CN106056263A - 机床的管理*** - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种机床的管理***，其是通过网络连接外部服务器与控制多个机床中的各个机床的NC装置的***。在通过各机床的NC装置将各种信号数据收集于外部服务器的***中，外部服务器从NC装置收集热位移预测值，与预先存储的数据进行比较来判断加工不良。

Description

机床的管理***

技术领域

本发明涉及一种机床的管理***。

背景技术

以往，机床的管理***进行如下的各机床的管理：将外部服务器与多个机床通过网络来连接，外部服务器从各机床收集数据，通过外部服务器判断机械的运行状况等。

例如，在日本特开2003-22107号公报中公开了如下的技术：将与加工时间相关联的信息和信号信息等向外部服务器传送，通过外部服务器进行计算，判断加工信息。另外，为了延长机床的运行寿命，需要管理部件的点检周期和寿命。在现有技术中的维护管理***中，从机械收集数据，通过外部服务器进行计算来判断部件的使用状况。例如，公开了如下的方法：将与各种部件相关联的信息和信号信息等向外部服务器传送，通过外部服务器处理计算出部件的寿命、保养时间(日本特开2005-284712号公报、日本特开2002-244707号公报、日本特开2001-350510号公报)。

然而，在现有技术中，在热位移中的加工不良的情况下，不存在判断加工不良的准确的处理单元，因此无法掌握生产信息。另外，现有技术的维护管理***需要预先设定部件的点检周期。例如，在日本特开2005-284712号公报中公开了如下的方法：将与各种部件相关联的信息和信号信息等向外部服务器传送，通过外部服务器处理计算出点检时间表。

另外，在现有技术中，计算出点检时间表，但是存在如下的问题：对部件的点检周期信息被固定，在发生变更的情况下，无法自动地进行处理。另外，在现有技术中，在服务器侧计算收集数据，判断部件的使用状况，但是实际使用状况有可能与维护计算的判断结果不同。另外，有时仅根据收集信号无法进行判断。

发明内容

因此，本发明的目的在于提供一种从多个机床在服务器中收集各种数据，使用上述服务器分析上述各种数据，由此具有更高功能的机床的管理***。

在本发明中，外部服务器侧收集在机床内预测的热位移预测值作为从机床收集的数据，与预先存储于外部服务器侧的数据进行比较，由此判断加工的好坏。由此，在本发明中，能够掌握判断热位移中的加工不良的正确的生产状况。

在本发明中，外部服务器侧从机床收集各种信息，使服务器中的计算部预先存储维护期间模型和改进算法，通过改进算法对收集到的数据进行分析，能够变更维护期间模型的计算式。

在本发明中，上述服务器侧能够从机床收集各种数据，分析部件的使用状况，通过服务器对异常、需要点检的机械进行控制，由此将安装了检测传感器的机器人移动至机械，***件，判断部件的使用状况。

在本发明中，根据机械的运转状况自动地改进维护期间模型，能够适当地指定维护期间。在设置外部传感器的情况下，能够使用信号信息取入维护期间模型的计算式。由此，能够实现维护点检的合理化、机械部件的寿命延长。

在本发明中，能够***件的实际使用状况，能够根据收集数据的计算结果提高维护效果。

在本发明的机床的管理***中，通过网络连接外部服务器与控制多个机床中的各个机床的NC装置，将通过各机床的NC装置获取到的热位移预测值收集于上述外部服务器，上述外部服务器从上述NC装置收集上述热位移预测值，求出与预先存储的数据的差值的绝对值，根据所求出的该差值的绝对值与预先指定的允许范围的比较，判断上述机床进行的工件加工的好坏。

另外，在本发明的机床的管理***中，通过网络连接外部服务器与控制多个机床中的各个机床的NC装置，将通过各机床的NC装置获取到的运行信息收集于上述外部服务器，上述外部服务器具备：存存储单元，其预先存储维护期间模型和改进算法；变更单元，其通过上述改进算法变更上述维护期间模型的计算式；以及计算单元，其通过上述维护期间模型求出下次维护期间。

手动或自动地执行用于变更上述维护期间模型的计算式的变更单元。

上述维护期间模型是机床的润滑剂的点检和维护期间、机床的机构部的磨损的点检和维护期间、机床的加工工具的点检和维护期间、机床的电气部件的点检和维护期间、机床的用户所定义的项目的点检和维护期间中的至少一个。

在本发明的机床的管理***中，其通过网络连接外部服务器、控制多个机床中的各个机床的NC装置、安装了一种以上的检测传感器的机器人，通过上述各机床的NC装置将各种信号数据收集于上述外部服务器，判断上述机床的部件的异常或需要点检的状况，在判断为上述异常或需要点检的情况下，上述外部服务器驱动与上述网络相连接的上述机器人，使上述机器人移动至上述机床的部件的近旁，通过安装在上述机器人上的一种以上的检测传感器来检查该部件，来自该传感器的检测信号被传送至外部服务器，判断上述机床的上述部件的实际使用状况。

安装在上述机器人上的检测传感器是视觉传感器、力传感器、温度传感器中的至少一个。

根据本发明，能够提供一种从多个机床在服务器中收集各种数据并通过上述服务器分析上述各种数据，由此具有更高功能的机床的管理***。

附图说明

根据参照附图的以下的实施例的说明，使本发明的上述以及其他目的和特征变得更加明确。

图1是表示本发明所涉及的机床的管理***的一个实施方式的图。

图2是本发明所涉及的机床的管理***的流程图。

图3是说明S02的比较方法的图。

图4是表示本发明所涉及的机床的管理***的其它实施方式的图。

图5是表示信息处理的流程的图。

图6是表示服务器计算部中的模型变更处理的流程图的图。

图7是表示执行润滑维护的处理的流程图的图。

图8是表示参数一览的图。

图9是表示具备机器人的本发明所涉及的***的图。

图10是表示具备机器人的本发明所涉及的***的一个实施方式的图。

图11是具备机器人的本发明所涉及的***的一个实施方式的处理的流程图。

具体实施方式

以下，根据附图说明本发明的实施方式。在通过服务器从多个机床收集各种数据，通过上述服务器分析上述各种数据，由此构成更高功能的机床的管理***中，作为从机床收集的数据，以从机床收集热位移预测值、运行信息(运行数据)、来自传感器的信息(来自传感器的检测数据)为例进行了说明。本发明所涉及的管理***包含上述热位移预测值、运行信息、来自传感器的信息中的一个以上的数据。

<热位移校正>

图1是表示本发明所涉及的机床的管理***的一个实施方式的图。

机床的管理***是将外部服务器1与控制多个机床2中的各个机床的NC装置(数控装置)3通过网络4连接的***。通过各机床的NC装置3将各种信号数据收集于外部服务器1的***的特征在于，外部服务器1从各NC装置3收集热位移预测值，通过与预先存储的数据进行比较来判断加工不良。作为热位移预测值的示例，有工具前端部热位移预测值。

图2是本发明所涉及的机床的管理***的流程图。

(SA01)

外部服务器1针对机床2的一个驱动轴的方向即Z轴方向，在所指定的采样时间{T1，T2，…}从NC装置3收集工具前端部Z轴方向热位移预测值{A1，A2，…}。

(SA02)

图3是说明S02的比较方法的图。如图3所示，在进行与预先存储的指定采样时间{T1，T2，…}对应的加工时，与Z轴方向基准位移量{B1，B2，…}进行比较，求出预测值与Z轴方向基准位移量的差值，判断求出的该差值的绝对值是否在允许范围{D1，D2，…}内。如果差值的绝对值在允许值内则判断为加工良好，如果在允许值以上则判断为加工不良。

|A-B|≥D加工不良

|A-B|＜D加工良好

针对加工工件，将上述{B1，B2，…}和{D1，D2，…}预先存储在外部服务器1的存储单元中。此外，需要为多种加工工件和机床的轴方向准备多个数据池(data pool)。

(SA03)

将在步骤SA02中判断得到的结果登记到机床2的管理***的生产实际成果中。

<维护期间>

图4是表示本发明所涉及的机床的管理***的其它实施方式的图。图5、图6是表示信息处理的流程的图。设置外部服务器1，经由网络4连接该外部服务器1与控制多个机床2中的各个机床的NC装置3。机床2的管理***是将通过各机床2的NC装置3获取到的运行信息5收集于外部服务器1的***。收集于外部服务器1的运行信息5被存储在服务器数据库(存储单元)9中。

如图4所示，在外部服务器1中，预先将维护期间计算模型6和改进算法7存储于服务器计算部8。使用维护期间计算模型6，通过服务器计算部8计算维护期间，判断下次维护期间。并且，改进算法7始终分析运行信息5。该机床2的管理***具有通过改进算法7变更维护期间计算模型6的计算式的特征。

图6是表示服务器计算部中的模型变更处理的流程图的图。

(SB01)

判断是否调整预测模型，在要调整的情况下，向步骤SB03转移，在不调整的情况下，向步骤SB02转移。

(SB02)

通过维护期间计算模型6进行计算。维护期间模型的初始设定值为T＝T₀。

(SB03)

通过改进算法7变更维护期间计算模型6的计算式。

在此，说明基于改进算法7的维护期间计算模型6的计算式的变更。将对维护部件产生影响的信号(机床的运行信息5)传送至外部服务器1，对该维护部件产生影响的信号中与维护部件寿命的缩短相关的信号为{M}＝{m1，m2，…}，各对应信号的维护期间内的累计时间为{tm₁，tm₂，…}。

另一方面，与维护部件寿命的延长相关的信号为{N}＝{n1，n2，…}，各对应信号的维护期间内的累计时间为{tn₁，tn₂，…}。维护期间模型的初始设定值为T＝T₀，通过改进算法7，维护期间计算模型6用式1来表示。

[式1]

$T=T_0\&CenterDot;\&lsqb;(1+\frac{{\mathrm{tn}}_1}{T_0})\&CenterDot;(1+\frac{{\mathrm{tn}}_2}{T_0})\mathrm{...}\&rsqb;\&CenterDot;\&lsqb;(1-\frac{{\mathrm{tm}}_1}{T_0})\&CenterDot;(1-\frac{{\mathrm{tm}}_2}{T_0})...\&rsqb;$

也就是说，以根据延长维护部件寿命的趋势的信号来延长维护期间，根据缩短维护部件寿命的趋势的信号来缩短维护期间的方式变更维护期间计算模型6。此外，通过改进算法7，维护期间计算模型6的维护期间相对于初始设定值T₀变长或变短。在维护期间变得极短或极长的情况下，认为发生了某些异常，因此也可以设定维护期间的上限值或下限值或这两者。在超出所设定的范围的情况下，也可以通过警报传递给作业人员。例如，也可以在服务器计算部8中设定最小维护期间T_in。

在图6中，自动地执行SB01，但是也可以通过操作人员的判断以手动方式进行变更。

在此，通过图7表示本发明的一个计算部的实施例的流程图。将本实施例中的运行信息5设为主轴高速旋转信号，将维护期间设为润滑剂的维护和点检期间。预先指定高速旋转的定义、例如指定为最高转速的80％。在上次润滑期间T₀内，主轴转速为最高转速80％状态的累计经过时间tm₁预先被设定为高速旋转变得润滑不足的趋势。此外，在图7中并未示出，但是测定主轴的温度，预先设定的温度以下的状态的累计时间tn₁被设定为润滑顺利且延长维护期间的趋势。作为延长维护期间的参数的示例，还有主轴的旋转暂停的时间。通过改进算法7进行的计算式的变更用式2来表示。

[式2]

$T=T_0\&CenterDot;(1-\frac{{\mathrm{tm}}_1}{T_0})$

以下，按各步骤进行说明。

(SC01)

以指定的时间间隔和采样时间P执行计算部的处理。

在外部服务器1侧预先设定采样时间P。

(SC02)

主轴维护信息K为在外部服务器1侧设定的参数。

具体地说，对通过外部服务器1收集到的信息(运行信息5)进行分析，按照以下流程进行分析。

预先设定的参数A_in

A_in为从上次润滑供给的执行时刻至当前时间点为止与润滑有关的警报、警告消息数的上限。设定润滑维护期间的初始设定值T₀。

然后，将从上次润滑供给至当前为止与润滑有关的警报、警告消息数设为A₀。

在A₀＜A_in的情况下，判断为润滑适当，设定为K＝0。

在A₀＞A_in的情况下，判断为改进润滑供给期间，设定为K＝1。

如上所述，自动地设定K的数值。另外，也可以由用户侧手动地将润滑状况设定为K的数值。

由此，根据K的数值，进入到以下各步骤。

(SC03)

在K＝0的情况下，使用润滑期间计算模型6。

由于当前的预测适当，因此不需要变更下次润滑期间。

也就是说，T＝T₀

(SC04)

在K＝1的情况下，按照改进算法7，变更维护期间计算模型6即润滑期间计算模型6的计算式(参照式2)。

此外，图8是一览表示使用于图7示出的流程图的参数的图。

维护期间模型是机床的润滑剂的点检和维护期间、机床的机构部的磨损的点检和维护期间、机床的加工工具的点检和维护期间、机床的电气部件的点检和维护期间、机床的用户所定义的项目的点检和维护期间中的至少一个。

<具备传感器的机器人>

图9是表示具备机器人的本发明所涉及的***的图。构成如下的机床的管理***：设置外部服务器1，经由网络4连接该外部服务器1、控制多个机床2中的各个机床的NC装置3、安装了各种检测传感器16、17的机器人15，从各机床2的NC装置3将各种信号数据收集于外部服务器1，判断部件的异常发生或需要点检的状况。

在上述机床的管理***中，外部服务器1在上述异常或需要点检时，驱动与网络4相连接的机器人15，移动至机床2的异常或需要点检的部件近旁，安装于机器人15的传感器16、17检查所对应的部件，检测信号被传送至外部服务器1。该机床的管理***的特征在于，能够判断部件的实际使用状况。

图10是表示具备机器人的本发明所涉及的***的一个实施方式的图。是使用安装了视觉传感器和力传感器的机器人的机床的维护管理***。机器人15能够通过机器人移动装置18进行移动。机器人15具备视觉传感器16和力传感器17。能够通过这些传感器进行部件检查。

图11是具备机器人的本发明所涉及的***的一个实施方式的处理的流程图。

(SD01)

外部服务器1对机器人15指示点检。机器人15判断是否从外部服务器1接收到点检指示，在接收到点检指示的情况下(是)，向步骤SD02转移，在未接收点检指示的情况下(否)，等待接收点检指示。

(SD02)

在有点检指示时，机器人15移动至对象的机床。

(SD03)

对需要点检的部件，选择视觉传感器或力传感器或选择两者。

(SD04)

例如，在加工工具发生异常的情况下，通过视觉传感器16点检对象工具的磨损和破坏状况，或通过将力传感器17与工具进行接触来点检工具的振动状况(SD05)。

(SD06)

将点检结果传送至外部服务器1，结束处理。

以上，说明了本发明的实施方式，但是本发明并不限定于上述实施方式的示例，通过适当地进行变更，能够以其它方式实施。

Claims (6)

1.一种机床的管理***，其通过网络连接外部服务器与控制多个机床中的各个机床的NC装置，将通过各机床的NC装置获取到的热位移预测值收集于上述外部服务器，该机床的管理***的特征在于，

上述外部服务器从上述NC装置收集上述热位移预测值，求出与预先存储的数据的差值的绝对值，根据所求出的该差值的绝对值与预先指定的允许范围的比较，判断上述机床进行的工件加工的好坏。

2.一种机床的管理***，其通过网络连接外部服务器与控制多个机床中的各个机床的NC装置，将通过各机床的NC装置获取到的运行信息收集于上述外部服务器，该机床的管理***的特征在于，

上述外部服务器具备：

存储单元，其预先存储维护期间模型和改进算法；

变更单元，其通过上述改进算法变更上述维护期间模型的计算式；以及

计算单元，其通过上述维护期间模型求出下次维护期间。

3.根据权利要求2所述的机床的管理***，其特征在于，

手动或自动地执行用于变更上述维护期间模型的计算式的变更单元。

4.根据权利要求2所述的机床的管理***，其特征在于，

上述维护期间模型是机床的润滑剂的点检和维护期间、机床的机构部的磨损的点检和维护期间、机床的加工工具的点检和维护期间、机床的电气部件的点检和维护期间、机床的用户所定义的项目的点检和维护期间中的至少一个。

5.一种机床的管理***，其通过网络连接外部服务器、控制多个机床中的各个机床的NC装置、安装了一种以上的检测传感器的机器人，通过上述各机床的NC装置将各种信号数据收集于上述外部服务器，判断上述机床的部件发生异常或需要点检的状况，该机床的管理***的特征在于，

在判断为上述异常或需要点检的情况下，上述外部服务器驱动与上述网络相连接的上述机器人，使上述机器人移动至上述机床的部件的近旁，通过安装在上述机器人上的一种以上的检测传感器来检查该部件，来自该传感器的检测信号被传送至外部服务器，判断上述机床的上述部件的实际使用状况。

6.根据权利要求5所述的机床的管理***，其特征在于，

安装在上述机器人上的检测传感器是视觉传感器、力传感器、温度传感器中的至少一个。