工具の異常・摩耗をAIが検知

気付きにくい微細なチッピングもAIが検知し、切削現場の課題を解決します。

切削加工を行われている方、
こんな課題はありませんか?

チッピングが原因で全品検査の実施が必要になったが、
どこまで遡って検査すべきか分からない
設備を夜間も稼働させて生産数を増やしたいが、
不良品の大量排出が起きないか不安...
微細なチッピング"の発生を
検知
できたら...
工具の設定寿命を伸ばして段取り時間を削減し、
設備稼働率を改善したい
工具折れは既存システムで検知できるが、
不良品の連続排出が防げない...

『切削工具AI管理システム』が解決します

切削加工管理システムの特徴
01

AIが切削負荷をリアルタイムで分析!
工具交換タイミングをすぐに通知

工作機械に設置した電流センサデータから、加工サイクルの切り出し、加工時に工具にかかる負荷をリアルタイムで取得し、AIが分析を行います。またマシンの稼働状態を把握することで、微細な異常もすぐにお知らせします。
切削加工管理システムの特徴
02

手間のかかる閾値設定なし!
AIが自動でチッピング等の工具異常を検知します

加工される度に工具別の加工波形を学習することで、異常の発生や工具の摩耗を予測します。
切削加工管理システムの特徴
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工事不要!
メーカー・年式不問の外付けシステム

新旧装置に導入可能な外付けシステムなので、マシンのメーカーに関係なく、導入いただけます。

切削加工管理システムの導入実績

工具異常検知や設定寿命の見直しをはじめ、加工時のデータ取得やデータ活用等、
様々な用途でご活用いただいています。
01

小径ドリルでのチッピングの検知例

導入前の課題
  • 閾値を用いた異常検知を行っていたが、小径ドリルの折損等、検知できないものがあった
  • マシントラブルを未然に防ぐいい方法が見つからなかった

システム導入後の効果

小径ドリルの使用経過時間と、それに対する電流値を計測、
そのデータを弊社のAI独自のアルゴリズムでフィルタリングすることで、
ドリルの情報をリアルタイムで把握できるようにしました。
また、そうしたことで、微細な折損等、人の目では気づきにくい工具異常も、
面倒な閾値を設定せずに、波形形状の持つ特徴量の違いだけで、検知できるようになりました。

参考:ドリルの異常をリアルタイムで感知した際の比較データ

下記の資料では、他の工具折れの事例も掲載しております。
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工具の設定寿命見直しの例

導入前の課題
  • 材料によって、寿命が変わるので正しく工具寿命を管理するのが難しい
  • 正しく工具寿命を設定できず、不良品を出してしまうことがあった
  • 工具本来の寿命に対して、非常に短い工具寿命を設定している

システム導入後の効果

正しい工具寿命の設定には、摩耗度と工具異常をリアルタイムで把握する必要があります。
弊社のシステムでは、抽出したツールパスから工具にかかる負荷の特徴量を算出し、
それを加工回数毎にプロットすることで、摩耗の進行度合いを見える形で確認できるようにました。

参考:工具の摩耗度の進行度を確認できるデータ

他にも、本システムでは下記の用途でご活用いただけています。
  • オペレータの作業時の癖やワーク・工具の個体差に起因する加工ムラの可視化
  • 不良発生時の全件検査の対応工数の削減
  • 使用工具の見直し時のデータ活用
  • 接触式センサから、本システムへの切り替えによるタクトタイムを削減
今なら無料トライアル実施中!