumption information = integral value x coefficient information (2)
ここで、係数情報には、上述したユーザ係数、型番係数、営業係数が含まれ、係数情報の値は、例えば、ユーザ係数、型番係数、及び営業係数の積算値である。
このように、管理処理部121は、切削工具21及び利用者のうちの少なくとも1つに応じて従量情報を調整する係数情報と、積分値とに基づいて従量情報を生成する。なお、本実施形態では、従量情報に係数情報を用いる例を説明するが、係数情報を用いずに、積分値をそのまま従量情報(量情報)としてもよい。
Here, the coefficient information includes the above-described user coefficient, model number coefficient, and business coefficient, and the value of the coefficient information is, for example, an integrated value of the user coefficient, the model number coefficient, and the business coefficient.
As described above, the
また、管理処理部121は、所定の管理処理として、従量情報に基づいて、切削工具21を使用した利用者に対する従量課金料金を生成する。管理処理部121は、下記の式(3)により従量課金料金を生成する。
Further, the
従量課金料金 = 従量情報 × 課金単価 ・・・ (3) Pay-as-you-go fee = Pay-as-you-go information × Billing unit price (3)
このように、管理処理部121は、上述した式(2)により算出した従量情報に、予め定められた課金単価を積算して、従量課金料金を生成する。
また、管理処理部121は、例えば、利用者及び切削工具21ごとに、従量課金料金を生成する。管理処理部121は、生成した積分値及び従量課金料金、及び課金単価、係数情報などを、例えば、図6に示すように、課金料金記憶部114に記憶させる。
As described above, the
Further, the
また、管理処理部121は、例えば、所定の管理処理として、後述する推定寿命学習部123が機械学習した学習結果に基づいて、切削情報記憶部41が記憶する現在使用期間中の切削工具21に対応する切削情報及び使用量から切削工具21の寿命を推定する。ここでの学習結果は、例えば、推定寿命学習部123によって、切削工具21の寿命を推定する機械学習を行った学習結果である。また、ここでの使用量は、例えば、上述した積分値であり、切削工具21の使用に関する量情報の一例である。管理処理部121は、例えば、データサーバ装置40の切削情報記憶部41から取得した利用者及び切削工具21ごとの切削情報と、使用量とを学習用データとして、学習情報記憶部113に記憶させる。
In addition, the
また、管理処理部121は、学習用データに基づいて、切削工具21の寿命を推定する機械学習された学習結果を、学習結果記憶部115から取得し、この学習結果に基づいて、現在使用期間中の切削工具21に対応する切削情報及び使用量(積分値)から切削工具21の寿命を推定する。管理処理部121は、推定した切削工具21の寿命を、推定寿命として、管理情報記憶部116に記憶させる。
Further, the
また、管理処理部121は、例えば、推定した切削工具21の寿命に基づいて、切削工具21の推奨交換時期を、切削工具21を使用している利用者に提案し、推奨交換時期の所定の日数前に、利用者に対して、新しい切削工具21の送付を手配する。すなわち、管理処理部121は、管理情報記憶部116が記憶する推定寿命に基づいて、切削工具21の推奨交換時期を推定し、当該推奨交換時期を利用者に、電子メールなどで提案する。なお、管理処理部121は、電子メールのメールアドレスなどの利用者に関する情報を、上述した利用者情報記憶部111から取得するようにしてもよい。また、管理処理部121は、推定した推奨交換時期を、管理情報記憶部116に記憶させる。
In addition, the
また、管理処理部121は、管理情報記憶部116が記憶する推奨交換時期に基づいて、推奨交換時期に所定の日数前であるか否かを判定し、推奨交換時期の所定の日数前である場合に、新しい切削工具21の送付を、利用者に送付する手配を行う。
Further, the
また、管理処理部121は、所定の管理処理として、最適条件学習部122が機械学習した学習結果に基づいて、切削情報記憶部41が記憶する現在使用期間中の切削工具21に対応する切削情報及び使用量から最適条件を推定し、推定した最適条件を、切削工具21を使用している利用者に提案する。ここでの学習結果は、例えば、後述する最適条件学習部122によって、切削工具21の最適条件を推定する機械学習を行った学習結果である。管理処理部121は、上述した学習用データに基づいて、切削工具21の最適条件を推定する機械学習された学習結果を、学習結果記憶部115から取得し、この学習結果に基づいて、現在使用期間中の切削工具21に対応する切削情報及び使用量(積分値)から最適条件を推定する。管理処理部121は、推定した切削工具21の最適条件を、最適条件情報として、管理情報記憶部116に記憶させる。
The
また、管理処理部121は、例えば、切削工具21の最適条件を、切削工具21を使用している利用者に提案する。すなわち、管理処理部121は、管理情報記憶部116が記憶する最適条件を、利用者に、電子メールなどで提案する。
In addition, the
最適条件学習部122は、切削情報記憶部41が記憶する過去に使用した切削工具21に対応する切削情報及び使用量(積分値)に基づいて、切削工具21の使用に関する最適条件を推定する機械学習を実行する。最適条件学習部122は、例えば、学習情報記憶部113が記憶する学習用データに基づいて、切削工具21の使用に関する最適条件を推定する機械学習を行い、当該学習結果を、学習結果記憶部115に記憶させる。
The optimum
推定寿命学習部123は、切削情報記憶部41が記憶する過去に使用した切削工具21に対応する切削情報及び使用量(積分値)に基づいて、切削工具21の寿命を推定する機械学習を実行する。推定寿命学習部123は、例えば、学習情報記憶部113が記憶する学習用データに基づいて、切削工具21の推定寿命を推定する機械学習を行い、当該学習結果を、学習結果記憶部115に記憶させる。
The estimated
次に、図面を参照して、本実施形態による切削管理システム1の動作について説明する。
図7は、本実施形態における切削加工の一例を示す図である。
切削装置20の装置制御部24は、AIコントローラ30からの指令に基づいて、ワークWを回転させつつ、切削工具21を、図7の移動経路RTのように移動させて、ワークWを切削加工する。
Next, the operation of the
FIG. 7 is a diagram illustrating an example of the cutting process according to the present embodiment.
The
図7に示す切削加工の例では、期間M1、期間M2、及び期間M3において、切削加工を行っている。
また、図8は、本実施形態の切削加工における切削抵抗の検出例を示す図である。
図8に示す例は、図7に示す切削加工において、センサ部23が、検出した切削抵抗の例を示している。図8において、グラフは、切削時間に対する切削抵抗を示しており、波形W1、波形W2、及び波形W3のそれぞれは、期間M1、期間M2、及び期間M3に対応する切削抵抗の波形を示している。なお、このグラフにおいて、横軸は、切削時間を示し、縦軸は、切削抵抗を示している。
In the example of the cutting shown in FIG. 7, the cutting is performed in the period M1, the period M2, and the period M3.
FIG. 8 is a diagram illustrating an example of detection of cutting resistance in the cutting according to the present embodiment.
The example illustrated in FIG. 8 illustrates an example of the cutting resistance detected by the
AIコントローラ30は、図8の波形W1、波形W2、及び波形W3のような切削抵抗を含む切削情報をセンサ部23から取得する。AIコントローラ30は、切削時刻などの情報を切削情報に含めるとともに、コード読取部25から取得した工具情報と、当該切削情報とを対応付けて、データサーバ装置40の切削情報記憶部41に記憶させる。
The
<切削情報の収集処理>
次に、図9を参照して、AIコントローラ30の詳細な動作例について説明する。
図9は、本実施形態におけるAIコントローラの動作の一例を示すフローチャートである。
図9に示すように、AIコントローラ30は、まず、工具情報を取得する(ステップS101)。AIコントローラ30は、切削工具21を切削装置20に取り付ける又は交換する際に、コード読取部25に切削工具21に印刷されている2次元コードCD1を読み取らせて、2次元コードCD1の示す工具情報を、コード読取部25から取得する。なお、AIコントローラ30は、切削工具21を切削装置20に取り付ける又は切削工具21を交換する際に、切削加工の開始日時の情報を、例えば、内部の時計機能などから取得する。
<Cutting information collection process>
Next, a detailed operation example of the
FIG. 9 is a flowchart illustrating an example of the operation of the AI controller according to the present embodiment.
As shown in FIG. 9, the
次に、AIコントローラ30は、切削加工の開始指令を切削装置20に送信する(ステップS102)。これにより、切削装置20は、開始指令に基づいて、切削工具21による、予め学習された切削加工を実行する。
Next, the
次に、AIコントローラ30は、切削情報を取得する(ステップS103)。AIコントローラ30は、センサ部23から切削抵抗などの切削情報を取得するとともに、内部の時計機能などから切削時刻を切削時間として取得する。なお、切削情報には、切削抵抗及び切削時間以外の情報も含まれ、AIコントローラ30は、切削情報に含まれる各種情報を取得する。
Next, the
次に、AIコントローラ30は、切削加工が終了であるか否かを判定する(ステップS104)。AIコントローラ30は、切削加工が終了である場合(ステップS104:YES)に、処理をステップS105に進める。また、AIコントローラ30は、切削加工が終了でない場合(ステップS104:NO)に、処理をステップS103に戻し、切削情報の取得を繰り返す。
Next, the
また、ステップS105において、AIコントローラ30は、利用者ID及び工具情報と切削情報とを対応付けてデータサーバ装置40に送信する。すなわち、AIコントローラ30は、上述したステップS103で収集した切削情報と、利用者ID及び工具情報とを対応付けて、図3に示すように、データサーバ装置40の切削情報記憶部41に記憶させる。なお、AIコントローラ30は、切削加工を終了する際に、切削加工の終了日時の情報を、例えば、内部の時計機能などから取得し、切削情報に含めて、データサーバ装置40に送信する。ステップS105の処理後に、AIコントローラ30は、処理を終了する。
In step S105, the
このように、AIコントローラ30は、少なくとも工具情報と、切削情報とを収集して、ネットワークNW1を介して、データサーバ装置40の切削情報記憶部41に記憶させる。
As described above, the
<従量課金料金の算出処理>
次に、図10を参照して、切削管理装置10による切削工具21に対する従量課金料金の算出処理について説明する。
<Calculation process of pay-as-you-go fee>
Next, with reference to FIG. 10, a description will be given of a process of calculating a pay-per-use fee for the
図10は、本実施形態における課金料金の算出処理の一例を示すフローチャートである。
図10に示すように、切削管理装置10は、データサーバ装置40から利用者ID及び工具情報と切削情報とを取得する(ステップS201)。すなわち、切削管理装置10の管理処理部121は、ネットワークNW1を介して、データサーバ装置40の切削情報記憶部41から、利用者ID及び工具情報と切削情報とを取得する。
FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of a process of calculating a charging fee in the present embodiment.
As shown in FIG. 10, the
次に、管理処理部121は、切削時間に対する切削抵抗の積分値を利用者及び切削工具ごとに算出する(ステップS202)。管理処理部121は、例えば、図8に示す波形W1、波形W2、及び波形W3の面積の合算値として、積分値(使用量)を算出する。
Next, the
次に、管理処理部121は、積分値と係数情報とに基づいて、利用者及び切削工具ごとの従量情報を生成する(ステップS203)。管理処理部121は、例えば、取得した利用者IDに対応する係数情報(「ユーザ係数」)を、利用者情報記憶部111から取得する。また、管理処理部121は、例えば、取得した工具情報(例えば、「工具型番」)に対応する係数情報(「型番係数」及び「営業係数」)を、工具情報記憶部112から取得する。管理処理部121は、それぞれの係数を積算した係数情報と、積分値とを、上述した式(2)により積算して、従量情報を算出する。
Next, the
次に、管理処理部121は、従量情報に基づいて、利用者及び切削工具ごとの従量課金料金を算出する(ステップS204)。管理処理部121は、上述した式(3)により、予め定められた課金単価と、従量情報とに基づいて、利用者及び切削工具ごとの従量課金料金を算出する。管理処理部121は、算出した従量課金料金、及び当該従量課金料金に関連する情報(例えば、使用量(積分値)、係数情報など)を、図6に示すように、課金料金記憶部114に記憶させる。ステップS204の処理後に、管理処理部121は、処理を終了する。
Next, the
<切削工具21の最適条件推定の学習処理>
次に、図11を参照して、切削管理装置10による切削工具21の最適条件の推定のための学習処理について説明する。
<Learning process for estimating optimum conditions of cutting
Next, a learning process for estimating the optimal condition of the
図11は、本実施形態における切削工具21の最適条件推定の学習処理の一例を示すフローチャートである。
図11に示すように、切削管理装置10の管理処理部121は、データサーバ装置40から利用者ID及び工具情報と切削情報とを取得する(ステップS301)。
FIG. 11 is a flowchart illustrating an example of a learning process of estimating the optimum condition of the
As shown in FIG. 11, the
次に、管理処理部121は、過去の切削情報に基づいて、学習用データを生成する(ステップS302)。管理処理部121は、例えば、上述した切削時間に対する切削抵抗の積分値(使用量)を生成し、当該積分値(使用量)と、過去の切削情報とを、学習用データとして、学習情報記憶部113に記憶させる。
Next, the
次に、管理処理部121は、学習用データに基づいて、切削加工の最適条件を推定する機械学習を実行する(ステップS303)。管理処理部121は、学習情報記憶部113が記憶する学習用データに基づいて、切削工具21の最適条件を推定する機械学習を実行する。
Next, the
次に、管理処理部121は、学習結果を学習結果記憶部115に記憶させる(ステップS304)。管理処理部121は、切削工具21の最適条件を推定する機械学習の学習結果を、学習結果記憶部115に記憶させる。ステップS304の処理後に、管理処理部121は、切削工具21の最適条件推定の学習処理を終了する。
Next, the
<切削工具21の最適条件の推定処理>
次に、図12を参照して、切削管理装置10による切削工具21の最適条件の推定処理について説明する。
図12は、本実施形態における切削工具21の最適条件の推定処理の一例を示すフローチャートである。
<Estimation processing of optimal conditions of cutting
Next, the process of estimating the optimum conditions of the
FIG. 12 is a flowchart illustrating an example of a process of estimating the optimum condition of the
図12に示すように、切削管理装置10の管理処理部121は、データサーバ装置40から対象の利用者及び切削工具に対応する切削情報を取得する(ステップS311)。管理処理部121は、切削工具21の最適条件を推定する対象の利用者及び切削工具21に対応する利用者ID及び工具情報に対応付けられた切削情報を、データサーバ装置40の切削情報記憶部41から取得する。
As illustrated in FIG. 12, the
次に、管理処理部121は、学習結果に基づいて、対象の利用者及び切削工具21に対応する切削加工の最適条件を推定する(ステップS312)。管理処理部121は、取得した対象の切削情報から切削時間に対する切削抵抗の積分値(使用量)を生成し、学習結果記憶部115が記憶する最適条件推定の学習結果を用いて、当該積分値(使用量)及び切削情報から切削加工の最適条件を推定する。ここで、管理処理部121は、例えば、図8に示す波形W4、波形W5、及び波形W6のような切削抵抗の最適条件を推定する。なお、図8に示す波形W4、波形W5、及び波形W6は、期間M1、期間M2、及び期間M3における切削抵抗の最適条件を示している。また、管理処理部121は、推定した最適条件を示す最適条件情報を管理情報記憶部116に記憶させる。
Next, based on the learning result, the
次に、管理処理部121は、推定した切削加工の最適条件を利用者に提案する(ステップS313)。管理処理部121は、管理情報記憶部116が記憶する最適条件を、例えば、電子メールなどで利用者に通知する。ステップS313の処理後に、最適条件の推定処理を終了する。
Next, the
<切削工具21の寿命推定の学習処理>
次に、図13を参照して、切削管理装置10による切削工具21の寿命推定のための学習処理について説明する。
<Learning process for estimating the life of the
Next, a learning process for estimating the life of the
図13は、本実施形態における切削工具21の寿命推定の学習処理の一例を示すフローチャートである。
図13に示すように、切削管理装置10の管理処理部121は、データサーバ装置40から利用者ID及び工具情報と切削情報とを取得する(ステップS401)。
FIG. 13 is a flowchart illustrating an example of a learning process for estimating the life of the
As shown in FIG. 13, the
次に、管理処理部121は、過去の切削情報に基づいて、学習用データを生成する(ステップS402)。管理処理部121は、例えば、上述した切削時間に対する切削抵抗の積分値(使用量)を生成し、当該積分値(使用量)と、過去の切削情報とを、学習用データとして、学習情報記憶部113に記憶させる。
Next, the
次に、管理処理部121は、学習用データに基づいて、切削加工の寿命を推定する機械学習を実行する(ステップS403)。管理処理部121は、学習情報記憶部113が記憶する学習用データに基づいて、切削工具21の寿命を推定する機械学習を実行する。
Next, the
次に、管理処理部121は、学習結果を学習結果記憶部115に記憶させる(ステップS404)。管理処理部121は、切削工具21の寿命を推定する機械学習の学習結果を、学習結果記憶部115に記憶させる。ステップS404の処理後に、管理処理部121は、切削工具21の寿命推定の学習処理を終了する。
Next, the
<切削工具21の寿命の推定処理、及び交換時期の立案処理>
次に、図14を参照して、切削管理装置10による切削工具21の寿命の推定処理、及び推奨交換時期の立案処理について説明する。
図14は、本実施形態における切削工具21の寿命の推定処理の一例を示すフローチャートである。
<Process of estimating life of cutting
Next, the process of estimating the life of the
FIG. 14 is a flowchart illustrating an example of a process of estimating the life of the
図14に示すように、切削管理装置10の管理処理部121は、データサーバ装置40から対象の利用者及び切削工具に対応する切削情報を取得する(ステップS411)。管理処理部121は、切削工具21の寿命を推定する対象の利用者及び切削工具21に対応する利用者ID及び工具情報に対応付けられた切削情報を、データサーバ装置40の切削情報記憶部41から取得する。
As shown in FIG. 14, the
次に、管理処理部121は、学習結果に基づいて、対象の利用者及び切削工具21に対応する切削工具21の寿命を推定する(ステップS412)。管理処理部121は、取得した対象の切削情報から切削時間に対する切削抵抗の積分値(使用量)を生成し、学習結果記憶部115が記憶する最適条件推定の学習結果を用いて、当該積分値(使用量)及び切削情報から切削工具21の寿命を推定する。管理処理部121は、推定した切削工具21の寿命を、推定寿命として、管理情報記憶部116に記憶させる。
Next, the
次に、管理処理部121は、推定した切削工具21の寿命に基づいて、推奨交換時期を立案する(ステップS413)。管理処理部121は、管理情報記憶部116が記憶する切削工具21の寿命に基づいて、図15に示すように、切削工具21の寿命のバラツキΔTを考慮して、推奨交換時期T1を決定する。管理処理部121は、決定した推奨交換時期T1を、管理情報記憶部116に記憶させる。ステップS413の処理後に、管理処理部121は、切削工具21の寿命の推定処理、及び推奨交換時期の立案処理を終了する。
Next, the
図15は、本実施形態における切削工具21の寿命推定及び推奨交換時期の一例を説明する図である。
図15において、グラフの縦軸は、製品の寸法誤差であり、横軸は、切削工具21の使用量(切削時間に対する切削抵抗の積分値)である。また、波形W7、波形W8、及び波形W9のそれぞれは、異なる切削工具21の刃先が使用量と共に摩耗することで寸法誤差が大きくなり、最終的には工具破断(×印)に達することを示している。また、間隔ΔTは、切削工具21の寿命のバラツキを示している。また、黒丸印は、波形W7の切削工具を用いて製品を加工した際の製品ごとの寸法誤差であり、各黒丸印は、同一の切削工具21の刃先により加工された製品N1〜製品N7に対応する。製品N1〜製品N5は、利用者によって設定された寸法許容範囲V1に収まっているが、製品N6及び製品N7は、寸法許容範囲V1を超えたNG品である。
FIG. 15 is a diagram illustrating an example of the life estimation and the recommended replacement time of the
In FIG. 15, the vertical axis of the graph is the dimensional error of the product, and the horizontal axis is the amount of use of the cutting tool 21 (integrated value of the cutting resistance with respect to the cutting time). Further, each of the waveforms W7, W8, and W9 indicates that the dimensional error increases due to the wear of the cutting edge of the
図15において、管理処理部121は、学習結果に基づいて、例えば、利用者によって設定された寸法許容範囲V1に到達する期間を、切削工具21の推定寿命として推定する。また、管理処理部121は、切削工具21の寿命のバラツキΔTを考慮して、切削工具21の推定寿命から推奨交換時期T1を決定する。管理処理部121は、例えば、寿命のバラツキΔTを考慮して、寸法許容範囲V1に達する最小の使用量にさらに安全率SMを確保して、推奨交換時期T1を決定する。この推奨交換時期T1を利用者へ提示することで、NG品を無くしつつ、工具使用量を最大限に延ばすことが出来る。
In FIG. 15, the
<切削工具21の送付処理>
次に、図16を参照して、切削管理装置10による切削工具21の送付処理にいて説明する。
図16は、本実施形態における切削工具の送付処理の一例を示すフローチャートである。
図16に示すように、切削管理装置10の管理処理部121は、推奨交換時期を利用者及び切削工具21ごとに取得する(ステップS421)。管理処理部121は、例えば、管理情報記憶部116から、利用者及び切削工具21に利用者ID及び工具型番に対応付けられている推奨交換時期を取得する。
<Sending process of cutting
Next, the process of sending the
FIG. 16 is a flowchart illustrating an example of a cutting tool sending process according to the present embodiment.
As illustrated in FIG. 16, the
次に、管理処理部121は、推奨交換時期の所定の日数前になったか否かを判定する(ステップS422)。管理処理部121は、例えば、推奨交換時期の1週間前なったか否かを判定する。管理処理部121は、推奨交換時期の所定の日数前(1週間前)になった場合(ステップS422:YES)に、処理をステップS423に進める。また、管理処理部121は、推奨交換時期の所定の日数前(1週間前)になっていない場合(ステップS422:NO)に、処理を終了する。
Next, the
ステップS423において、管理処理部121は、利用者に対して、新しい切削工具21(交換用の切削工具21)の送付を手配する。管理処理部121は、例えば、利用者情報記憶部111が記憶する利用者の住所に対して、当該切削工具21を送付する手配を行う。ステップS423の処理後に、管理処理部121は、処理を終了する。
In step S423, the
なお、切削管理装置10は、上述したステップS421からステップS423の処理を定期的(例えば、毎日)に実行する。また、管理処理部121は、管理情報記憶部116が記憶する利用者が保持している工具数を考慮して、新しい切削工具21(交換用の切削工具21)の送付を手配するようにしてもよい。
In addition, the
以上説明したように、切削管理システム1は、AIコントローラ30(切削制御部)と、管理処理部121とを備える。AIコントローラ30は、切削装置20による切削加工の際に検出された切削情報と、切削加工を行った切削工具21を識別する工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部41に記憶させる。ここで、切削情報には、切削加工の状態を示す第1情報(例えば、切削抵抗)及び切削加工に応じて増加する第2情報(切削時間)が少なくとも含まれる。管理処理部121は、切削情報記憶部41が記憶する切削情報及び工具情報を取得し、切削情報に含まれる第1情報及び第2情報に基づいて、切削工具21の使用に関する量情報(例えば、使用量、従量情報)を生成し、生成した量情報に基づいて、切削工具21に対する所定の管理処理(例えば、従量課金処理、寿命推定処理、最適条件の推定処理など)を実行する。
As described above, the
これにより、本実施形態による切削管理システム1は、AIコントローラ30が収集した工具情報及び切削情報に基づいて、所定の管理処理(例えば、従量課金処理、寿命推定処理、最適条件の推定処理など)を実行するため、適切な管理処理を行うことが可能であり、利用者側で切削工具21の管理する手間を軽減することができる。よって、本実施形態による切削管理システム1は、切削加工において利便性を向上することができる。
Thereby, the
また、本実施形態では、管理処理部121は、第2情報に対する第1情報の積分値を算出し、算出した積分値に基づいて、量情報(例えば、従量情報)を生成する。
これにより、本実施形態による切削管理システム1は、簡易な手法により適切な量情報を生成することができ、適切な管理処理を行うことができる。
Further, in the present embodiment, the
Thereby, the
また、本実施形態では、管理処理部121は、所定の管理処理として、従量情報に基づいて、切削工具21を使用した利用者に対する従量課金料金を生成する。
これにより、本実施形態による切削管理システム1は、従量課金により切削工具21を利用者に提供することができるため、切削加工において、利用者の利便性を向上することができる。
Further, in the present embodiment, the
As a result, the
また、本実施形態では、管理処理部121は、切削工具21及び利用者のうちの少なくとも1つに応じて従量情報を調整する係数情報と、積分値とに基づいて従量情報を生成する。
これにより、本実施形態による切削管理システム1は、切削工具21ごと、又は利用者ごとに、従量課金料金を調整することができる。本実施形態による切削管理システム1は、例えば、優良顧客(お得様顧客)などの利用者に対して、従量課金料金の割引を行うなどが可能になる。
Further, in the present embodiment, the
Thereby, the
また、本実施形態では、第1情報には、切削抵抗、切削温度、切削装置20の主軸電流値、及び所要動力のいずれかが含まれ、第2情報には、切削時間、及び切削距離のいずれかが含まれる。
これにより、本実施形態による切削管理システム1は、管理処理に応じて、適切な量情報を生成することが可能になる。
Further, in the present embodiment, the first information includes any of a cutting resistance, a cutting temperature, a main shaft current value of the cutting
Thereby, the
また、本実施形態では、切削管理システム1は、切削情報記憶部41が記憶する過去に使用した切削工具21に対応する切削情報及び従量情報に基づいて、切削工具21の寿命を推定する機械学習を実行する推定寿命学習部123を備える。管理処理部121は、所定の管理処理として、推定寿命学習部123が機械学習した学習結果に基づいて、切削情報記憶部41が記憶する現在使用期間中の切削工具21に対応する切削情報及び従量情報から切削工具21の寿命を推定する。
これにより、本実施形態による切削管理システム1は、切削工具21の寿命を把握することが可能になり、切削工具21を適切に管理することができる。そのため、本実施形態による切削管理システム1は、切削加工においてさらに利便性を向上させることができる。
Further, in the present embodiment, the
Thereby, the
また、本実施形態では、管理処理部121は、推定した切削工具21の寿命に基づいて、切削工具21の推奨交換時期を、切削工具21を使用している利用者に提案し、推奨交換時期の所定の日数前に、利用者に対して、新しい切削工具21の送付を手配する。
これにより、本実施形態による切削管理システム1では、利用者側で切削工具21を管理する手間を低減することができ、切削加工において、利用者の利便性を向上することができる。
Further, in the present embodiment, the
Thereby, in the
また、本実施形態では、管理処理部121は、切削情報記憶部41が記憶する過去に使用した切削工具21に対応する切削情報及び従量情報に基づいて、切削工具21の使用に関する最適条件を推定する機械学習を実行する最適条件学習部122を備える。管理処理部121は、所定の管理処理として、最適条件学習部122が機械学習した学習結果に基づいて、切削情報記憶部41が記憶する現在使用期間中の切削工具21に対応する切削情報及び従量情報から最適条件を推定し、推定した最適条件を、切削工具21を使用している利用者に提案する。
Further, in the present embodiment, the
これにより、本実施形態による切削管理システム1は、切削工具21の最適条件を把握することが可能になり、切削工具21を適切に管理することができる。また、本実施形態による切削管理システム1では、最適条件を適用することで、例えば、切削加工の品質を向上させることができる。そのため、本実施形態による切削管理システム1は、切削加工においてさらに利便性を向上させることができる。
Thereby, the
また、本実施形態では、切削管理システム1は、切削情報を検出するセンサ部23(検出部)と、切削工具21に付加された工具情報を示す2次元コードCD1を読み取るコード読取部25とを備える。AIコントローラ30(切削制御部)は、センサ部23が検出した切削情報と、コード読取部25が読み取った2次元コードCD1に基づく工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部41に記憶させる。
これにより、本実施形態による切削管理システム1は、切削工具21を管理するための情報(工具情報及び切削情報)を、効率良く収集することができる。
In the present embodiment, the
Thus, the
また、本実施形態による切削管理方法は、切削制御ステップと、管理処理ステップとを含む。切削制御ステップにおいて、AIコントローラ30が、切削装置20による切削加工の際に検出された切削情報と、切削加工を行った切削工具21を識別する工具情報とを取得し、取得した切削情報と、工具情報とを対応付けて切削情報記憶部41に記憶させる。ここで、切削情報には、切削加工の状態を示す第1情報及び切削加工に応じて増加する第2情報が少なくとも含まれる。管理処理ステップにおいて、管理処理部121が、切削情報記憶部41が記憶する切削情報及び工具情報を取得し、切削情報に含まれる第1情報及び第2情報に基づいて、切削工具21の使用に関する従量情報を生成し、生成した従量情報に基づいて、切削工具21に対する所定の管理処理を実行する。
これにより、本実施形態による切削管理方法は、上述した切削管理システム1と同様の効果を奏し、切削加工において利便性を向上することができる。
Further, the cutting management method according to the present embodiment includes a cutting control step and a management processing step. In the cutting control step, the
Accordingly, the cutting management method according to the present embodiment has the same effect as the above-described
なお、本発明は、上記の実施形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨を逸脱しない範囲で変更可能である。
例えば、上記の実施形態において、切削制御部の一例として、AIコントローラ30が、工具情報と切削情報とを対応付けて、切削情報記憶部41に記憶させる例を説明したが、これに限定されるものではない。例えば、切削装置20の装置制御部24が、切削制御部として、工具情報と切削情報とを対応付けて、切削情報記憶部41に記憶させるようにしてもよい。また、この場合、装置制御部24が、コード読取部25から工具情報を取得するようにしてもよい。
It should be noted that the present invention is not limited to the above embodiment, and can be changed without departing from the spirit of the present invention.
For example, in the above embodiment, an example has been described in which the
また、上記の実施形態において、AIコントローラ30は、コード読取部25から工具情報を取得する例を説明したが、コード読取部25を使用せずに、利用者の手入力(マニュアル入力)により取得するようにしてもよい。
また、AIコントローラ30とコード読取部25は、それぞれ、例えば、スマートフォンやタブレットなどの情報端末装置と、その内蔵カメラとしてもよい。
In the above-described embodiment, the example in which the
Further, the
また、上記の実施形態において、切削管理装置10が、発注推奨時期及び切削最適条件などを、電子メールにより利用者に通知する例を説明したが、これに限定されるものではい。切削管理装置10は、例えば、電子メールによる通知の代わりに、AIコントローラ30に搭載した液晶画面上に発注推奨時期及び切削最適条件を表示させるようにしてもよい。
Further, in the above-described embodiment, an example has been described in which the
また、上記の実施形態において、切削工具21は、2次元コードの一例として、QRコード(登録商標)が付加されている例を説明したが、これに限定されるものではなく、バーコードなどの他のコード化手段を適用してもよい。
Further, in the above embodiment, the example in which the
また、上記の実施形態において、切削管理システム1は、1台の切削装置20と、1台のAIコントローラ30とを備える例を説明したが、これに限定されるものではなく、複数台の切削装置20と、複数台のAIコントローラ30とを備えるようにしてもよい。
Further, in the above-described embodiment, an example has been described in which the
また、上記の実施形態において、データサーバ装置40及び切削管理装置10は、それぞれ1台の装置として構成する例を説明したが、これに限定されるものではなく、データサーバ装置40及び切削管理装置10は、複数の装置で構成されるようにしてもよい。
Further, in the above-described embodiment, an example has been described in which the
また、切削管理装置10が備える記憶部11の一部又は全部を、例えば、データサーバ装置40などの他の装置が備えるようにしてもよい。また、切削管理装置10が備える制御部12の一部を、例えば、データサーバ装置40などの他の装置が備えるようにしてもよい。
Further, some or all of the
また、上記の実施形態において、第2情報に対する第1情報の積分値は、切削時間に対しる切削抵抗の積分値を適用する一例を説明したが、これに限定されるものではなく、例えば、切削距離に対する切削抵抗の積分値、切削時間に対する切削温度の積分値など、他の組合せを適用するようにしてもよい。また、例えば、切削抵抗と切削温度とを独自に組み合わせた計算式などを用いてもよい。 Further, in the above embodiment, an example has been described in which the integral value of the first information with respect to the second information is obtained by applying the integral value of the cutting resistance with respect to the cutting time. However, the present invention is not limited to this. Other combinations such as an integrated value of the cutting resistance with respect to the cutting distance, an integrated value of the cutting temperature with respect to the cutting time, and the like may be applied. Further, for example, a calculation formula or the like in which the cutting force and the cutting temperature are uniquely combined may be used.
また、上記の実施形態において、第1情報の所要動力は、上述した式(1)を用いる例を説明したが、これに限定される必要はなく、切削工具21への負荷と相関がある式であれば他の計算式であってもよい。所要動力の計算式は、例えば、簡単に切込み量のみを用いるようにしてもよい。
In the above embodiment, the example in which the required power of the first information uses the above-described equation (1) has been described. However, the present invention is not limited to this, and an equation having a correlation with the load on the
また、上記の実施形態において、切削管理装置10が、所定の管理処理として、従量課金料金の算出処理、切削工具21の寿命推定処理、推奨交換時期の提案処理、最適条件の推定及び提案処理などを行う例を説明したが、これに限定されるものではない。所定の管理処理は、切削情報記憶部41が記憶する情報に基づく、切削工具21に関連する管理処理であれば、他の処理であってもよい。
Further, in the above-described embodiment, the
また、上記の実施形態において、管理処理部121は、利用者及び切削工具21ごとに、切削工具21の寿命推定、最適条件の推定などを行う例を説明したが、さらに切削装置20ごとに、これらの処理を行うようにしてもよい。
また、上記の実施形態において、切削管理装置10が、最適な切削条件を利用者へ提示する例を説明したが、例えば、AIコントローラ30が、装置制御部24を介して、切削管理装置10が提示した最適な切削条件で自動的に切削装置20を制御するようにしてもよい。
Further, in the above embodiment, the example has been described in which the
Further, in the above-described embodiment, an example has been described in which the
なお、上述した切削管理システム1が備える各構成は、内部に、コンピュータシステムを有している。そして、上述した切削管理システム1が備える各構成の機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより上述した切削管理システム1が備える各構成における処理を行ってもよい。ここで、「記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行する」とは、コンピュータシステムにプログラムをインストールすることを含む。ここでいう「コンピュータシステム」とは、OSや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。
Each of the components included in the above-described
また、「コンピュータシステム」は、インターネットやWAN、LAN、専用回線等の通信回線を含むネットワークを介して接続された複数のコンピュータ装置を含んでもよい。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、CD−ROM等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。このように、プログラムを記憶した記録媒体は、CD−ROM等の非一過性の記録媒体であってもよい。 Further, the “computer system” may include a plurality of computer devices connected via a network including a communication line such as the Internet, a WAN, a LAN, and a dedicated line. The “computer-readable recording medium” refers to a portable medium such as a flexible disk, a magneto-optical disk, a ROM, and a CD-ROM, and a storage device such as a hard disk built in a computer system. As described above, the recording medium storing the program may be a non-transitory recording medium such as a CD-ROM.
また、記録媒体には、当該プログラムを配信するために配信サーバからアクセス可能な内部又は外部に設けられた記録媒体も含まれる。なお、プログラムを複数に分割し、それぞれ異なるタイミングでダウンロードした後に切削管理システム1が備える各構成で合体される構成や、分割されたプログラムのそれぞれを配信する配信サーバが異なっていてもよい。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、ネットワークを介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ(RAM)のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。また、上記プログラムは、上述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、上述した機能をコンピュータシステムに既に記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
The recording medium also includes an internal or external recording medium accessible from the distribution server for distributing the program. Note that the program may be divided into a plurality of parts, each of the divided parts may be downloaded at a different timing, and then combined with each other included in the
また、上述した機能の一部又は全部を、LSI(Large Scale Integration)等の集積回路として実現してもよい。上述した各機能は個別にプロセッサ化してもよいし、一部、又は全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はLSIに限らず専用回路、又は汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりLSIに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。 Further, some or all of the above functions may be realized as an integrated circuit such as an LSI (Large Scale Integration). Each of the above-described functions may be individually formed into a processor, or a part or all of the functions may be integrated into a processor. The method of circuit integration is not limited to an LSI, and may be realized by a dedicated circuit or a general-purpose processor. Further, in the case where a technology for forming an integrated circuit that replaces the LSI appears due to the advance of the semiconductor technology, an integrated circuit based on the technology may be used.
1 切削管理システム
10 切削管理装置
11 記憶部
12 制御部
20 切削装置
21 切削工具
22 工具支持部
23 センサ部
24 装置制御部
25 コード読取部
30 AIコントローラ
40 データサーバ装置
41 切削情報記憶部
111 利用者情報記憶部
112 工具情報記憶部
113 学習情報記憶部
114 課金料金記憶部
115 学習結果記憶部
116 管理情報記憶部
121 管理処理部
122 最適条件学習部
123 推定寿命学習部
CD1 2次元コード
NW1 ネットワーク
W ワーク
REFERENCE SIGNS
Claims (10)
前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第1情報及び前記第2情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理部と
を備えることを特徴とする切削管理システム。 The cutting information detected at the time of cutting by the cutting device, the cutting information including at least first information indicating the state of the cutting and second information that increases in accordance with the cutting, and performing the cutting. A cutting control unit that acquires tool information for identifying the cutting tool, and stores the acquired cutting information and the tool information in a cutting information storage unit in association with each other.
Obtain the cutting information and the tool information stored in the cutting information storage unit, based on the first information and the second information included in the cutting information, generate amount information related to the use of the cutting tool, A management processing unit that executes a predetermined management process on the cutting tool based on the generated amount information.
ことを特徴とする請求項1に記載の切削管理システム。 The cutting management according to claim 1, wherein the management processing unit calculates an integral value of the first information with respect to the second information, and generates the amount information based on the calculated integral value. system.
ことを特徴とする請求項2に記載の切削管理システム。 The cutting management system according to claim 2, wherein the management processing unit generates a pay-as-you-go fee for a user who uses the cutting tool based on the amount information as the predetermined management process.
ことを特徴とする請求項3に記載の切削管理システム。 The management processing unit generates the quantity information based on coefficient information for adjusting the quantity information according to at least one of the cutting tool and the user, and the integral value. The cutting management system according to claim 3.
前記第2情報には、切削時間、及び切削距離のいずれかが含まれる
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか一項に記載の切削管理システム。 The first information includes one of a cutting resistance, a cutting temperature, a main shaft current value of the cutting device, and a required power,
The cutting management system according to any one of claims 1 to 4, wherein the second information includes any one of a cutting time and a cutting distance.
前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記推定寿命学習部が機械学習した学習結果に基づいて、前記切削情報記憶部が記憶する現在使用期間中の前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報から前記切削工具の寿命を推定する
ことを特徴とする請求項1から請求項5のいずれか一項に記載の切削管理システム。 Based on the cutting information and the amount information corresponding to the cutting tool used in the past stored in the cutting information storage unit, based on the amount information, provided with an estimated life learning unit that performs machine learning to estimate the life of the cutting tool,
The management processing unit, as the predetermined management process, based on a learning result machine learning performed by the estimated life learning unit, the cutting information corresponding to the cutting tool during the current use period stored in the cutting information storage unit. The cutting management system according to any one of claims 1 to 5, wherein a life of the cutting tool is estimated from the amount information and the amount information.
ことを特徴とする請求項6に記載の切削管理システム。 The management processing unit, based on the estimated life of the cutting tool, proposes a recommended replacement time of the cutting tool to a user using the cutting tool, a predetermined number of days before the recommended replacement time 7. The cutting management system according to claim 6, wherein the user arranges sending of the new cutting tool to the user.
前記管理処理部は、前記所定の管理処理として、前記最適条件学習部が機械学習した学習結果に基づいて、前記切削情報記憶部が記憶する現在使用期間中の前記切削工具に対応する前記切削情報及び前記量情報から前記最適条件を推定し、推定した前記最適条件を、前記切削工具を使用している利用者に提案する
ことを特徴とする請求項1から請求項7のいずれか一項に記載の切削管理システム。 Based on the cutting information and the amount information corresponding to the previously used cutting tool stored in the cutting information storage unit, based on the cutting information, an optimal condition learning unit that executes machine learning for estimating an optimal condition regarding use of the cutting tool. Prepared,
The management processing unit, as the predetermined management process, based on the learning result machine learning performed by the optimal condition learning unit, the cutting information corresponding to the cutting tool during the current use period stored in the cutting information storage unit. And estimating the optimal condition from the amount information, and proposing the estimated optimal condition to a user using the cutting tool. The method according to claim 1, wherein The described cutting management system.
前記切削工具に付加された前記工具情報を示す2次元コードを読み取るコード読取部と
を備え、
前記切削制御部は、前記検出部が検出した前記切削情報と、前記コード読取部が読み取った前記2次元コードに基づく前記工具情報とを取得し、取得した前記切削情報と、前記工具情報とを対応付けて切削情報記憶部に記憶させる
ことを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか一項に記載の切削管理システム。 A detection unit that detects the cutting information,
A code reading unit that reads a two-dimensional code indicating the tool information added to the cutting tool,
The cutting control unit acquires the cutting information detected by the detection unit and the tool information based on the two-dimensional code read by the code reading unit, and acquires the obtained cutting information and the tool information. The cutting management system according to claim 1, wherein the cutting management system stores the cutting information in association with the cutting information.
管理処理部が、前記切削情報記憶部が記憶する前記切削情報及び前記工具情報を取得し、前記切削情報に含まれる前記第1情報及び前記第2情報に基づいて、前記切削工具の使用に関する量情報を生成し、生成した前記量情報に基づいて、前記切削工具に対する所定の管理処理を実行する管理処理ステップと
を含むことを特徴とする切削管理方法。 The cutting control unit is cutting information detected at the time of cutting by the cutting device, and cutting information including at least first information indicating a state of the cutting and second information that increases according to the cutting, A cutting control step of acquiring tool information for identifying a cutting tool that has performed the cutting process, and storing the acquired cutting information and the tool information in a cutting information storage unit in association with the cutting information,
A management processing unit acquires the cutting information and the tool information stored in the cutting information storage unit, and based on the first information and the second information included in the cutting information, a quantity related to use of the cutting tool. A management processing step of generating information and executing a predetermined management processing for the cutting tool based on the generated amount information.
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2021156991A1 (en) * | 2020-02-06 | 2021-08-12 | ||
DE102021120457A1 (en) | 2020-09-28 | 2022-03-31 | Hitachi, Ltd. | TOOL CONDITION DETERMINATION SYSTEM |
Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6434639A (en) * | 1987-07-31 | 1989-02-06 | Toshiba Corp | Control device for tool life |
JPH059851U (en) * | 1991-07-16 | 1993-02-09 | 三菱重工業株式会社 | Numerical control device |
JPH0751998A (en) * | 1993-08-09 | 1995-02-28 | Fanuc Ltd | Tool life estimating method |
JPH1086039A (en) * | 1997-09-19 | 1998-04-07 | Toyoda Mach Works Ltd | Numerical controller having automatic machining condition preparation function |
JP2005199379A (en) * | 2004-01-15 | 2005-07-28 | Murata Mach Ltd | Machine tool monitoring device |
JP2012000680A (en) * | 2010-06-14 | 2012-01-05 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Inventory control system of tool |
CN104002195A (en) * | 2014-05-05 | 2014-08-27 | 上海交通大学 | Tool life prediction system based on energy |
JP2018081399A (en) * | 2016-11-15 | 2018-05-24 | Dmg森精機株式会社 | Machine tool management system |
WO2018105175A1 (en) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | Dmg森精機株式会社 | Information processing method, information processing system, and information processing device |
-
2018
- 2018-07-26 JP JP2018140664A patent/JP2020015148A/en active Pending
Patent Citations (9)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6434639A (en) * | 1987-07-31 | 1989-02-06 | Toshiba Corp | Control device for tool life |
JPH059851U (en) * | 1991-07-16 | 1993-02-09 | 三菱重工業株式会社 | Numerical control device |
JPH0751998A (en) * | 1993-08-09 | 1995-02-28 | Fanuc Ltd | Tool life estimating method |
JPH1086039A (en) * | 1997-09-19 | 1998-04-07 | Toyoda Mach Works Ltd | Numerical controller having automatic machining condition preparation function |
JP2005199379A (en) * | 2004-01-15 | 2005-07-28 | Murata Mach Ltd | Machine tool monitoring device |
JP2012000680A (en) * | 2010-06-14 | 2012-01-05 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | Inventory control system of tool |
CN104002195A (en) * | 2014-05-05 | 2014-08-27 | 上海交通大学 | Tool life prediction system based on energy |
JP2018081399A (en) * | 2016-11-15 | 2018-05-24 | Dmg森精機株式会社 | Machine tool management system |
WO2018105175A1 (en) * | 2016-12-09 | 2018-06-14 | Dmg森精機株式会社 | Information processing method, information processing system, and information processing device |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPWO2021156991A1 (en) * | 2020-02-06 | 2021-08-12 | ||
WO2021156991A1 (en) * | 2020-02-06 | 2021-08-12 | 住友電気工業株式会社 | Analysis device, supply device, determination method, supply method, determination program, and supply program |
DE102021120457A1 (en) | 2020-09-28 | 2022-03-31 | Hitachi, Ltd. | TOOL CONDITION DETERMINATION SYSTEM |
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