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ドリルタッピングマシンの切削安定性が製品品質に与える影響は?

実績|ドリルタッピングマシンの切削安定性が製品品質に与える影響は?

ドリルは切削加工方法の一つで、ドリルビットを使用して固体材料に穴を開けるか、円形の断面を広げます。ドリルタッピングマシンの加工品質に影響を与える主な原因は何でしょうか?また、どのように異常の原因を迅速に特定できますか?

ドリル機の加工特性

ドリルは切削加工方法の一つで、ドリルビットを使用して固体材料に穴を開けるか、円形の断面を広げます。ドリルビットは回転式の切削工具で、通常は複数の切削刃があり、ドリル作業中にビットは圧力で材料に接近し、回転速度は数百RPMから千RPM以上に達します。圧力と回転速度は、ドリルが材料を貫通し、円形の穴を残し、切削屑(英語:Swarf)は円孔から排出されます。特注のドリルビットを使用すると、円形ではない穴(例えば四角い穴)を開けることもあります。出典:Wikipedia

工具摩耗による製品品質不良
工具は製造プロセスの消耗品であり、使用頻度と時間に応じて摩耗が進行します。このとき、加工プロセスで振動が発生し、製品の品質に悪影響を与えることがあります。私たちは、ドリル機の主軸の加工動的信号を監視し、ワークピースと製品の関係を理解しています。

ドリル機

監視の説明

VMS-ML 機械学習スマートモニタリングシステム
テスト対象機の監視方法:
非侵入型の測定方式で、設備の信号に接続することなく、加工動的信号を学習して、機械の状態を監視できます。
工具品質動的信号の判定:
加工信号のスコア差を基に、工具の交換が必要かどうかを判断します。
AIトレンド管理で損傷を可視化:
周波数スペクトルの類似度と信号の蓄積を利用して、ドリル加工中の品質トレンドを理解し、工具の早期交換を促し、不良品の発生を防ぎます。

測定状況

測定項目説明
#動的信号測定: 外部センサーを使用し、設備の信号との接続は不要です。
#動作学習: 機械学習のスマートモニタリングシステムを使用して、加工の動作を学習し、その後、加工品質を理解します。

外部センサーを使用し、設備の信号との接続は不要
加工動的信号が関連部品との関係と加工品質を直接反映

ドリル加工行動の可視化:
1. 主軸の押圧信号からアクチュエータの推進状況がわかります。
2. 主軸の加速、ドリル開始、減速時の加工動的信号は、関連部品との関係と加工品質を直接反映します。

機械学習を用いた規範学習

動的信号を比較し、異なる工具の信号差を調べる

動的信号を比較し、異なる工具の信号差を調べます。

新しい工具の加工信号を用い、機械学習で測定結果を比較

新しい工具の加工信号、機械学習で測定結果を比較

新しい工具がワークピースに接触して加速し、ドリルが開始され、減速するまで、加工行動と学習パターンの類似度はあまり差がありません。

可用工具の加工信号を用い、機械学習で測定結果を比較

可用工具の加工信号、機械学習で測定結果を比較

可用工具がワークピースに接触して加速し、ドリルが開始され、減速すると、振動が発生し始め、加工段階でも異なる学習パターンの動的信号の差が見られます。ドリル加工時に切り粉が発生することもあります!

古い工具の加工信号を用い、機械学習で測定結果を比較

古い工具の加工信号、機械学習で測定結果を比較

古い工具がドリル加工中に発生する振動の差異が最大で、学習パターンとの類似度に大きな差があります。加工品に異常が発生します!

測定結論

測定結論

結果
機械学習モニタリング管理の効果:1. 生産部品の状態を把握できる。 2. 刃物交換のタイミングを自分で定義できる。
3. 不良品の発生を積極的に防止する。

VMS-ML 機械学習インテリジェントモニタリングシステムは、トレンドグラフを通じて、金型が異常であるかどうか、さらには可能な故障のタイミングを予測することができます。ユーザーはこれに基づき、即時に予知保守を行うことができ、製造ラインの円滑な運営を維持し、大量の不良品の発生を防ぐことができます。

VMS-ML 機械学習インテリジェントモニタリングシステム
VMS-ML 機械学習インテリジェントモニタリングシステム
VMS-ML

不良品を即時に検出