JP2019126823A - プレス製造条件収集システムおよびプレス成形機用センサープレート - Google Patents
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Abstract
Description
これにより、金型の部位毎の不良事象を推定するができるので、金型の部品交換に要する時間的コストを低減することができる。
このプレス成形機用センサープレートは、プレス成形機のスライドに金型に対向して装着され、荷重を受ける方向に対して直交する面において複数の圧力センサーが互いに離間して配設されたものであるため、どのような金型が用いられても、その金型が受ける部位毎の荷重を検出することができる。
図1は、本発明に係る一実施形態のプレス製造条件収集システム100の構成を示すブロック図である。
(センサープレート2)
図2はセンサープレート2が装着されたプレス成形機10の構成を示す断面図である。
符号11は金型の上型、12は金型の下型、13はプレス成形機10のスライド13を示している。センサープレート2は、プレス成形機10のスライド13の下面に、上型11の上面(バッキングプレート11aの上面)との間に挟み込まれた状態で装着される。センサープレート2は、プレート本体2aと、プレート本体2aに埋め込まれた複数の圧力センサー2bとを有する。複数の圧力センサー2bは、プレート本体2aに、荷重を受ける方向に対して直交する面内に互いに離間して配設される。圧力センサー2bとしては、ピエゾ効果による高感度の半導体センサーなどが用いられる。本発明は圧力センサーの種類に限定されるものではないが、高感度で、スライド13の駆動の周期(プレス加工周期)に対して十分短い周期で圧力検出が可能なものであることが要求される。
これらの図に示されるように、金型(上型11)全体の応力分布を得ることができるように、センサープレート2において、複数の圧力センサー2bは荷重を受ける方向(Z方向)に対して直交する面(X/Y軸面)においてそれぞれの軸方向に互いに離間して分散配置される。例えば、図4に示すセンサープレート2は、X軸方向に6個、Y軸方向に4個の計24個の圧力センサー2bを有する。本発明は、センサープレート2の圧力センサー2bの数に限定されるものではなく、より高い検出分解能が要求される場合にはより多くの圧力センサー2bをより高密に配置してもよい。
図5はデータ分析装置3の構成を示すブロック図である。
同図に示すように、データ分析装置3は、圧力センサー2b毎の出力を増幅する増幅器2cと、増幅器2cの出力のA/D変換およびデータ化を行うA/D変換部31と、A/D変換部31毎の出力をAI機能を用いて分析する分析AI部32と、データ送信部33を有する。A/D変換部31は、圧力センサー2bの出力をアナログ信号からデジタル信号に変換し、さらに所定ビット数例えば8ビットなどのデジタルデータに変換する。
図1に戻って、データ収集装置4は、ネットワーク6およびハブ5を通じてデータ分析装置3と通信が可能なように接続される。データ収集装置4は、例えば、CPU(Central Processing Unit)、RAM(Random Access Memory)などのメモリ、HDD(Hard Disk Drive)などのストレージデバイス、LCD(Liquid Crystal Display)モニターなどの表示部など、コンピュータのハードウェアを用いて構成し得る。データ収集装置4は、一般的なパーソナルコンピュータによって構成されてもよい。
1.データ分析装置3によって推定された金型の部位毎の不良事象の表示。
2.収集した波形データを用いた金型全体の圧力分布などの表示。
3.金型の部位毎の不良事象の予兆判定。
これらの処理の詳細については後で説明する。
まず、データ分析装置3による波形データに基づく不良事象推定について説明する。
データ分析装置3は、圧力センサー2bの出力を、スライド13の駆動周期(プレス周期)に対して十分短い周期でA/D変換し、所定のビット数のデータとする。これにより、短い周期毎の圧力データの時系列である波形データが得られ、分析AI部32でその分析が行われて、金型の劣化などの問題に起因してプレス成形で発生した様々な不良事象が推定される。分析AI部32で、波形データから様々な不良事象を推定するために、各々の分析AI部32には、様々な不良事象の種類毎に、その不良事象の発生時に圧力センサー2bの出力に現れる傾向のある、あるいは実際に出現した波形データを含む様々な学習データを用いて機械学習が行われたものが利用される。
パンチで材料を打ち抜く際、パンチ表面とカスが真空状態となるため、カスがパンチ表面に付着して材料と一緒に送られることで「2枚抜き」を誘発し、パンチ(特に角部)の磨耗が促進されることによる「バリ」を引き起こす。これらを総称した不良を「カス上がり」と呼ぶ。これらの影響は、パンチの寿命低下、パンチ折れなどの金型の損傷、さらにはプレス成形機10の損傷にも繋がる。上記の「2枚抜き」、「パンチ折れ」などの不良事象は、圧力センサー2bによるプレス成形の周期よりも十分短い周期で検出されたデータの時系列データである波形データにおける波形の変化として現れる。
データ分析装置3は、波形データをもと所定の不良事象を推定した場合、プレス成形機10のコントローラ15に対して、連続して実行されるプレス成形を強制的に停止させるための命令を出力する。例えば、データ分析装置3のいずれかの分析AI部32によって「パンチ折れ」の発生が推定された場合、プレス成形を即座に停止させるように、プレス成形機10のコントローラ15に強制停止命令を供給する。
(金型の部位毎の不良事象の表示)
データ収集装置4のCPUは、データ分析装置3より収集した金型の部位毎の不良事象の推定結果を表示部にリアルタイムで表示させることができる。この際、圧力センサー2bの位置から特定される金型の部位を示す情報とともに不良事象の推定結果が表示されてよい。例えば、図9に示すように、P4のパンチによる打ち抜き部分で「2枚抜き」が発生した場合、その不良事象による影響が波形データに最も大きく現れる圧力センサー2bは位置(x4,y1)のセンサーである。この場合には、少なくとも、その圧力センサー2bに対応する分析AI部32によって「2枚抜き」の不良事象が推定され、その圧力センサー2bの位置(x4,y1)によって特定される金型の部位を示す情報とともに「2枚抜き」が発生したことが表示部を通してユーザに提示される。
データ収集装置4のCPUは、データ分析装置3の各分析AI部32より出力されたそれぞれの波形データを収集し、それぞれの波形データの同じ時刻の値を、例えば、三次元グラフによって表示部に金型全体の圧力分布(型抜き力分布)として表示することが可能である。図10は、図9に示したP4のパンチによる打ち抜き部分で「2枚抜き」が発生したことによって、位置(x4,y1)の圧力センサー2bの出力が顕著に増大したことを示している。これによりユーザは一目で「2枚抜き」の不良事象の発生と部位を特定することができる。
データ分析装置3からデータ収集装置4には、不良事象の推定結果のみならず、分析された波形データそのものも送信される。データ収集装置4のCPUは、データ分析装置3から送信された各圧力センサー2bの波形データをストレージデバイスに蓄積する。
データ収集装置4のCPUは、センサープレート2の複数の圧力センサー2bの同じタイミングの検出信号レベルをもとに、金型において不良事象の発生部位のより高い精度の座標データを算出することも可能である。
図13は2ヶ所の圧力センサー2bの波形データを比較して示す図である。この例ではスライド13の往復運動を摺動案内するスライドギブに緩みが発生したことによって、材料のせん断完了後にせん断荷重が抜けて行く期間131において2つの波形データの歪みの伸び縮みの関係が反転している。データ収集装置4は、このように2つの波形データの差分をとらえてスライドギブの緩みの発生を推定し、その結果を表示を通してユーザに提示することができる。
1.以上のように、本実施形態のプレス製造条件収集システム100によれば、金型が受けるせん断荷重をセンサープレート2における複数の圧力センサー2bで同時に検出し、それぞれの圧力センサー2bにより検出されたせん断荷重の波形データをデータ分析装置3の各々の分析AI部32で分析することによって、金型の劣化に起因した「2枚抜き」や「パンチ折れ」などの不良事象の発生を高速かつ高精度に推定することができる。さらに、金型の部位毎の不良事象を推定するができるので、金型の部品交換に要する時間的コストを低減することができる。
上記の実施形態では、データ分析装置3からプレス成形機10のコントローラ15に、不良事象の推定を契機にプレス成形の強制停止の命令を送ることとしたが、データ収集装置4にて、不良事象やその予兆の判定を契機に、ネットワーク6を通じてデータ分析装置3に、プレス成形の強制停止の命令の送信依頼を送るようにしてもよい。
2b…圧力センサー
3…データ分析装置
4…データ収集装置
10…プレス成形機
11…上型
12…下型
13…スライド
31…A/D変換部
32…分析AI部
33…データ送信部
100…プレス製造条件収集システム
Claims (8)
- プレス成形機のスライドに金型に対向して配置され、荷重を受ける方向に対して直交する面において互いに離間して複数の圧力センサーが配設されたセンサープレートと、
前記圧力センサー毎の検出値の時系列である波形データを生成し、この波形データをもとに前記金型の不良事象を推定するデータ分析装置と、
前記データ分析装置によって得られた前記推定結果を収集するデータ収集装置と
を具備するプレス製造条件収集システム。 - 請求項1に記載のプレス製造条件収集システムであって、
前記データ分析装置は、前記圧力センサー毎の前記波形データをもとに、前記金型の部位毎の前記不良事象を推定する
プレス製造条件収集システム。 - 請求項1または2に記載のプレス製造条件収集システムであって、
前記データ分析装置は、前記金型の不良事象を推定したとき、プレス成形を停止させるための命令を前記プレス成形機に供給する
プレス製造条件収集システム。 - 請求項1ないし3のいずれか1項に記載のプレス製造条件収集システムであって、
前記データ分析装置は、前記生成した前記圧力センサー毎の波形データを前記データ収集装置に送信し、
前記データ収集装置は、前記データ分析装置より送信された前記圧力センサー毎の波形データをもとに前記金型の圧力分布を表示部に表示させる
プレス製造条件収集システム。 - 請求項1ないし4のいずれか1項に記載のプレス製造条件収集システムであって、
前記データ収集装置は、前記収集した前記圧力センサー毎の前記波形データを蓄積し、前記蓄積した前記圧力センサー毎の前記波形データもとに前記金型の部分毎の不良事象の予兆を推定する
プレス製造条件収集システム。 - 請求項1ないし5のいずれか1項に記載のプレス製造条件収集システムであって、
前記データ収集装置は、前記収集した前記圧力センサー毎の前記波形データをもとに、前記不良事象の発生した座標位置を算出する
プレス製造条件収集システム。 - 請求項1ないし6のいずれか1項に記載のプレス製造条件収集システムであって、
前記データ分析装置は、前記圧力センサー毎の前記波形データをAI機能により分析することによって前記金型の部位毎の不良事象を推定する
プレス製造条件収集システム。 - プレス成形機のスライドに金型に対向して装置可能とされ、荷重を受ける方向に対して直交する面において互いに離間して配設された複数の圧力センサーと、
前記圧力センサー毎の検出信号を外部出力する出力端子と
を具備するプレス成形機用センサープレート。
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