AI活用で

一歩先の工具管理を。

異常検知

摩耗値推定

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PROBLEM

切削工具の管理、正しくできていますか？

消耗品である工具の管理は、切削加工において非常に重要です。しかし、定量的な評価が難しく、急な異常も発生しうる切削工具の状態管理は困難なものです。また、正しく工具の状態を管理できないと、以下のような課題が発生する可能性があります。

夜間無人稼働を実現したいが、不良品のリスクが気になる

微細なチッピングを見逃し、不良品を連続排出してしまう

工具摩耗の推定が困難で、交換頻度の適正化ができていない

SOLUTIONS

切削工具監視AIで解決できます

MAZINの切削工具監視AIは、加工ごとのモーターに流れる電流を分析し、異常発生の有無や摩耗値など工具状態をチェックします。AIが適切な工具交換タイミングを提案するので、工具管理の課題から解放されます。

AIが異常を検知し、運転を制御

→不良品リスクを最小限に抑えます

微細なチッピングも高精度に検知

→不良品の連続排出を防ぎます

AIが工具摩耗を数値で見える化

→適切な交換時期がわかります

ABOUT

切削工具監視AIとは

MAZINのAIは、加工毎のモーターに流れる電流値を測定・学習し、電流波形を分析して工具の状態を把握します。独自開発されたアルゴリズムを使用しているため、高い精度で工具の異常を検知し、摩耗値を推定することが可能です。

STRUCTURE

切削工具監視AIの仕組み

STEP01

加工時のモーターに流れる電流値を計測

工作機械の制御盤内に外付け可能なクランプ式電流センサを設置し、スピンドル・サーボのモーターに流れる電流データを計測します。

STEP02

特徴量抽出

工作機械の制御盤内に外付け可能なクランプ式電流センサを設置し、スピンドル・サーボのモーターに流れる電流データをMAZINの独自開発アルゴリズムを用いて、計測した電流データから特徴量を抽出します。この特徴量は、工具の異常や摩耗を反映しており、工具の状態をより詳細に分析します。計測します。

STEP03

異常の有無・摩耗値を推定

特徴量を基に、工具の異常有無や摩耗値を推定します。異常が発生した場合、AIがシステム上でユーザーにお知らせし、必要に応じて機械の自動制御も行います。また、工具摩耗値は数値で表示されるため、写真のようなマクロレンズでないと分かりづらい微細な摩耗の変化も、数値で直感的に確認することができます。

SOLUTIONS

期待できる導入効果

不良品排出防止

工具異常にリアルタイムで気付けるようになり、すぐに適切な対応ができ、不良品排出防止に繋がります。

工具交換頻度削減

工具寿命を最適化できるため、工具交換頻度削減、工具のコストカットへ繋がります。

検査工数削減

AIが検知した工具状態を記録し、時系列データとして分析できるため、出戻り検査工数の削減に繋がります。

ADVANTAGES

切削工具監視AIを導入するメリット

POINT01

閾値不要で異常検知可能

従来の工具異常検知システムで主流の閾値を使った異常検知では、閾値の精度が重要であり、その調整が手間となっていました。また、微細な異常等、検知できない異常が多くあり、課題となっていました。

MAZINでは、閾値を使わず、切削加工時の切削工具にかかる電流値を自動で測定・学習することで、異常検知を行うため、データに基づいた精度高い異常検知が行えます。

POINT02

工具寿命の最適化が可能

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ですが、実際にはそれが難しいために、工具寿命を短く見積もるケースが多く見受けられます。弊社のシステムなら、工具の摩耗度や工具異常をリアルタイムで把握できるので、異常を防ぐために工具寿命を短く設定する必要もなく、摩耗度を元にした工具寿命の最適化（最長化）が可能です。