JP7119337B2 - Tool life predictor - Google Patents
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Description
本発明は、工具寿命予測装置に関するものである。 The present invention relates to a tool life predicting device.
特許文献1には、各加工工程の実施によって進行する工具の摩耗の進行度合いに応じた摩耗評価指数を工具毎に予め設定しておき、各加工工程の繰り返しに応じて累計した累計摩耗評価指数を使用工具毎に算出し、累計摩耗評価指数が限界指数に至ったとき使用工具が寿命に達したと判定することが記載されている。
In
特許文献2には、今回加工予定の工作物について事前に測定された比切削抵抗と、それ以前に加工された工作物についての既に測定済みの加工負荷値及びこれに対応する比切削抵抗とを用いて、今回加工予定の工作物を加工する際に発生すると予測される加工負荷値を予測し、予測した加工負荷値を用いて工具が寿命に達しているかを検出することが記載されている。
In
特許文献3には、加工材質によって決まる材質係数及び加工条件による加工条件係数を加味した補正係数を求め、工具の使用時間に補正係数を乗じて工具の使用時間を補正し、補正された工具の使用時間を累積して工具の寿命を推定することが記載されている。
In
特許文献1においては、同一の加工工程を繰り返す場合には適用できるが、異なる加工工程を行う場合には適用できない。つまり、特許文献1に記載の技術では、同種の工作物を大量生産する場合に適用される。しかし、当該技術は、多品種少量生産、すなわち多品種少量の工作物を加工する場合における工具の寿命予測に適用することができない。
また、工具の使用開始から寿命到達までにおいて、工具の切れ味等の工具の状態が変化する。しかし、特許文献2,3に記載の技術においては、工具の状態の変化を考慮できていない。そのため、当該技術では、高精度な工具の寿命予測ができない。
Moreover, the state of the tool, such as the sharpness of the tool, changes from the start of use of the tool to the end of its service life. However, the techniques described in
本発明は、多品種少量生産のおける工具の寿命予測が可能であり、工具の使用開始から寿命到達までにおける工具の状態を考慮するにより高精度に工具の寿命予測が可能となる工具寿命予測装置を提供することを目的とする。 The present invention is a tool life prediction device that can predict tool life in high-mix low-volume production, and can predict tool life with high accuracy by considering the state of the tool from the start of use until the end of its life. intended to provide
本発明に係る工具寿命予測装置は、
複数種の工具により複数種の工作物を加工する場合において前記複数種の工具のそれぞれの寿命を予測する工具寿命予測装置であって、
前記複数種の工具のそれぞれに対応する情報取得用の第一工具を用いて前記複数種の工作物Wについての第一加工を行った場合に、前記第一工具の種類毎にグループ分けし、かつ、それぞれの前記第一工具の使用開始から寿命到達までにおける第一加工情報であって、前記第一加工を複数個の前記第一工具について行った場合における前記第一加工情報を取得する第一加工情報取得部と、
前記第一加工情報に基づいて決定された演算モデルであり、前記第一工具と同種の工具の寿命予測を行うための前記演算モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記第一工具と同種の工具であって寿命予測対象である第二工具を用いて、1個の前記第二工具の使用開始から寿命到達までにおいて前記複数種の工作物を加工する第二加工を行う場合に、前記第二加工を行っている時の前記第一加工情報と同種の第二加工情報を取得する第二加工情報取得部と、
前記第二加工情報及び前記演算モデルに基づいて、前記第二工具の寿命予測を行う予測部と、
を備え、
前記第一加工情報は、前記第一工具の使用時間、前記第一工具を回転させる主軸装置のモータのトルクの特徴量、前記第一工具と前記工作物との相対移動のためのモータのトルクの特徴量、前記主軸装置の振動に関する特徴量、加工条件、及び、前記工作物の材質に関する情報を含む。
The tool life prediction device according to the present invention is
A tool life prediction device that predicts the life of each of the plurality of types of tools when machining a plurality of types of workpieces with a plurality of types of tools,
When the plurality of types of workpieces W are subjected to the first machining using the first tools for information acquisition corresponding to each of the plurality of types of tools, grouping by type of the first tools, Further, the first machining information is acquired from the start of use of each of the first tools to the end of the life, and the first machining information is acquired when the first machining is performed for a plurality of the first tools. a first processing information acquisition unit to
a model storage unit that stores the computation model, which is a computation model determined based on the first machining information, for estimating the life of a tool of the same type as the first tool;
Second machining of machining the plurality of types of workpieces from the start of use of one of the second tools to the end of the life using a second tool that is the same type of tool as the first tool and whose life is to be predicted. a second processing information acquisition unit that acquires second processing information of the same type as the first processing information when performing the second processing, when performing the second processing;
a prediction unit that predicts the life of the second tool based on the second machining information and the arithmetic model;
with
The first machining information includes the usage time of the first tool, the characteristic amount of the torque of the motor of the spindle device that rotates the first tool, and the torque of the motor for relative movement between the first tool and the workpiece. feature quantity, feature quantity relating to vibration of the spindle device, machining conditions, and information relating to the material of the workpiece .
本発明によれば、演算モデルは、第一工具により複数種の工作物の第一加工を行った場合において、第一工具の使用開始から寿命到達までにおける第一加工情報に基づいて決定されている。つまり、演算モデルは、第一工具の使用開始から寿命到達までにおける第一工具の状態を考慮している。さらに、演算モデルを決定するための第一加工情報は、第一工具により複数種の工作物を加工した場合における情報である。そのため、演算モデルは、特定の一種の工作物を加工した場合を対象としているのではなく、複数種の工作物を加工した場合を対象としている。つまり、演算モデルは、多品種少量生産を対象としている。 According to the present invention, the computation model is determined based on the first machining information from the start of use of the first tool to the end of its life when the first tool performs the first machining of a plurality of types of workpieces. there is In other words, the computational model considers the state of the first tool from the start of use until the end of the life of the first tool. Furthermore, the first machining information for determining the computational model is information when a plurality of types of workpieces are machined by the first tool. Therefore, the computational model is intended not for machining a specific type of workpiece, but for machining a plurality of types of workpieces. In other words, the calculation model is intended for high-mix low-volume production.
そして、予測部が、当該演算モデルを用いると共に、第一工具と同種の第二工具により第二加工を行った場合の第二加工情報を用いることにより、第二工具ついての寿命予測を行っている。つまり、予測部は、第二工具による第二加工情報と演算モデルとを用いることにより、第二工具が使用開始から寿命到達までにおけるどの状態に位置するのかを得ることができ、第二工具の寿命予測が可能となる。 Then, the prediction unit uses the calculation model and second machining information when the second tool of the same type as the first tool performs the second machining, thereby predicting the life of the second tool. there is That is, by using the second machining information by the second tool and the calculation model, the prediction unit can obtain the state in which the second tool is positioned from the start of use to the end of its life. Life expectancy can be predicted.
以上より、本発明によれば、多品種少量生産のおける工具の寿命予測が可能であり、工具の使用開始から寿命到達までにおける工具の状態を考慮するにより高精度に工具の寿命予測が可能となる。 As described above, according to the present invention, it is possible to predict the tool life in high-mix low-volume production, and it is possible to predict the tool life with high accuracy by considering the state of the tool from the start of use to the end of the tool life. Become.
(1.工作機械1の構成)
工作機械1は、生産計画に基づいて複数種の工作物Wを順次加工する機械である。つまり、工作機械1は、多品種少量生産を行うための機械である。工作機械1は、工具を用いて、例えば、切削加工、研削加工、鍛造加工、放電加工等を行う。工作機械1の一例について、図1及び図2を参照して説明する。工作機械1は、生産ラインにおいて工作物Wを切削加工する横形のマシニングセンタを例にあげる。なお、工作機械1としてのマシニングセンタの構成は、以下の構成の他に、種々の公知の構成を採用することができる。
(1. Configuration of machine tool 1)
The
マシニングセンタは、例えば以下のように構成される。設置面にベッド11が固定され、ベッド11には、コラム12がX軸方向(図1の紙面前後方向)に移動可能に支持されている。コラム12の前面(図1の右面)には、サドル13がY軸方向(図1の上下方向)に移動可能に支持されている。サドル13には主軸装置14が設けられ、主軸装置14における回転体である主軸(図示せず)に工具15が保持されている。
A machining center is configured, for example, as follows. A
また、ベッド11上において、コラム12に対してZ軸方向(図1の左右方向)に対向する位置に、テーブル16がZ軸方向に移動可能に支持されている。テーブル16上には、工作物Wが固定されている。さらに、ベッド11上において、コラム12の側方には、工具マガジン17が設けられている。工具マガジン17には、複数の工具15が収容されている。さらに、自動工具交換装置18が設けられており、工具マガジン17に収容されている複数の工具15のうち指定された工具番号の工具15と、主軸装置14に保持されている工具15とを交換する。
A table 16 is supported on the
さらに、工作機械1であるマシニングセンタは、図2に示すように、CNC(Computerized Numerical Control)装置21、PLC(Programmable Logic Controller)22、各種検出器23a,23b,23c,23d,24a,24b,24c、及び、第一予測装置25を備える。
Furthermore, as shown in FIG. 2, the machining center which is the
CNC装置21は、加工プログラム(NCプログラム)に従って、主軸装置14における主軸を回転するためのモータ(図示せず)を制御し、且つ、主軸装置14に取り付けられた工具15と工作物Wとを相対移動させるためのモータ(図示せず)を制御する。CNC装置21は、例えば、主軸装置14のモータの駆動電流を検出する検出器23a、コラム12、サドル13及びテーブル16を移動するためのモータの駆動電流を検出する検出器23b、コラム12のX軸位置、サドル13のY軸位置及びテーブル16のZ軸位置などを検出する検出器23cによる検出情報を取得して、各モータの制御を行う。また、CNC装置21は、外気温を検出する検出器23dによる検出情報を取得して、例えば熱変位補正などを行う。
The
PLC22は、ラダー回路やシーケンシャルファンクションチャート(SFC)などに従って、シーケンス制御を行う。PLC22は、工作機械1に設けられるON/OFFの検出器24a,24b,24cの情報を取得する。例えば、PLC22は、指定の工具番号の工具15を、自動工具交換装置18における交換位置に移動するための動作を制御したり、自動工具交換装置18の動作を制御したりする。また、PLC22は、クーラント装置(図示せず)のポンプを制御することで、クーラントの供給を制御する。
The
第一予測装置25(工具寿命予測装置)は、複数種の工具15を用いて複数種の工作物Wを加工する場合において複数種の工具15のそれぞれの寿命を予測する。第一予測装置25は、工作機械1に設けられた検出器23a-23d,24a-24cの検出データ(工作機械1に関するデータに相当する)、及び、CNC装置21における制御データ、PLC22におけるI/Oメモリに記憶されているI/Oデータなどを取得する。
The first prediction device 25 (tool life prediction device) predicts the life of each of the multiple types of
ここで、第一予測装置25は、例えば、ベッド11上の奥側に配置されたり、制御盤(図示せず)の筐体の中に収容されたりする。第一予測装置25は、CNC装置21及びPLC22と接続されている。例えば、第一予測装置25は、LANコネクタ及びUSBコネクタなどを備えており、CNC装置21及びPLC22と接続される。つまり、第一予測装置25は、CNC装置21及びPLC22とは、Ethernet(登録商標)やEtherCAT(登録商標)などにより接続されている。すなわち、第一予測装置25は、CNC装置21及びPLC22と、例えば、OSI参照モデルの下位2層(物理層及びデータリンク層)のネットワークプロトコルを用いて通信する。
Here, the
一般に、インターネット・プロトコル・スイートは、OSI参照モデルの第3層(ネットワーク層)以上のプロトコルが用いられる。そして、物理層やデータリンク層によるデータ伝送速度は、インターネット・プロトコル・スイートによるデータ伝送速度に比べて、高速である。 In general, the Internet protocol suite uses protocols of layer 3 (network layer) and above of the OSI reference model. The data transmission speed of the physical layer and data link layer is higher than the data transmission speed of the Internet protocol suite.
そして、本実施形態における第一予測装置25は、通信対象(CNC装置21及びPLC22)に近くに下位層のプロトコルにより接続されたエッジコンピューティングを構成している。なお、エッジコンピューティングは、インターネット・プロトコル・スイートを利用したクラウドコンピューティングと対比させた称呼として用いる。
The
また、第一予測装置25は、外部機器として入力装置26及び表示装置27を着脱可能に接続することができる。そのため、第一予測装置25は、表示装置27に接続するための端子を備えている。入力装置26は、第一予測装置25の設定内容を入力及び編集する。表示装置27は、第一予測装置25による処理内容を表示することができる。なお、第一予測装置25が、入力装置26及び表示装置27を備える構成としてもよい。
Also, the
さらに、第一予測装置25は、LANコネクタに接続されたLANケーブルをサーバなどの管理装置28(工具寿命予測装置)に接続することで、第一予測装置25による処理結果等のデータを第二予測装置としての管理装置28に伝送することができる。第二予測装置としての管理装置28は、生産計画を記憶すると共に、第一予測装置25による処理結果、生産計画及び加工プログラムを用いて工具の寿命を予測する。つまり、第二予測装置としての管理装置28は、生産計画を考慮して、複数種の工具15を用いて複数種の工作物Wを加工する場合において複数種の工具15のそれぞれの寿命を予測する。
Furthermore, the
なお、第一予測装置25は、CNC装置21やPLC22と別体の装置として説明するが、CNC装置21やPLC22などの組み込みシステムとすることもでき、工作機械1とは別位置に配置されるパーソナルコンピュータやサーバなどとすることもできる。また、第一予測装置25と管理装置28とは、工具寿命予測装置50を構成する。
Although the
(2.工具寿命予測装置50の構成)
工具寿命予測装置50の構成について、図3-図14を参照して説明する。図3に示すように、工具寿命予測装置50は、第一予測装置25と、第二予測装置としての管理装置28とにより構成される。
(2. Configuration of tool life prediction device 50)
The configuration of the tool
第一予測装置25は、第一データベース31、基準データ取得部32、対象データ取得部33、データ取得判定部34、結合データ生成部35、第一加工情報取得部36、モデル記憶部37、及び、第二加工情報取得部38を備える。
The
第一データベース31は、CNC装置21及びPLC22が記憶しているデータのうち、予め設定した種類のデータを取得して記憶する。第一データベース31には、CNC装置21及びPLC22を介して、検出器23a-23d、24a-24cが検出したデータが記憶される。さらに、第一データベース31には、CNC装置21が制御に用いるデータ、及び、PLC22の制御に用いるI/Oデータが記憶されている。
The
例えば、マシニングセンタにより複数個の工作物を連続加工する場合において、1個の工作物を加工し終わるたびに、第一データベース31に、データが記憶されるようにする。つまり、1個の工作物を加工し終わると、第一データベース31に、当該工作物に関するデータが新たに追加される。また、データは、データファイルなどとして記憶媒体へ保存されてもよいし、データは、1加工サイクルのように1サイクルで追加されたり、一定周期で取得し追加されたりしてもよい。
For example, in the case of continuously machining a plurality of workpieces with a machining center, data is stored in the
ここで、第一データベース31には、現在使用している工具15(「グループ分けの基準」に相当する)の工具番号(「工具の識別情報」に相当する)に関する基準データを含むものとする。工具15に関する基準データ(File_A)は、図4に示すように、工具15の識別情報としての工具番号と、工具15の動作時刻情報(日時を含む)とを含む。本実施形態においては、基準データの一例は、図4に示すように、工具15が動作した時刻情報(工具15により加工を開始した時刻)と、当該時刻において使用している工具15の識別情報としての工具番号とを含む。工具15の工具番号は、CNC装置21の加工プログラムの実行情報、又は、PLC22の工具交換動作に関する情報などから取得される。
Here, it is assumed that the
工具15に関する基準データにおけるグループとは、複数種の工具15のそれぞれに対応するグループである。つまり、工具15の種類が異なれば、グループが異なる。なお、図4においては、工具15が変更されたタイミングで、新たな基準データが記録されている。基準データが記憶されるタイミングは、所定周期としてもよい。
A group in the reference data regarding the
さらに、第一データベース31には、工作機械1に設けられた検出器23a-23d、24a-24cにより検出された工作機械1の状態に関する対象データを含む。例えば、第一データベース31には、工具15の使用時間、主軸装置14のモータのトルクの特徴量、X,Y,Zの各軸のモータのトルクの特徴量、主軸装置14の振動に関する特徴量、加工条件、工作物Wの材質等を含む。
Further, the
ここで、工具15の使用時間は、工具15の使用開始からの累積使用時間である。主軸装置14のモータのトルクの特徴量は、例えば、トルクのピーク値、分散値、平均値等である。X,Y,Zの各軸のモータのトルクの特徴量は、トルクのピーク値、分散値、平均値等である。主軸装置14の振動に関する特徴量は、加工周波数ピーク(「主軸回転数×工具の刃数」に対応)、回転周波数ピーク(「主軸回転数」に対応)、Overall値(「振動値のFFT値の合計値」に対応)、RMS値(「振動値のFFT値のばらつき」に対応)等である。加工条件は、主軸回転数、X,Y,Zの各軸の送り速度、切込量等である。
Here, the usage time of the
例えば、第一データベース31には、主軸装置14のモータの駆動電流を検出する検出器23aにより検出される対象データを含む。当該対象データ(File_B)は、図5に示すように、検出器23aにより検出された時刻情報(日時を含む)と、当該時刻において検出器23aによって取得された主軸装置14のモータの駆動電流のデータとを含む。本実施形態においては、対象データの一例は、図5に示すように、検出した時刻(日時)と、当該時刻において検出器23aによって取得された主軸装置14のモータの駆動電流のデータとを含む。対象データは、それ自身で、グループ分けをできる情報ではない。また、対象データは、所定周期毎に記憶されている。なお、工具15の工具番号の取得のサンプリング周期は、主軸装置14のモータの駆動電流の検出データのサンプリング周期より長い。
For example, the
基準データ取得部32は、第一データベース31に記憶されているデータの中から、グループ分けの基準としての基準データを取得する。対象データ取得部33は、第一データベース31に記憶されているデータの中から、対象データを取得する。
The reference
データ取得判定部34は、予め設定されたアルゴリズムに基づいて、基準データ取得部32が基準データを取得したことを判定し、且つ、対象データ取得部33が対象データを取得したことを判定する。ここで、1個の工作物が加工し終わると、第一データベース31に基準データ(File_A)及び対象データ(File_B)が記憶される。そのため、1個の工作物が加工し終わるタイミングで、基準データ取得部32が基準データ(File_A)を取得すると共に、対象データ取得部33が対象データ(File_B)を取得することになる。つまり、データ取得判定部34も、1個の工作物が加工し終わるタイミングで、両データが取得されたと判定する。
The data
結合データ生成部35は、基準データ(File_A)及び対象データ(File_B)が取得されたとデータ取得判定部34が判定した場合に、工具別結合データの生成を開始する。工具別結合データは、基準データ(File_A)における工具15の種類毎に、対象データ(File_B)において基準データ(File_A)の動作時間帯と同一時間帯に検出したデータを、基準データ(File_A)と結合させたデータである。
The combined
結合データ生成部35は、総結合データ生成部35aと工具別分割部35bとを備える。総結合データ生成部35aは、基準データ(File_A)及び対象データ(File_B)を、基準データ取得部32及び対象データ取得部33から取得する。続いて、図6に示すように、総結合データ生成部35aは、取得した基準データ(File_A)及び対象データ(File_B)を、基準データ(File_A)の動作時間及び対象データ(File_B)の検出時間で対応付けて結合した総結合データ(File_C)を生成する。
The combined
つまり、総結合データ(File_C)は、時刻(日時)、当該時刻に動作していた工具15の工具番号、当該時刻に検出された駆動電流のデータ等を含む。このとき、図6に示すように、基準データ(File_A)が存在しない時刻における工具番号の情報は、直前の情報を引き継ぐ。つまり、工具番号がT3からT1に変更されるまでの間、工具番号はT3となる。また、工具番号がT1からT7に変更されるまでの間、工具番号はT1となる。
That is, the total combined data (File_C) includes the time (date and time), the tool number of the
工具別分割部35bは、総結合データ(File_C)における基準データ(File_A)の工具15の種類(Gr1,Gr2,Gr3)に基づいて総結合データ(File_C)を工具別に分割することにより、図7A-図7Cに示すように、工具15の種類毎に工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)を生成する。つまり、各工具別結合データは、時刻(日時)、当該時刻に動作していた工具15の工具番号、当該時刻に検出された駆動電流のデータを含んでいる。そして、同一の工具別結合データにおいて、工具番号は同一となる。
The tool-by-
第一加工情報取得部36は、複数種の工具15のそれぞれに対応する情報取得用の第一工具を用いて複数種の工作物Wについての第一加工を行った場合に、第一工具の使用開始から寿命到達までにおける第一加工情報を取得する。ここで、第一加工情報は、第一加工を行った場合において、工具別分割部35bによって生成された工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)である。
The first machining
第一加工とは、例えば、多品種少量生産を行うための実際の生産計画に基づいて実行される複数種の工作物Wに対する加工である。ただし、第一加工は、実際の生産計画に基づく加工に限られず、試し加工を対象とすることもできる。 The first machining is, for example, machining of a plurality of types of workpieces W that is executed based on an actual production plan for high-mix low-volume production. However, the first processing is not limited to processing based on an actual production plan, and can also be targeted for trial processing.
ここで、複数種の工作物Wを複数種の工具15により加工する場合において、各工具15は、寿命に到達する度に、新品に交換される。例えば、工具番号T1の工具15に着目し、第一加工を行った場合において、加工した工作物Wの数と工具15の使用時間との関係を図8に示す。図8においては、工具15が新品に交換されると、工具15の使用時間がリセットされる。つまり、図8において、○印は、作業者によって工具15が寿命に到達したと判断され、工具15が新品に交換されたタイミングを意味する。
Here, when machining a plurality of types of workpieces W with a plurality of types of
図8に示すように、工作物Wの種類が異なる場合において、工具15の使用開始から寿命到達までの工作物Wの加工数及び工具15の使用時間は、異なる。例えば、寿命到達の工具15の使用時間は、200分以上の場合、50分程度の場合等、様々である。寿命到達までに加工した工作物Wの数も、様々である。
As shown in FIG. 8, when the types of workpieces W are different, the number of workpieces W to be machined from the start of use of the
そして、第一加工情報取得部36は、第一加工を行った場合における第一加工情報を取得する。第一加工情報取得部36が第一加工情報を取得するタイミングは、例えば、図9の○印にて示す。図9は、図8と同様に、加工した工作物Wの数と工具15の使用時間との関係を示す図である。取得する第一加工情報は、工具別分割部35bによって生成された工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)である。つまり、第一加工情報は、工具15の種類毎にグループ分けされた情報であって、工具15の使用時間、主軸装置14のモータのトルクの特徴量、X,Y,Zの各軸のモータのトルクの特徴量、主軸装置14の振動に関する特徴量、加工条件、工作物Wの材質等に関する情報を含む。このように、第一加工情報は、複数種の変数を含む。
Then, the first processing
モデル記憶部37は、複数種の工作物Wに関する第一加工情報に基づいて決定される演算モデルであって、第一工具と同種の工具の寿命予測を行うための演算モデルを記憶する。演算モデルは、工具15の寿命到達の有無、及び、工具15の寿命到達までの残り使用時間を予測可能なモデルとされる。
The
例えば、演算モデルは、寿命到達までの残り使用時間そのものを予測してもよいし、予測される残り使用時間に対応する複数のレベルの中から該当するレベルを決定するようにしてもよい。本実施形態においては、演算モデルは、後者のレベルを決定する場合とする。図10に示すように、複数種のレベルは、例えば、レベル1-5に分類されている。レベル1は、予測される残り使用時間が15分未満に対応する。レベル2は、予測される残り使用時間が15分以上30分未満に対応する。レベル3は、予測される残り使用時間が30分以上60分未満に対応する。レベル4は、予測される残り使用時間が60分以上120分未満に対応する。レベル5は、予測される残り使用時間が120分以上に対応する。つまり、レベル1が、寿命到達に近い状態であり、レベル5が、新品に近い状態である。
For example, the calculation model may predict the remaining usage time itself until the end of the service life, or may determine a corresponding level from among a plurality of levels corresponding to the predicted remaining usage time. In this embodiment, the calculation model determines the latter level. As shown in FIG. 10, the multiple types of levels are classified into levels 1-5, for example.
そして、演算モデルは、第一加工情報に基づいて残り使用時間に対応するレベルを予測し、工具15の実際の残り使用時間と第一加工情報に基づいて予測される残り使用時間とが適合するように設定される。設定された演算モデルと第一加工情報とを用いて予測された残り使用時間に対応するレベルは、図10に示すようになる。図10に示すように、工具15を新品に交換したばかりのタイミングにおいては、レベル5となっており、寿命到達間近においては、レベル1となっていることが分かる。
Then, the calculation model predicts a level corresponding to the remaining usage time based on the first machining information, and the actual remaining usage time of the
演算モデルは、線形適応(例えば、線形適応制御等)、非線形同定(例えば、逐次型同定等)、ベイズ手法(例えば、ナイーブベイズ分類器、ベイジアンネットワーク等)、機械学習(例えば、ニューラルネットワーク、サポートベクタマシン(SVM)、ランダムフォレスト、k近傍法等)、回帰分析(例えば、重回帰分析、リッジ回帰、ロジスティック回帰等)等を適用できる。 Computational models include linear adaptation (e.g., linear adaptive control, etc.), nonlinear identification (e.g., sequential identification, etc.), Bayesian methods (e.g., naive Bayes classifiers, Bayesian networks, etc.), machine learning (e.g., neural networks, support vector machine (SVM), random forest, k-nearest neighbor method, etc.), regression analysis (eg, multiple regression analysis, ridge regression, logistic regression, etc.), etc. can be applied.
例えば、演算モデルは、図11に示すように、加工周波数ピーク、主軸トルクピーク及びOverall値を変数としており、これらの3個の変数の値に基づいてレベルを決定する。なお、演算モデルは、4個以上の変数を用いたモデルとすることもでき、1個又は2個の変数を用いたモデルとすることもできる。また、モデル記憶部37は、複数種の演算モデルを記憶するようにしてもよい。例えば、モデル記憶部37は、機械学習の演算モデルと、回帰分析の演算モデルとを記憶するようにしてもよい。また、モデル記憶部37は、例えば、加工材質の種類及び加工条件等に応じて異なる演算モデルを記憶するようにしてもよい。
For example, as shown in FIG. 11, the computational model uses the machining frequency peak, the spindle torque peak and the Overall value as variables, and determines the level based on the values of these three variables. The computational model can be a model using four or more variables, or a model using one or two variables. Also, the
ここで、演算モデルは、任意の時刻における変数の値を用いて、当該任意の時刻における工具15の寿命予測を行う。つまり、演算モデルは、特定の時刻における工具15の寿命予測を行うために、過去の情報を用いることなく、その時刻(瞬間)における情報を用いるだけである。なお、演算モデルは、過去の情報を用いて、工具15の寿命予測を行うようにしてもよい。
Here, the calculation model uses the values of the variables at an arbitrary time to predict the life of the
また、モデル記憶部37は、一旦決定された演算モデルを記憶した後に、継続して取得された第一加工情報を用いて演算モデルを更新するようにしてもよい。もちろん、モデル記憶部37は、一旦決定された演算モデルを記憶した後は、更新しないようにしてもよい。演算モデルを更新する場合には、第一加工情報取得部36は、第一加工情報としての工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)を継続して取得し続けることになる。一方、演算モデルを更新しない場合には、第一加工情報取得部36は、演算モデルが決定された後には、第一加工情報としての工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)を取得することはない。
Further, the
第二加工情報取得部38は、モデル記憶部37に演算モデルが記憶された後において、第一工具と同種の工具15であって寿命予測対象である第二工具を用いて複数種の工作物Wについての第二加工を行った場合に、第二加工を行っている時の第二加工情報を取得する。ここで、第二加工情報は、第二加工を行った場合において、工具別分割部35bによって生成された工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)である。
After the computational model is stored in the
第二加工とは、第一加工に引き続き実行される複数種の工作物Wに対する加工である。この他に、モデル記憶部37に演算モデルが一旦記憶された後において演算モデルを更新する場合には、第一加工と第二加工とは、同一となる。つまり、後者の場合には、工具別分割部35bによって生成された工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)が、第一加工情報であると共に、第二加工情報である。つまり、第二加工情報取得部38は、図9の○印にて示すように、第二加工情報としての工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)を取得する。なお、第二加工情報は、第一加工情報と同様に、工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)であるため、複数種の変数を含む。
The second machining is machining of a plurality of types of workpieces W that is executed subsequent to the first machining. In addition, when updating the computational model after the computational model is temporarily stored in the
第一予測部39は、第二加工情報及び演算モデルに基づいて第二工具の寿命予測を行う。特に、第一予測部39は、任意の時刻のみにおける第二加工情報及び演算モデルに基づいて、当該任意の時刻における第二工具の寿命予測を行う。
The
第一予測部39は、演算モデルの出力形式に応じた寿命予測に関する情報を出力する。例えば、演算モデルが工具15の寿命到達の有無を演算するモデルである場合には、第一予測部39は、第二工具の寿命到達の有無を演算する。演算モデルが工具15の寿命到達までの残り使用時間を演算するモデルである場合には、第一予測部39は、第二工具の寿命到達までの使用時間を演算する。演算モデルが工具15の残り使用時間に対応するレベルを決定する場合には、第一予測部39は、第二工具のレベルを決定する。本実施形態においては、第一予測部39は、レベル1-5を決定する演算モデルを用いて、第二加工情報に基づいて、第二工具のレベルを決定する場合を例にあげる。
The
例えば、演算モデルが、図11に示すように、加工周波数ピーク、主軸トルクピーク及びOverall値を変数としており、これらの3個の変数の値に基づいてレベルを決定するモデルであるとする。この場合、図11に示すように、この三次元空間において第一加工情報に対応する点がプロットされており、各プロット点には、レベルの属性が含まれている。 For example, as shown in FIG. 11, the calculation model is a model that uses machining frequency peak, spindle torque peak, and overall value as variables, and determines the level based on the values of these three variables. In this case, as shown in FIG. 11, points corresponding to the first processing information are plotted in this three-dimensional space, and each plot point includes a level attribute.
ここで、演算モデルは、一例として、k近傍法を適用する。k近傍法は、例えば3個の変数による三次元の空間において、k個の最近傍に位置するデータ群(第一加工情報に対応するデータ群)の中から、最も多く分類されているレベルが割り当てられる。k個は、設定された個数である。分かりやすくするために、図12に示す二次元空間を参照する。図12に示すように、二次元空間において、任意の時刻の第二加工情報に対応する点が★印であるとする場合に、★印の近傍のk個(例えば、25個)の第一加工情報に対応するデータ群の中で●印が最も多く存在する。そのため、任意の時刻の第二加工情報に対応する点(★印)の分類は、●印、すなわちレベル4に分類される。つまり、任意の時刻における第二工具は、レベル4、すなわち、寿命到達までの残り使用時間60-120分のレベルと決定される。
Here, as an example of the calculation model, the k-nearest neighbor method is applied. In the k-nearest neighbor method, for example, in a three-dimensional space with three variables, the most frequently classified level is assigned. k is the set number. For clarity, reference is made to the two-dimensional space shown in FIG. As shown in FIG. 12, in a two-dimensional space, when a point corresponding to the second processing information at an arbitrary time is marked with a *, k (for example, 25) first Among the data groups corresponding to the processing information, there are the largest number of ● marks. Therefore, the point (* mark) corresponding to the second processing information at an arbitrary time is classified into ● mark, that is,
ここで、上記においては、第一予測部39は、1種の演算モデルのみを用いて、各時刻における第二工具のレベルを決定するものとした。ここで、モデル記憶部37に複数種の演算モデルが記憶されている場合には、第一予測部39は、複数種の演算モデルの中から選択された1種の演算モデルを用いて第二工具のレベルを決定するようにしてもよい。このとき、演算モデルは、例えば、工作物Wの材質や加工条件などに応じて選択するようにしてもよい。
Here, in the above description, the
また、モデル記憶部37に複数種の演算モデルが記憶されている場合に、第一予測部39は、複数種の演算モデルのそれぞれを用いて、第二工具のそれぞれのレベルを決定するようにしてもよい。この場合、複数のレベルが得られるため、得られた複数のレベルの中で最多のレベルを、第二工具のレベルとすることもできる。この場合、モデル記憶部37に記憶されている複数種の演算モデルを全て用いるようにしてもよいし、記憶されている複数種の演算モデルの中から選択された複数種の演算モデルを用いるようにしてもよい。
Further, when a plurality of types of calculation models are stored in the
上記のように、第一予測部39は、各時刻(各瞬間)における第二工具のレベルを決定している。第一予測部39は、第二工具のレベルの挙動に基づいて、第二工具の寿命到達の有無を決定することもできる。このことについて、図13を参照して説明する。
As described above, the
図13には、工具番号T1-T50の各工具15について、加工した工作物Wの数に応じたレベルの挙動が示される。加工した工作物Wの数が0個の場合が、当該工具の使用開始のときとなる。例えば、工具番号T1の工具15のレベルの挙動によれば、工具番号T1の工具15の使用開始から加工した工作物Wの数(以下、「加工数」と称する)が0個から約50個までは、工具番号T1の工具15はレベル5である。その後、加工数が約50個から約60個までにおいて、工具番号T1の工具15は、レベル5とレベル4とを行き来している。その後、加工数が約60個から約80個までは、工具番号T1の工具15は、レベル4である。
FIG. 13 shows the level behavior according to the number of workpieces W machined for each
その後、加工数が約80個から90個までにおいて、工具番号T1の工具15は、レベル4とレベル3とを行き来している。その後、加工数が約95個において、工具番号T1の工具15は、レベル4から一気にレベル2に変化している。その後、加工数が約95個から120個までにおいて、工具番号T1の工具15は、レベル2とレベル1とを行き来している。
After that, the
例えば、工具番号T1の工具15の寿命到達は、工具番号T1の工具15がレベル1になってから、所定期間を経過したときとする。ただし、図12に示すように、レベル1になったとしても、レベル2に戻ることもある。そこで、第一予測部39は、決定されたレベルが残り使用時間を最小とするレベル(レベル1)であるとされた回数又は頻度に基づいて、第二工具の寿命到達を予測する。例えば、第一予測部39は、レベル1の回数が10回に達したときに、第二工具が寿命到達であると予測する。また、第一予測部39は、所定の加工数(例えば、10回)のうちレベル1の回数が5回に達したときに、第二工具が寿命到達であると予測するようにしてもよい。また、回数及び頻度の他に、第一予測部39は、最初にレベル1に達したときから所定の加工数に達したときに、第二工具が寿命到達であると予測するようにしてもよい。
For example, the life of the
第一予測部39は、寿命に到達した工具15や寿命に到達間近な工具15に関する情報を、工作機械1の操作盤(図示せず)や、作業者が所有する携帯端末等に対して、通知処理及び表示処理を実行する。また、第一予測部39は、工具番号T1-T50の各工具15の現在レベルを、操作盤や携帯端末等に表示するための処理を実行することもできる。さらに、第一予測部39は、現在レベルの他に、図12に示すような、現在に至るまでのレベルの挙動を表示するための処理を実行することもできる。従って、作業者は、どの工具15が寿命に到達したか、寿命に達しそうな工具15が存在するか否か、寿命に到達するまでの挙動を把握することができる。そのため、作業者は、交換するべき工具15を予め準備することができる。
The
工具寿命予測装置50は、第一予測装置25に加えて、第二予測装置としての管理装置28を備える。管理装置28は、上述したように、第一予測装置25と、LANケーブル等により接続されている。管理装置28は、生産計画記憶部41、加工プログラム記憶部42、及び、第二予測部43により構成される。
The tool
生産計画記憶部41は、工作機械1により加工される複数種の工作物Wの生産計画を記憶する。生産計画は、複数種の工作物Wの加工順序、各工作物Wの加工を開始する時刻等に関する情報を含んでいる。加工プログラム記憶部42は、加工する工作物Wに対応する加工プログラムが記憶されている。図示しないが、工作機械1は、生産計画に従って工作物Wを加工すると共に、工作物Wを加工する際には加工プログラム記憶部42に記憶されている加工プログラムを用いる。ただし、生産計画及び加工プログラムは、工作機械1の制御装置(図示せず)が管理装置28から予め取得して記憶するようにしてもよい。
The production
第二予測部43は、第一予測部39により予測された第二工具としての各工具15の寿命到達までの残り使用時間を取得する。さらに、第二予測部43は、取得した各工具15の残り使用時間と、生産計画と、加工プログラムとを用いて、各工具15の寿命到達のタイミングを予測する。第二予測部43による寿命到達のタイミングの予測に関して、図14を参照して説明する。
The
図14には、生産計画に基づく工作物Wの加工順を横軸とし、各工作物Wを工具番号T1-T4の各工具15により加工する場合における工具番号T1-T4の各工具15の計画使用時間を縦軸とする。第二予測部43は、生産計画記憶部41に記憶されている生産計画より、工作物Wの加工順を把握する。また、第二予測部43は、加工プログラム記憶部42に記憶されている加工プログラムを解析することにより、当該加工プログラムにおいて各工具15が使用される時間を予測することができる。具体的には、第二予測部43は、各工具15による加工経路の距離、並びに、加工している間の各工具15の移動速度に基づいて、各工具15が使用される時間を予測することができる。以下において、各工具15が使用される時間を計画使用時間と称する。
In FIG. 14, the horizontal axis represents the processing order of the workpiece W based on the production plan, and the plan for each
ここで、第一予測部39により、工具番号T3の工具15の寿命到達までの残り使用時間が15分であるとする。1番目及び2番目の工作物Wにおいては、工具番号T1-T4の工具15は、使用されない。3番目の工作物Wにおいては、工具番号T1,T2の工具15は、使用されておらず、工具番号T3,T4の工具15は使用されている。このときの工具番号T3,T4の各工具15の計画使用時間は、順に、3分、1分である。4番目の工作物Wにおいては、工具番号T1-T4の工具15は使用されており、工具番号T1-T4の各工具15の計画使用時間は、順に、27分、20分、37分、4分である。5番目から7番目の工作物Wにおいては、工具番号T1-T4の工具15は、何れも使用される。
Here, it is assumed that the
工具番号T3の工具15に着目すると、1番目から3番目までの工作物Wを加工した場合、工具番号T3の工具15の計画使用時間の累計は、3分となる。1番目から4番目までの工作物Wを加工した場合、工具番号T3の工具15の計画使用時間の累計は、39分となる。工具番号T3の工具15の残り使用時間が15分であるため、第二予測部43は、4番目の工作物Wを加工する途中に工具番号T3の工具15が寿命に到達すると予測する。
Focusing on the
ただし、上記における第二予測部43による予測は、単に工具15の使用時間のみを用いているため、工作物Wの材質、加工条件等を考慮しておらず、正確ではない。そこで、第二予測部43は、計画使用時間を、工作物Wの材質、加工条件等により補正するようにしてもよい。
However, since the prediction by the
第二予測部43は、各工具15の寿命到達のタイミング、すなわちどの工作物Wを加工するときに寿命到達するかに関する情報を、工作機械1の操作盤や、作業者が所有する携帯端末等に対して送信する。操作盤や携帯端末は、当該情報を表示することができるため、作業者は、交換するべき工具15を予め準備することができる。
The
なお、第一予測部39と第二予測部43とが、本発明における予測部60に相当する。上記においては、第一予測部39と第二予測部43とが別装置としたが、一体の装置とすることもできる。つまり、第二予測部43が、工作機械1に設けられるようにしてもよい。また、第二予測部43のみならず、管理装置28として説明した、生産計画記憶部41、加工プログラム記憶部42及び第二予測部43が、工作機械1に設けられるようにしてもよい。そして、第一予測部39と同様に、第二予測部43も、CNC装置21やPLC22などの組み込みシステムとすることもでき、工作機械1とは別位置に配置されるパーソナルコンピュータやサーバなどとすることもできる。
The
(3.効果)
モデル記憶部37に記憶される演算モデルは、第一工具により複数種の工作物Wの第一加工を行った場合において、第一工具の使用開始から寿命到達までにおける第一加工情報に基づいて決定されている。つまり、演算モデルは、第一工具の使用開始から寿命到達までにおける第一工具の状態を考慮している。さらに、演算モデルを決定するための第一加工情報は、第一工具により複数種の工作物Wを加工した場合における情報である。そのため、演算モデルは、特定の一種の工作物Wを加工した場合を対象としているのではなく、複数種の工作物Wを加工した場合を対象としている。つまり、演算モデルは、多品種少量生産を対象としている。
(3. Effect)
The calculation model stored in the
そして、第一予測部39が、当該演算モデルを用いると共に、第一工具と同種の第二工具により第二加工を行った場合の第二加工情報を用いることにより、第二工具ついての寿命予測を行っている。つまり、第一予測部39は、第二工具による第二加工情報と演算モデルとを用いることにより、第二工具が使用開始から寿命到達までにおけるどの状態に位置するのかを得ることができ、第二工具の寿命予測が可能となる。
Then, the
以上より、多品種少量生産のおける工具15の寿命予測が可能であり、工具15の使用開始から寿命到達までにおける工具15の状態を考慮するにより高精度に工具15の寿命予測が可能となる。
As described above, it is possible to predict the life of the
なお、図10において、演算モデルを決定するために用いた第一加工情報は、16個の工具15を対象としたが、2個以上の工具15を対象とすればよい。ただし、サンプリング数が多いほど、演算モデルの精度が高くなるため、第一加工情報の対象とする工具15の個数は多いほどよい。
In FIG. 10 , the first machining information used for determining the computational model targets 16
また、第一予測部39は、寿命予測として、寿命到達の有無、寿命到達までの残り使用時間、レベルの何れを予測してもよい。目的に応じて、第一予測部39が予測する対象を決定するとよい。
Further, the
また、第一予測部39は、任意の時刻のみにおける第二加工情報を用いて、当該任意の時刻における工具15の寿命予測を行っている。つまり、第一予測部39は、寿命予測に際して、過去の情報を用いていない。つまり、演算モデルが、その瞬間の情報のみを用いて、寿命予測を行うことができるモデルとされている。これにより、演算モデルの簡易化が可能となると共に、寿命予測に要する処理時間が短縮できるため、リアルタイムに寿命予測が可能となる。
Also, the
ここで、複数種の変数を用いることが、より高精度な寿命予測を実現できる。しかし、過去の情報を用いつつ、複数種の変数を用いて寿命予測を行うと、演算モデルが複雑となる上に、寿命予測に要する処理時間が長くなる。これでは、リアルタイムに寿命予測ができない。しかし、第一予測部39は、複数種の変数を用いてはいるが、任意の時刻のみにおける第二加工情報を用いて寿命予測を行っているため、リアルタイム且つ高精度な寿命予測が可能となる。
Here, using multiple types of variables can realize more accurate life prediction. However, if life prediction is performed using a plurality of types of variables while using past information, the computation model becomes complicated and the processing time required for life prediction increases. This makes it impossible to predict the service life in real time. However, although the
第一予測部39は、1種の演算モデルを用いてもよいし、複数種の演算モデルを用いてもよい。複数種の演算モデルを用意しておくことで、例えば、工作物Wの材質に応じて適用する演算モデルを選択することもできる。その結果、高精度な寿命予測が可能となる。また、複数種の演算モデルを用いた複数の寿命予測に基づいて、最終的な寿命予測を総合判断することも可能となる。このようにしても、高精度な寿命予測が可能となる。
The
また、第二予測部43は、生産計画及び加工プログラムを用いて、工具15の寿命到達のタイミングを予測した。これにより、現在の工具15を用いて、何番目先の工作物Wまで加工が可能であるかを予測することができる。従って、工具15を寿命ぎりぎりまで使用することが可能となる。
Also, the
また、第一加工情報及び第二加工情報は、工具15の種類毎に工具別結合データ(File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3)としている。通常、工具15の種類毎に、各種情報を収集するのは容易ではない。しかし、結合データ生成部35が、工具15の識別情報と工具15の動作時刻情報とを含む基準データをグループ分けの基準として用いて、工具別結合データを生成している。従って、第一加工情報及び第二加工情報として、工具15の種類毎に多数の情報が関連付けられた情報を、確実に得ることができる。これにより、演算モデルを容易に多種多様なモデルとすることができ、高精度な寿命予測を行うことができる演算モデルを容易に決定することが可能となる。
Also, the first machining information and the second machining information are united data by tool (File_D_Gr1, File_D_Gr2, File_D_Gr3) for each type of
また、工具15や工作物W(搬送用箱を含む)にRFID(RFタグ)を取り付けて、工具15や工作物Wの種類を判別して、予測に反映してもよい。
Moreover, RFID (RF tag) may be attached to the
1:工作機械、15:工具(第一工具、第二工具)、23a,23b,23c,23d,24a,24b,24c:検出器、25:第一予測装置、28:管理装置、32:基準データ取得部、33:対象データ取得部、35:結合データ生成部、36:第一加工情報取得部、37:モデル記憶部、38:第二加工情報取得部、39:第一予測部(予測部)、41:生産計画記憶部、42:加工プログラム記憶部、43:第二予測部(予測部)、50:工具寿命予測装置、60:予測部、W:工作物 1: machine tool, 15: tools (first tool, second tool), 23a, 23b, 23c, 23d, 24a, 24b, 24c: detector, 25: first prediction device, 28: management device, 32: reference Data acquisition unit, 33: target data acquisition unit, 35: combined data generation unit, 36: first processing information acquisition unit, 37: model storage unit, 38: second processing information acquisition unit, 39: first prediction unit (prediction part), 41: production plan storage unit, 42: machining program storage unit, 43: second prediction unit (prediction unit), 50: tool life prediction device, 60: prediction unit, W: workpiece
Claims (9)
前記複数種の工具のそれぞれに対応する情報取得用の第一工具を用いて前記複数種の工作物Wについての第一加工を行った場合に、前記第一工具の種類毎にグループ分けし、かつ、それぞれの前記第一工具の使用開始から寿命到達までにおける第一加工情報であって、前記第一加工を複数個の前記第一工具について行った場合における前記第一加工情報を取得する第一加工情報取得部と、
前記第一加工情報に基づいて決定された演算モデルであり、前記第一工具と同種の工具の寿命予測を行うための前記演算モデルを記憶するモデル記憶部と、
前記第一工具と同種の工具であって寿命予測対象である第二工具を用いて、1個の前記第二工具の使用開始から寿命到達までにおいて前記複数種の工作物を加工する第二加工を行う場合に、前記第二加工を行っている時の前記第一加工情報と同種の第二加工情報を取得する第二加工情報取得部と、
前記第二加工情報及び前記演算モデルに基づいて、前記第二工具の寿命予測を行う予測部と、
を備え、
前記第一加工情報は、前記第一工具の使用時間、前記第一工具を回転させる主軸装置のモータのトルクの特徴量、前記第一工具と前記工作物との相対移動のためのモータのトルクの特徴量、前記主軸装置の振動に関する特徴量、加工条件、及び、前記工作物の材質に関する情報を含む、工具寿命予測装置。 A tool life prediction device that predicts the life of each of the plurality of types of tools when machining a plurality of types of workpieces with a plurality of types of tools,
When the plurality of types of workpieces W are subjected to the first machining using the first tools for information acquisition corresponding to each of the plurality of types of tools, grouping by type of the first tools, Further, the first machining information is acquired from the start of use of each of the first tools to the end of the life, and the first machining information is acquired when the first machining is performed for a plurality of the first tools. a first processing information acquisition unit to
a model storage unit that stores the computation model, which is a computation model determined based on the first machining information, for estimating the life of a tool of the same type as the first tool;
Second machining of machining the plurality of types of workpieces from the start of use of one of the second tools to the end of the life using a second tool that is the same type of tool as the first tool and whose life is to be predicted. a second processing information acquisition unit that acquires second processing information of the same type as the first processing information when performing the second processing, when performing the second processing;
a prediction unit that predicts the life of the second tool based on the second machining information and the arithmetic model;
with
The first machining information includes the usage time of the first tool, the characteristic amount of the torque of the motor of the spindle device that rotates the first tool, and the torque of the motor for relative movement between the first tool and the workpiece. feature quantity, feature quantity relating to vibration of the spindle device, machining conditions, and information relating to the material of the workpiece .
前記演算モデルは、多品種少量生産における加工を行った場合の前記第一加工情報に基づいて決定される、請求項1に記載の工具寿命予測装置。 The first processing is processing in high-mix low-volume production,
2. The tool life prediction device according to claim 1, wherein said arithmetic model is determined based on said first machining information when machining is performed in high-mix low-volume production.
前記予測部は、前記第二加工情報及び前記演算モデルに基づいて、前記第二工具の寿命到達の有無及び寿命到達までの残り使用時間を演算する、請求項1又は2に記載の工具寿命予測装置。 The arithmetic model is capable of predicting whether or not the service life has been reached and the remaining usage time until the service life is reached,
3. The tool life prediction according to claim 1 or 2 , wherein the prediction unit calculates whether or not the second tool has reached the end of its life and the remaining usage time until the end of the life of the second tool, based on the second machining information and the arithmetic model. Device.
前記演算モデルは、前記複数種の変数を用いて前記任意の時刻における前記工具の寿命予測を行う、請求項4に記載の工具寿命予測装置。 The first processing information and the second processing information include multiple types of variables,
5. The tool life prediction device according to claim 4 , wherein the arithmetic model uses the plurality of types of variables to predict the life of the tool at the arbitrary time.
前記予測部は、前記複数種の前記演算モデルの中から選択された1つ又は複数種の前記演算モデルに基づいて、前記第二工具の寿命予測を行う、請求項1-5の何れか一項に記載の工具寿命予測装置。 The model storage unit stores a plurality of types of the computational models determined based on the first processing information,
6. The predicting unit according to any one of claims 1 to 5 , wherein the prediction unit predicts the life of the second tool based on one or a plurality of types of the calculation model selected from the plurality of types of the calculation model. The tool life prediction device according to the item.
前記予測部は、前記第二加工情報及び前記演算モデルに基づいて、前記第二工具の前記レベルを決定し、決定された前記レベルが前記残り使用時間を最小とするレベルであるとされた回数又は頻度に基づいて前記第二工具の寿命到達を予測する、請求項1-7の何れか一項に記載の工具寿命予測装置。 The arithmetic model determines a corresponding level from among a plurality of levels corresponding to the remaining usage time until the end of life,
The prediction unit determines the level of the second tool based on the second machining information and the arithmetic model, and the number of times the determined level is the level that minimizes the remaining usage time. The tool life prediction device according to any one of claims 1 to 7 , which predicts the end of life of said second tool based on the frequency.
工作機械において、グループ分けの基準としての基準データであり、前記工具の識別情報と前記工具の動作時刻情報とを含む前記基準データを取得する基準データ取得部と、
前記工作機械に設けられた検出器により検出された前記工作機械の状態に関する対象データを取得する対象データ取得部と、
前記基準データにおける前記工具の種類毎に、前記対象データにおいて前記基準データの動作時間帯と同一時間帯に検出されたデータを、前記基準データと結合させた工具別結合データを生成し、前記工具別結合データを前記第一加工情報又は前記第二加工情報とする結合データ生成部と、
を備える、請求項1-8の何れか一項に記載の工具寿命予測装置。 The first processing information acquisition unit and the second processing information acquisition unit are
In a machine tool, a reference data acquisition unit that acquires reference data that is reference data for grouping and that includes identification information of the tool and operation time information of the tool;
a target data acquisition unit that acquires target data relating to the state of the machine tool detected by a detector provided in the machine tool;
For each type of tool in the reference data, data detected in the target data in the same time zone as the operation time zone of the reference data is combined with the reference data to generate tool-specific combined data, and a combined data generation unit that uses separate combined data as the first processed information or the second processed information;
The tool life prediction device according to any one of claims 1 to 8 , comprising:
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