JP6608881B2 - 工作機械の管理システム - Google Patents

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Description

本発明は工作機械の管理システムに関する。
従来、工作機械の管理システムは、外部サーバと複数の工作機械とをネットワークを介して接続し、外部サーバは各工作機械からデータを収集し、外部サーバにより機械の稼動状況を判断するなど各工作機械の管理を行っている。
例えば、加工時間に関連する情報及び信号情報などを外部サーバへ転送し、外部サーバで計算し、加工情報を判断する技術が、例えば、特許文献1に開示されている。また、工作機械の稼動寿命を伸ばすため、部品の点検周期及び寿命管理の必要がある。従来技術における保守管理システムでは、部品の使用状況は機械からデータを収集し、外部サーバにより計算して判断する。例えば、各種部品に関連する情報及び信号情報などを外部サーバへ転送し、外部サーバ処理より部品の寿命や保守時期を算出する方法が開示されている(特許文献2、特許文献3、特許文献4)。
特開2003−22107号公報 特開2005−284712号公報 特開2002−244707号公報 特開2001−350510号公報
しかしながら、従来技術では、熱変位における加工不良の場合、正確な処理手段がないため、生産情報を把握することができない。また、従来技術における保守管理システムは、部品の点検期間を予め設定する必要がある。例えば、各種部品に関連する情報及び信号情報などを外部サーバへ転送し、外部サーバ処理より点検のスケジュールを算出する方法が特許文献2に開示されている。
また、従来技術では、点検スケジュールを算出したが、部品に対する点検周期情報は固定され、変更がある場合、自動的に処理することができない問題があった。また、従来技術では、収集データをサーバ側で計算し、部品の使用状況を判断するが、実際の使用状況は保守計算の判断結果と違う可能性がある。また、収集信号だけで判断できない場合がある。
そこで、本発明の目的は、上記従来技術の問題点に鑑み、複数の工作機械から各種データをサーバで収集し、前記サーバで前記各種データを分析することにより、より高機能な工作機械の管理システムを提供することである。
一実施形態は、外部サーバ側が工作機械から収集するデータとして工作機械内で予測される熱変位予測値を収集し、予め外部サーバ側に記憶したデータと比較することにより、加工の良,不良を判断する。これにより、本実施形態は、熱変位における加工不良を判断する、正しい生産状況を把握できる。
一実施形態は、外部サーバ側が工作機械から各種情報を収集し、サーバにおける計算部に予め保守期間モデルと改良アルゴリズムを記憶させ、改良アルゴリズムにより収集したデータを分析し、保守期間モデルの計算式を変更することができる。
一実施形態は、前記サーバ側が工作機械から各種データを収集し、部品の使用状況を分析して、異常や点検が必要な機械に対して、サーバから制御することにより、検出センサを取り付けるロボットを機械に移動し、部品を検査し、部品の使用状況を判断することができる。
一実施形態は、機械の運転状況より保守期間モデルを自動的に改良しており、保守期間を適切に指定することができる。外部センサを設置する場合、信号情報を利用して保守期間モデルの計算式を組み込むことができる。これより、保守点検の合理化、機械部品の寿命延長を図ることができる。
一実施形態は、部品の実際の使用状況を検査することができる、収集データの計算結果より保守効果を向上することができる。
開示の一実施形態の管理システムは、外部サーバと、多数の工作機械のそれぞれを制御しているNC装置と、をネットワークで接続し、各工作機械のNC装置より取得した熱変位予測値を前記外部サーバに収集する工作機械の管理システムにおいて、前記外部サーバは、前記NC装置から前記熱変位予測値を収集し、予め記憶したデータとの差分の絶対値を求め、該求めた差分の絶対値と予め指定した許容範囲との比較に基づいて前記工作機械によるワークの加工の良否を判断する工作機械の管理システムである。
開示の一実施形態の管理システムは、外部サーバと、多数の工作機械のそれぞれを制御しているNC装置と、をネットワークで接続し、各工作機械のNC装置より取得した運転情報を前記外部サーバへ収集されるシステムにおいて、前記外部サーバにおいて、保守期間モデルと改良アルゴリズムを予め記憶する記憶手段と、前記保守期間モデルの計算式を前記改良アルゴリズムにより変更する変更手段と、前記保守期間モデルにより次回保守期間を求める計算手段と、を備えた工作機械の管理システムである。
開示の一実施形態の管理システムは、前記保守期間モデルの計算式を変更する変更手段が、手動あるいは自動的に実行することを特徴とする。
開示の一実施形態の管理システムは、前記保守期間モデルが、工作機械の潤滑剤における点検及び保守期間、工作機械の機構部の磨耗における点検及び保守期間、工作機械の加工工具における点検及び保守期間、工作機械の電気部品における点検及び保守期間、工作機械のユーザが定義した項目における点検及び保守期間、の少なくとも一つであることを特徴とする。
開示の一実施形態の管理システムは、外部サーバ、多数の工作機械のそれぞれを制御しているNC装置と、1種類以上の検出センサを取り付けたロボットと、をネットワークで接続し、前記各工作機械のNC装置より各種信号データを前記外部サーバに収集し、前記工作機械の部品の異常又は点検が必要な状況を判断する工作機械の管理システムにおいて、前記外部サーバに前記異常又は点検が必要と判断された場合、前記ネットワークに接続している前記ロボットを駆動し、前記工作機械の部品の近傍に前記ロボットを移動し、前記ロボットに取り付けた1種類以上の検出センサにより該部品を検査し、該検出センサからの検出信号が外部サーバに転送され、前記工作機械の前記部品の実際の使用状況を判断する工作機械の管理システムである。
開示の一実施形態の管理システムは、前記ロボットに取り付けられた前記検出センサが、視覚センサ、力センサ、温度センサ、の少なくとも一つであることを特徴とする。
開示の技術により、複数の工作機械から各種データをサーバで収集し、前記サーバで前記各種データを分析することにより、より高機能な工作機械の管理システムを提供できる。
本発明に係る工作機械の管理システムの一実施形態を示す図である。 本発明に係る工作機械の管理システムのフローチャートである。 SA02の比較方法を説明する図である。 本発明に係る工作機械の管理システムの他の実施形態を示す図である。 情報処理のフローを示す図である。 サーバ計算部におけるモデル変更の処理のフローチャートを示す図である。 潤滑保守を実行する処理のフローチャートを示す図である。 パラメータ一覧を示す図である。 ロボットを備えた本発明に係るシステムを示す図である。 ロボットを備えた本発明に係るシステムの一実施形態を示す図である。 ロボットを備えた本発明に係るシステムの一実施形態の処理のフローチャートである。
以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。複数の工作機械から各種データをサーバで収集し、前記サーバで前記各種データを分析することにより、より高機能な工作機械の管理システムを構成することにおいて、工作機械から収集するデータとして、工作機械から熱変位予測値、運転情報(運転データ)、センサからの情報(センサからの検出データ)を収集する例として説明する。本発明に係る管理システムは前記熱変位予測値、運転情報、センサからの情報の一つ以上のデータを含む。
<熱変位補正>
図1は本発明に係る工作機械の管理システムの一実施形態を示す図である。
工作機械の管理システムは、外部サーバ1と多数の工作機械2のそれぞれを制御しているNC装置(数値制御装置)3をネットワーク4で接続するシステムである。各工作機械のNC装置3より各種信号データを外部サーバ1に収集するシステムにおいて、外部サーバ1はそれぞれのNC装置3から熱変位予測値を収集し、予め記憶したデータと比較より加工不良を判断する。熱変位予測値の例として工具先端部熱変位予測値がある。
図2は本発明に係る工作機械の管理システムのフローチャートである。
(SA01)
外部サーバ1は、工作機械2の一つの駆動軸であるZ軸のZ軸方向に対して、指定したサンプリングタイム{T1,T2,・・・}で、NC装置3から工具先端部Z方向熱変位予測値{A1,A2,・・・}を収集する。
(SA02)
図3はSA02の比較方法を説明する図である。図3に示すように、予め記憶した指定サンプリングタイム{T1,T2,・・・}に対応する加工良好の時、Z軸方向基準変位量{B1,B2,・・・}と比較し、予測値とZ軸方向基準変位量の差分を求め、該求めた差分の絶対値が許容範囲{D1,D2,・・・}にあるか否かを判定する。差分の絶対値が許容値内であれば加工が良好判定し、許容値以上であれば加工不良と判定する。
|A−B|≧D 加工不良
|A−B|<D 加工良好
上記の{B1,B2,・・・}と{D1,D2,・・・}は加工ワークに対して、予め外部サーバ1の記憶手段に記憶しておく。なお、複数の加工ワーク及び工作機械の軸方向に複数のデータプールを準備する必要がある。
(SA03)
ステップSA02において判定して得られた結果を、工作機械2の管理システムの生産実績に登録する。
<保守期間>
図4は本発明に係る工作機械の管理システムの他の実施形態を示す図である。図5,図6は情報処理のフローを示す図である。外部サーバ1を設置し、当該外部サーバ1と多数の工作機械2のそれぞれを制御しているNC装置3とをネットワーク4を介して接続する。工作機械2の管理システムは、各工作機械2のNC装置3より取得した運転情報5を外部サーバ1に収集するシステムである。外部サーバ1に収集された運転情報5はサーバデータベース(記憶手段)9に記憶される。
図4に示されるように、外部サーバ1において、保守期間計算モデル6と改良アルゴリズム7を予めサーバ計算部8に記憶しておく。保守期間計算モデル6を用いて、保守期間をサーバ計算部8で計算し、次回保守期間を判断する。又、改良アルゴリズム7は運転情報5を常に分析する。この工作機械2の管理システムは、保守期間計算モデル6の計算式を改良アルゴリズム7によって変更する特徴を有する。
図6はサーバ計算部におけるモデル変更の処理のフローチャートを示す図である。
(SB01)
予測モデルを調整するか否かを判断し、調整する場合はステップSB03へ移行し、調整しない場合はステップSB02へ移行する。
(SB02)
保守期間計算モデル6により算出する。保守期間モデルの初期設定値はT=Tである。
(SB03)
改良アルゴリズム7より保守期間計算モデル6の計算式を変更する。
ここで、改良アルゴリズム7による保守期間計算モデル6の計算式の変更を説明する。
保守部品に影響が与える信号(工作機械の運転情報5)を外部サーバ1に転送しており、該保守部品に影響を与える信号のうち保守部品寿命が短縮する傾向の信号が{M}={m1、m2、…}、各対応信号の保守期間内の積算時間は{tm、tm、…}である。
一方、保守部品寿命を伸ばす傾向の信号が{N}={n1、n2、…}、各対応信号の保守期間内の積算時間は{tn、tn、…}である。保守期間モデルの初期設定値はT=Tであり、改良アルゴリズム7より保守期間計算モデル6は数1式により表される。
Figure 0006608881
つまり、保守部品寿命を伸ばす傾向の信号により保守期間が延長する、保守部品寿命を短縮する傾向の信号より保守期間が短縮するように保守期間計算モデル6を変更する。なお、改良アルゴリズム7より保守期間計算モデル6の保守期間は、初期設定値Tに対して長くなったり短くなったりする。保守期間が極端に短くなったり、極端に長くなったりした場合は何らかの異常発生が考えられるので、保守期間の上限値または下限値、あるいはその両方を設定してもよい。設定した範囲を超えた場合はアラームで作業者に伝えるようにしてもよい。例えば、サーバ計算部8に最小保守期間Tinを設定してもよい。
ここで、図7により本発明における一つの計算部の実施例のフローチャートを示す。本実施例における運転情報5を主軸高速回転信号とする、保守内容を潤滑剤の保守及び点検期間とする。高速回転の定義を予め指定、例えば、最高回転速度の80%に指定する。前回潤滑期間T内、主軸回転速度が最高回転速度80%状態の積算経過時間tmは予め高速回転が潤滑不足となる傾向に設定する。なお、図7には示されていないが、主軸の温度を測定し、予め設定された温度以下の状態の積算時間tnは潤滑が円滑であり保守期間を延ばす傾向に設定する。保守期間を伸ばす例としては主軸の回転が休止している時間もある。改良アルゴリズム7よる計算式の変更は、数2式で表される。
Figure 0006608881
以下、各ステップに従って説明する。
(SC01)
計算部の処理は指定され時間間隔及びサンプリングタイムPで実行する。
サンプリングタイムPは外部サーバ1側で予め設定する。
(SC02)
主軸保守情報Kは外部サーバ1側で設定するパラメータ。
具体的には、外部サーバ1で収集した情報(運転情報5)を分析しており、分析は以下の流れで行われる。
予め設定するパラメータAin
inは前回潤滑供給の実行時刻から現時点まで潤滑に関するアラームや警告メッセージ数の上限。潤滑保守期間の初期設定値Tを設定する。
そして、前回潤滑供給から現在まで潤滑に関するアラームや警告メッセージ数をAとする。
< Ain の場合、潤滑が適当と判定する、K = 0に設定する。
> Ainの場合、潤滑供給期間を改良と判定する、K = 1に設定する。
上記のようにKの数値は自動的に設定される。また、ユーザ側が潤滑状況を手動でKの数値を設定できるようにしてもよい。
これにより、Kの数値によって次の各ステップに進める。
(SC03)
K = 0の場合、潤滑期間計算モデル6を使用する。
現在の予測が適当のため、次回潤滑期間変更なし、つまり、T = T
(SC04)
K = 1の場合、改良アルゴリズム7に従って、保守期間計算モデル6である潤滑期間計算モデル6の計算式を変更する(数2式参照)。
なお、図8は図7に示されるフローチャートで用いられるパラメータを一覧に示す図である。
保守期間モデルは、工作機械の潤滑剤における点検及び保守期間、工作機械の機構部の磨耗における点検及び保守期間、工作機械の加工工具における点検及び保守期間、工作機械の電気部品における点検及び保守期間、工作機械のユーザが定義した項目における点検及び保守期間、の少なくとも一つである。
<センサを備えたロボット>
図9はロボットを備えた本発明に係るシステムを示す図である。外部サーバ1を設置し、該外部サーバ1と多数の工作機械2のそれぞれを制御しているNC装置3と各種検出センサ16,17を取り付けたロボット15を、ネットワーク4を介して接続し、各工作機械2のNC装置3より各種信号データを外部サーバ1に収集し、部品の異常又は点検が必要な状況を判断する工作機械の管理システムが構成される。
前記工作機械の管理システムにおいて、外部サーバ1より前記異常又は点検が必要な時、ネットワーク4に接続されているロボット15を駆動し、工作機械2の異常又は点検が必要な部品の近傍に移動し、ロボット15に取り付けたセンサ16,17が対応する部品を検査し、検出信号が外部サーバ1に転送される。この工作機械の管理システムでは、部品の実際の使用状況を判断できることを特徴とする。
図10はロボットを備えた本発明に係るシステムの一実施形態を示す図である。視覚センサと力センサ取り付けたロボットを用いた工作機械の保守管理システムである。ロボット15はロボット移動装置18により移動することが可能である。ロボット15は視覚センサ16と力センサ17を備えている。これらのセンサによって部品の検査を行うことができる。
図11はロボットを備えた本発明に係るシステムの一実施形態の処理のフローチャートである。
(SD01)
外部サーバ1はロボット15に対して点検を指示する。ロボット15は外部サーバ1から点検指示を受けたか否かを判断し、点検指示を受けた場合(YES)にはステップSD02へ移行し、受けていない場合(NO)には点検指示を受けるのを待つ。
(SD02)
点検指示がある時、ロボット15は対象の工作機械に移動する。
(SD03)
点検が必要な部品に対して、視覚センサと力センサを選択、若しくは両方のセンサを選択する。
(SD04)
例えば、加工工具が異常の場合、視覚センサ16より対象工具の磨耗及び損傷状況を点検する、又は力センサ17を工具に接触することにより工具の振動状況を点検する(SD05)。
(SD06)
点検結果を外部サーバ1へ転送し、処理を終了する。
1 外部サーバ
2 工作機械
3 NC装置
4 ネットワーク
5 運転情報
6 保守期間計算モデル
7 改良アルゴリズム
8 サーバ計算部
9 サーバデータベース
15 ロボット
16 視覚センサ
17 力センサ
18 ロボット移動装置(無線LAN接続装置内蔵)

Claims (6)

  1. 外部サーバと、多数の工作機械のそれぞれを制御しているNC装置と、をネットワークで接続し、各工作機械のNC装置より取得した運転情報が前記外部サーバへ収集されるシステムにおいて、
    前記外部サーバにおいて、保守期間モデルと改良アルゴリズムを予め記憶する記憶手段と、
    前記保守期間モデルの計算式を前記改良アルゴリズムにより変更する変更手段と、
    前記保守期間モデルにより次回保守期間を求める計算手段と、
    を備えた工作機械の管理システム。
  2. 前記保守期間モデルの計算式を変更する変更手段は、手動あるいは自動的に実行する請求項1に記載の工作機械の管理システム。
  3. 前記保守期間モデルは、工作機械の潤滑剤における点検及び保守期間、工作機械の機構部の磨耗における点検及び保守期間、工作機械の加工工具における点検及び保守期間、工作機械の電気部品における点検及び保守期間、工作機械のユーザが定義した項目における点検及び保守期間、の少なくとも一つである請求項1に記載の工作機械の管理システム。
  4. 前記保守期間モデルは、保守部品寿命を伸ばす傾向の信号により保守期間を延長し、前記保守部品寿命を短縮する傾向の信号により保守期間を短縮するように変更される請求項1〜3のいずれか一つに記載の工作機械の管理システム。
  5. 前記保守期間モデルは、
    Figure 0006608881
    ただし、[tm1、tm2、・・・]は、保守部品寿命の短縮する傾向の各信号の保守期間内の積算時間、[tn1、tn2、・・・]は、保守部品寿命を伸ばす傾向の各信号の保守期間内の積算時間、
    により表される請求項4に記載の工作機械の管理システム。
  6. 前記外部サーバは、前記各工作機械から該工作機械内で予測される熱変位予測値を収集し、予め前記外部サーバに記憶したデータと比較し、前記工作機械による加工の良、不良を判断する請求項1に記載の工作機械の管理システム。
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