スイス式自動旋盤の切りくず詰まりが加工品質に影響？

実績｜スイス式自動旋盤の切りくず詰まりが加工品質に影響？

スイス式自動旋盤は、主軸が材料を回転・移動させ、固定された工具で加工を行う方式です。
加工品質に影響を与える主な要因は何でしょうか？また、異常を迅速に排除するにはどうすればよいのでしょうか？

スイス式自動旋盤の加工原理

旋盤の加工方式は、動作の違いにより「スイス式（Sliding head）」と「固定刃式（Fixed head）」に分類されます。

従来の旋盤は主に固定刃式が用いられ、主軸が回転しながら工具がXYZ軸方向に移動することでワークを加工します。この方式は、大きな切削量が必要な大型部品や自動車ホイール、エンジン部品の加工に適しています。

一方、スイス式自動旋盤では、主軸がワークを回転・移動させ、固定された工具と組み合わせて加工を行います。この方式は、高精度な加工が可能であり、切削量が少ないため、35mm以下の小型部品の加工に適しています。例えば、時計部品、小型クランクシャフトの内部駆動軸など、高い直線精度が求められる部品の製造に用いられます。

監視システム

VMS-ML 機械学習型スマート監視システム
類似度トレンド分析で機械の問題点を特定
スピンドルの動作不安定、工具の摩耗・老朽化・破損、切りくず詰まりなどの異常は、動的信号の類似度低下として検出できます。
これにより、機械の微細な変化をリアルタイムで把握し、予知保全や異常対策を迅速に実施することが可能になります。

測定状況

測定項目の説明
＃機械学習による動的信号測定：外部センサーを使用し、設備の信号と直接接続する必要なし。
＃動作学習：機械学習スマート監視システムを用いて加工動作を学習し、加工品質を評価。

センサー設置位置のイメージ図

スピンドルによるワークの把持状態管理

スイス式自動旋盤のスピンドル状況

スイス式自動旋盤の正常な加工状態

リアルタイム加工信号（Dynamic Action）と機械学習による加工パターンがほぼ一致し、誤差は2ライン以内。

スイス式自動旋盤のスピンドル把持異常

動的信号のズレが発生（類似度70%以下に低下）し、加工部品の心ずれが発生。結果、精度誤差が10ラインを超過！

測定結論

予期しない切りくず詰まり（カッティングチップ詰まり）は、加工の芯ずれを引き起こす可能性があります。
VMS-ML 機械学習監視システムを活用し、類似度の変化によって加工状態を管理することで、長期間気付かれなかった材料の無駄や設備稼働率の低下を防ぎ、不良品リスクを軽減できます。
機械学習による動的解析管理は、スピンドルの動作品質、工具交換の適正性、ワークの把持状態の評価・判定に活用可能です。

設備の状態を確実に把握し、適切に管理することで、異常を事前に排除（予知保全の徹底）が可能になります。
これにより、機械の寿命を延ばし、最大限の生産能力を発揮させるとともに、不要な消耗品の浪費を削減できます。

VMS-ML 機械学習型スマート監視システム

不良品をリアルタイムで検知・防止