走心式车床卡屑影响制程品质?
监诊实绩|走心式车床卡屑影响制程品质?走心式车床则是以主轴夹取工件材料旋转移动,搭配刀具进行加工过程(刀具固定),影响走心式车床制程品质的主要原因有哪些?该如何快速排除异常?
走心式车床制程原理
车床车铣制程依照运动方向分为『走心式- Sliding head』及『走刀式- Fixed head』,传统的车床大多使用的是走刀式,透过主轴旋转搭配刀具(刀具移动XYZ轴),对工件进行加工,重切削,主要用于大型组件、汽车钢圈、汽车零组件。走心式车床则是以主轴夹取工件材料旋转移动,搭配刀具进行加工过程(刀具固定),产品的精密度更高,轻切削,适合35mm及以下的加工,例如:钟表、小型曲轴内部驱动轴组件等,对于材料的直线有较高的要求。
监测说明
VMS-ML 机器学习智能监控系统
透过相似度趋势检查机台问题症结
机台因为主轴移动不稳定性、刀具磨损、老化、损坏、无预警夹屑等,从动态讯号相似度降低可得知机台发生的微小变化。
量测状况
量测项目说明
#机器学习动态讯号量测:
使用外接感测器的方式,无需与设备讯号对接。
#学习动作:
利用机器学习智能监控系统学习其加工行为,进而了解加工品质。
感测器安装位置示意图
主轴夹取加工物件状况管理
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走心式车床主轴情况
走心式车床主轴正常情况加工情况
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即时加工讯号(Dynamic Action)机械学习加工图形(Pattern)几乎重叠在一起,精度约在2条以内。
走心式车床主轴夹取异常
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动态讯号差异产生(相似度下降70%以下)导致加工部件不对心结果精度大于10条!
测量结论
无预警夹屑(卡屑)造成加工不对心。可由借 VMS-ML机械学习监控系统 利用相似度改变控管加工状况,避免长时间没发现的损耗料件及影响稼动率,减低不良品的风险。机械学习动态分析管理可作为机台主轴移动品质、刀具更换、主轴夹取工件状况的评估判别。
唯有把握及有效管理机台状况,提前排除异常(落实预知保养),才能延长机台使用期,发挥机台最佳产能,减少不必要耗材浪费。
VMS-ML 机器学习智能监控系统