NCフライス加工機の異常診断AIシステムの開発

●研究期間:令和2年4月〜令和3年3月
●実施場所:海老名本部
●研究担当:情報・生産技術部 システム技術グループ 試作加工グループ

研究概要

 NCフライス加工機での切削加工において、切削工具の摩耗による劣化や加工条件が不適切な場合には、ワークの加工面の仕上がりの低下、切削工具の折損、加工機の故障に結びつくことがあります。本研究では、切削動力計などの高価な装置を使用せずに、NCフライス加工機から取り出せるデータと、簡易に接続できる電流クランプで取得した電流値を利用して、安価なシステムで異常診断を実現できることを目的としました。合わせて、切削条件とNCフライス加工機から取得したデータを用いて、機械学習により加工面粗さを予測することを試みました。

研究成果と今後の取り組み

 NCフライス加工機から取得した電流値などのデータをネットワークに接続されたパソコンで取得できるシステムを構築しました(図1)。取得した電流値波形により、工具の破損を検知可能であることを明らかにしました(図2)。

 また、取得したデータを用いて機械学習(ランダムフォレスト)により加工面粗さを予測する学習モデルを構築しました(図3)。

 今後は、加工面粗さの予測精度向上を目指して、ニューラルネットワークを用いた解析を実施する予定です。

電流値波形による工具破損検知

図2 電流値波形による工具破損検知

NCフライス加工機のデータ収集システム

図1 NCフライス加工機のデータ収集システム

ランダムフォレストによる加工面粗さ予測結果

図3 ランダムフォレストによる加工面粗さ予測結