JP6549650B2

JP6549650B2 - Machine tool management system

Info

Publication number: JP6549650B2
Application number: JP2017147029A
Authority: JP
Inventors: 暁光斉
Original assignee: FANUC Corp
Current assignee: FANUC Corp
Priority date: 2017-07-28
Filing date: 2017-07-28
Publication date: 2019-07-24
Anticipated expiration: 2035-04-09
Also published as: JP2017220247A

Description

本発明は工作機械の管理システムに関する。 The present invention relates to a management system of a machine tool.

従来、工作機械の管理システムは、外部サーバと複数の工作機械とをネットワークを介して接続し、外部サーバは各工作機械からデータを収集し、外部サーバにより機械の稼動状況を判断するなど各工作機械の管理を行っている。 Conventionally, a machine tool management system connects an external server and a plurality of machine tools via a network, the external server collects data from each machine tool, and the external server determines the operation status of the machine. I am managing the machine.

例えば、加工時間に関連する情報及び信号情報などを外部サーバへ転送し、外部サーバで計算し、加工情報を判断する技術が、例えば、特許文献１に開示されている。また、工作機械の稼動寿命を伸ばすため、部品の点検周期及び寿命管理の必要がある。従来技術における保守管理システムでは、部品の使用状況は機械からデータを収集し、外部サーバにより計算して判断する。例えば、各種部品に関連する情報及び信号情報などを外部サーバへ転送し、外部サーバ処理より部品の寿命や保守時期を算出する方法が開示されている（特許文献２、特許文献３、特許文献４）。 For example, Patent Document 1 discloses a technique for transferring information related to processing time, signal information, and the like to an external server, calculating with an external server, and determining processing information. In addition, in order to extend the working life of the machine tool, it is necessary to control the inspection cycle and the life of parts. In the maintenance management system in the prior art, the usage of parts is determined by collecting data from the machine and calculating and using an external server. For example, there is disclosed a method of transferring information related to various parts, signal information, etc. to an external server, and calculating the service life and maintenance time of the parts from external server processing (Patent Document 2, Patent Document 3, Patent Document 4) ).

特開２００３−２２１０７号公報Japanese Patent Application Publication No. 2003-22107 特開２００５−２８４７１２号公報JP, 2005-284712, A 特開２００２−２４４７０７号公報JP 2002-244707 A 特開２００１−３５０５１０号公報JP 2001-350510 A

しかしながら、従来技術では、熱変位における加工不良の場合、正確な処理手段がないため、生産情報を把握することができない。また、従来技術における保守管理システムは、部品の点検期間を予め設定する必要がある。例えば、各種部品に関連する情報及び信号情報などを外部サーバへ転送し、外部サーバ処理より点検のスケジュールを算出する方法が特許文献２に開示されている。 However, in the prior art, in the case of processing defect due to thermal displacement, production information can not be grasped because there is no accurate processing means. Moreover, the maintenance management system in the prior art needs to set the inspection period of parts beforehand. For example, Patent Document 2 discloses a method of transferring information related to various parts, signal information, and the like to an external server, and calculating an inspection schedule from external server processing.

また、従来技術では、点検スケジュールを算出したが、部品に対する点検周期情報は固定され、変更がある場合、自動的に処理することができない問題があった。また、従来技術では、収集データをサーバ側で計算し、部品の使用状況を判断するが、実際の使用状況は保守計算の判断結果と違う可能性がある。また、収集信号だけで判断できない場合がある。 Moreover, in the prior art, although the inspection schedule was calculated, the inspection cycle information with respect to parts was fixed, and when there existed a change, there existed a problem which can not be processed automatically. In the prior art, the collected data is calculated on the server side to determine the usage status of the parts, but the actual usage status may be different from the judgment result of the maintenance calculation. Moreover, there are cases where it can not be determined only by the collected signal.

そこで、本発明の目的は、上記従来技術の問題点に鑑み、複数の工作機械から各種データをサーバで収集し、前記サーバで前記各種データを分析することにより、より高機能な工作機械の管理システムを提供することである。 Therefore, in view of the problems of the prior art described above, an object of the present invention is to manage various functions of a machine tool by collecting various data from a plurality of machine tools with a server and analyzing the various data with the server. It is to provide a system.

一実施形態は、外部サーバ側が工作機械から収集するデータとして工作機械内で予測される熱変位予測値を収集し、予め外部サーバ側に記憶したデータと比較することにより、加工の良，不良を判断する。これにより、本実施形態は、熱変位における加工不良を判断する、正しい生産状況を把握できる。 In one embodiment, as the data collected from the machine tool by the external server side, the thermal displacement predicted value predicted in the machine tool is collected and compared with the data stored in the external server side in advance, so that the processing is good or defective. to decide. Thereby, this embodiment can grasp the correct production situation which judges the processing defect in thermal displacement.

一実施形態は、外部サーバ側が工作機械から各種情報を収集し、サーバにおける計算部に予め保守期間モデルと改良アルゴリズムを記憶させ、改良アルゴリズムにより収集したデータを分析し、保守期間モデルの計算式を変更することができる。 In one embodiment, the external server side collects various information from the machine tool, stores the maintenance period model and the improvement algorithm in advance in the calculation unit of the server, analyzes the data collected by the improvement algorithm, and calculates the calculation equation of the maintenance period model It can be changed.

一実施形態は、前記サーバ側が工作機械から各種データを収集し、部品の使用状況を分析して、異常や点検が必要な機械に対して、サーバから制御することにより、検出センサを取り付けるロボットを機械に移動し、部品を検査し、部品の使用状況を判断することができる。 In one embodiment, the server side collects various data from a machine tool, analyzes the usage of parts, and controls a robot that needs abnormality or inspection from the server to attach a detection sensor to the robot. You can go to the machine, inspect the parts, and determine the usage of the parts.

一実施形態は、機械の運転状況より保守期間モデルを自動的に改良しており、保守期間を適切に指定することができる。外部センサを設置する場合、信号情報を利用して保守期間モデルの計算式を組み込むことができる。これより、保守点検の合理化、機械部品の寿命延長を図ることができる。 In one embodiment, the maintenance period model is automatically improved based on the operating condition of the machine, and the maintenance period can be appropriately designated. In the case of installing an external sensor, it is possible to incorporate the formula of the maintenance period model using signal information. From this, it is possible to streamline maintenance and inspection and extend the life of machine parts.

一実施形態は、部品の実際の使用状況を検査することができる、収集データの計算結果より保守効果を向上することができる。 One embodiment can check the actual usage of parts, and can improve the maintenance effect more than the calculation result of collected data.

開示の一実施形態の管理システムは、外部サーバと、多数の工作機械のそれぞれを制御しているＮＣ装置と、をネットワークで接続し、各工作機械のＮＣ装置より取得した熱変位予測値を前記外部サーバに収集する工作機械の管理システムにおいて、前記外部サーバは、前記ＮＣ装置から前記熱変位予測値を収集し、予め記憶したデータとの差分の絶対値を求め、該求めた差分の絶対値と予め指定した許容範囲との比較に基づいて前記工作機械によるワークの加工の良否を判断することを特徴とする工作機械の管理システムである。 Management system of an embodiment of the disclosure, and the external server, the NC device that controls the respective large number of machine tools, were connected by a network, the thermal displacement prediction value obtained from the NC device for each machine tool In the management system of a machine tool collected in the external server, the external server collects the thermal displacement predicted value from the NC device, obtains an absolute value of a difference from data stored in advance, and obtains the absolute value of the calculated difference. It is a management system of a machine tool characterized by judging the quality of processing of the work by the machine tool based on comparison of a value and a tolerance specified in advance.

開示の一実施形態の管理システムは、外部サーバと、多数の工作機械のそれぞれを制御しているＮＣ装置と、をネットワークで接続し、各工作機械のＮＣ装置より取得した運転情報を前記外部サーバへ収集されるシステムにおいて、前記外部サーバにおいて、保守期間モデルと改良アルゴリズムを予め記憶する記憶手段と、前記保守期間モデルの計算式を前記改良アルゴリズムにより変更する変更手段と、前記保守期間モデルにより次回保守期間を求める計算手段と、を備えたことを特徴とする工作機械の管理システムである。 Management system of an embodiment of the disclosure, the external server and, the NC device that controls the respective large number of machine tools, was connected via a network, said external the acquired operation information from the NC device for each machine tool In the system to be collected to a server, in the external server, storage means for storing a maintenance period model and an improvement algorithm in advance, changing means for changing a formula of the maintenance period model according to the improvement algorithm, and the maintenance period model A management system for a machine tool, comprising: calculation means for obtaining a next maintenance period.

開示の一実施形態の管理システムは、前記保守期間モデルの計算式を変更する変更手段が、手動あるいは自動的に実行することを特徴とする。 The management system according to an embodiment of the disclosure is characterized in that the change means for changing the formula of the maintenance period model is manually or automatically executed.

開示の一実施形態の管理システムは、前記保守期間モデルが、工作機械の潤滑剤における点検及び保守期間、工作機械の機構部の磨耗における点検及び保守期間、工作機械の加工工具における点検及び保守期間、工作機械の電気部品における点検及び保守期間、工作機械のユーザが定義した項目における点検及び保守期間、の少なくとも一つであることを特徴とする。 In the management system according to an embodiment of the present disclosure, the maintenance period model includes an inspection and maintenance period of lubricant of a machine tool, an inspection and maintenance period of wear of a mechanical part of the machine tool, and an inspection and maintenance period of machining tool of the machine tool. And at least one of an inspection and maintenance period of an electric component of the machine tool and an inspection and maintenance period of an item defined by a user of the machine tool.

開示の一実施形態の管理システムは、外部サーバと、多数の工作機械のそれぞれを制御しているＮＣ装置と、１種類以上の検出センサを取り付けたロボットと、をネットワークで接続し、前記各工作機械のＮＣ装置より各種信号データを前記外部サーバに収集し、前記工作機械の部品の異常又は点検が必要な状況を判断する工作機械の管理システムにおいて、前記外部サーバに前記異常又は点検が必要と判断された場合、前記ネットワークに接続している前記ロボットを駆動し、前記工作機械の部品の近傍に前記ロボットを移動し、前記ロボットに取り付けた１種類以上の検出センサにより該部品を検査し、該検出センサからの検出信号が外部サーバに転送され、前記工作機械の前記部品の実際の使用状況を判断することを特徴とする工作機械の管理システムである。 Management system of an embodiment of the disclosure, connects the external server, the NC device that controls the respective large number of machine tool, a robot fitted with one or more detection sensors, with the network, each In a management system for a machine tool, which collects various signal data from the NC device of the machine tool to the external server and determines the situation where abnormality or inspection of parts of the machine tool is required, the external server needs the anomaly or inspection If it is determined, the robot connected to the network is driven, the robot is moved near the part of the machine tool, and the part is inspected by one or more types of detection sensors attached to the robot. A machine tool characterized in that a detection signal from the detection sensor is transferred to an external server to determine an actual usage state of the part of the machine tool Which is the management system.

開示の一実施形態の管理システムは、前記ロボットに取り付けられた前記検出センサが、視覚センサ、力センサ、温度センサ、の少なくとも一つであることを特徴とする。 The management system according to an embodiment of the disclosure is characterized in that the detection sensor attached to the robot is at least one of a visual sensor, a force sensor, and a temperature sensor.

開示の技術により、複数の工作機械から各種データをサーバで収集し、前記サーバで前記各種データを分析することにより、より高機能な工作機械の管理システムを提供できる。 According to the disclosed technology, a server can collect various data from a plurality of machine tools, and the server can analyze the various data to provide a more sophisticated management system for a machine tool.

本発明に係る工作機械の管理システムの一実施形態を示す図である。It is a figure showing one embodiment of a management system of a machine tool concerning the present invention. 本発明に係る工作機械の管理システムのフローチャートである。It is a flowchart of the management system of the machine tool which concerns on this invention. ＳＡ０２の比較方法を説明する図である。It is a figure explaining the comparison method of SA02. 本発明に係る工作機械の管理システムの他の実施形態を示す図である。It is a figure which shows other embodiment of the management system of the machine tool which concerns on this invention. 情報処理のフローを示す図である。It is a figure showing the flow of information processing. サーバ計算部におけるモデル変更の処理のフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of a process of the model change in a server calculation part. 潤滑保守を実行する処理のフローチャートを示す図である。It is a figure which shows the flowchart of the process which performs a lubrication maintenance. パラメータ一覧を示す図である。It is a figure showing a parameter list. ロボットを備えた本発明に係るシステムを示す図である。FIG. 1 shows a system according to the invention with a robot. ロボットを備えた本発明に係るシステムの一実施形態を示す図である。FIG. 1 shows an embodiment of a system according to the invention comprising a robot. ロボットを備えた本発明に係るシステムの一実施形態の処理のフローチャートである。5 is a flow chart of processing of one embodiment of a system according to the present invention equipped with a robot.

以下、本発明の実施形態を図面と共に説明する。複数の工作機械から各種データをサーバで収集し、前記サーバで前記各種データを分析することにより、より高機能な工作機械の管理システムを構成することにおいて、工作機械から収集するデータとして、工作機械から熱変位予測値、運転情報（運転データ）、センサからの情報（センサからの検出データ）を収集する例として説明する。本発明に係る管理システムは前記熱変位予測値、運転情報、センサからの情報の一つ以上のデータを含む。 Hereinafter, embodiments of the present invention will be described with reference to the drawings. A machine tool is used as data collected from a machine tool in configuring a more sophisticated machine tool management system by collecting various data from a plurality of machine tools by a server and analyzing the various data by the server. The thermal displacement predicted value, the operation information (operation data), and the information from the sensor (detection data from the sensor) will be described as an example. The management system according to the present invention includes one or more data of the thermal displacement predicted value, operation information, and information from a sensor.

＜熱変位補正＞
図１は本発明に係る工作機械の管理システムの一実施形態を示す図である。
工作機械の管理システムは、外部サーバ１と多数の工作機械２のそれぞれを制御しているＮＣ装置（数値制御装置）３をネットワーク４で接続するシステムである。各工作機械のＮＣ装置３より各種信号データを外部サーバ１に収集するシステムにおいて、外部サーバ１はそれぞれのＮＣ装置３から熱変位予測値を収集し、予め記憶したデータと比較により加工不良を判断することを特徴とする。熱変位予測値の例として工具先端部熱変位予測値がある。 <Thermal displacement correction>
FIG. 1 is a view showing an embodiment of a management system for a machine tool according to the present invention.
Management system of the machine tool is a system for connecting the NC device (numerical control unit) 3 that controls the respective external servers 1 and large number of machine tool 2 in the network 4. A system for collecting a variety of signal data from the NC device 3 of the machine tool to an external server 1, the external server 1 collects the thermal displacement predicted values from each of the NC device 3, the more processing defects in comparison with a previously stored data It is characterized by judging. A tool tip thermal displacement predicted value is an example of the thermal displacement predicted value.

図２は本発明に係る工作機械の管理システムのフローチャートである。
（ＳＡ０１）
外部サーバ１は、工作機械２の一つの駆動軸であるＺ軸のＺ軸方向に対して、指定したサンプリングタイム｛Ｔ１，Ｔ２，・・・｝で、ＮＣ装置３から工具先端部Ｚ方向熱変位予測値｛Ａ１，Ａ２，・・・｝を収集する。 FIG. 2 is a flowchart of the management system of the machine tool according to the present invention.
(SA01)
The external server 1 applies heat at the tool tip Z direction from the NC device 3 at a designated sampling time {T1, T2,...} With respect to the Z axis direction of the Z axis which is one drive axis of the machine tool 2 The displacement prediction values {A1, A2,...} Are collected.

（ＳＡ０２）
図３はＳＡ０２の比較方法を説明する図である。図３に示すように、予め記憶した指定サンプリングタイム｛Ｔ１，Ｔ２，・・・｝に対応する加工良好の時、Ｚ軸方向基準変位量｛Ｂ１，Ｂ２，・・・｝と比較し、予測値とＺ軸方向基準変位量の差分を求め、該求めた差分の絶対値が許容範囲｛Ｄ１，Ｄ２，・・・｝にあるか否かを判定する。差分の絶対値が許容値内であれば加工が良好判定し、許容値以上であれば加工不良と判定する。
｜Ａ−Ｂ｜≧Ｄ加工不良
｜Ａ−Ｂ｜＜Ｄ加工良好
上記の｛Ｂ１，Ｂ２，・・・｝と｛Ｄ１，Ｄ２，・・・｝は加工ワークに対して、予め外部サーバ１の記憶手段に記憶しておく。なお、複数の加工ワーク及び工作機械の軸方向に複数のデータプールを準備する必要がある。
（ＳＡ０３）
ステップＳＡ０２において判定して得られた結果を、工作機械２の管理システムの生産実績に登録する。 (SA02)
FIG. 3 is a diagram for explaining a comparison method of SA02. As shown in FIG. 3, when processing is good corresponding to the specified sampling time {T1, T2,...} Stored in advance, it is compared with the Z-axis direction reference displacement amount {B1, B2,. The difference between the value and the reference displacement amount in the Z-axis direction is determined, and it is determined whether the absolute value of the determined difference is within the allowable range {D1, D2,. If the absolute value of the difference is within the allowable value, the processing is judged to be good, and if it is the allowable value or more, it is judged that the processing is defective.
| A-B | ≧ D Machining failure | A-B | <D machining good The above {B1, B2, ...} and {D1, D2, ...} are external server 1 in advance with respect to the machining work. It is stored in the storage means of In addition, it is necessary to prepare a plurality of data pools in the axial direction of a plurality of machining works and machine tools.
(SA03)
The result obtained by the determination in step SA02 is registered in the production results of the management system of the machine tool 2.

＜保守期間＞
図４は本発明に係る工作機械の管理システムの他の実施形態を示す図である。図５，図６は情報処理のフローを示す図である。外部サーバ１を設置し、当該外部サーバ１と多数の工作機械２のそれぞれを制御しているＮＣ装置３とをネットワーク４を介して接続する。工作機械２の管理システムは、各工作機械２のＮＣ装置３より取得した運転情報５を外部サーバ１に収集するシステムである。外部サーバ１に収集された運転情報５はサーバデータベース（記憶手段）９に記憶される。 <Maintenance period>
FIG. 4 is a view showing another embodiment of a management system for a machine tool according to the present invention. 5 and 6 are diagrams showing the flow of information processing. The external server 1 is installed, and the external server 1 and the NC device 3 controlling each of the many machine tools 2 are connected via the network 4. The management system of the machine tool 2 is a system that collects the operation information 5 acquired from the NC device 3 of each machine tool 2 in the external server 1. The driving information 5 collected by the external server 1 is stored in a server database (storage means) 9.

図４に示されるように、外部サーバ１において、保守期間計算モデル６と改良アルゴリズム７を予めサーバ計算部８に記憶しておく。保守期間計算モデル６を用いて、保守期間をサーバ計算部８で計算し、次回保守期間を判断する。又、改良アルゴリズム７は運転情報５を常に分析する。この工作機械２の管理システムは、保守期間計算モデル６の計算式を改良アルゴリズム７によって変更する特徴を有する。 As shown in FIG. 4, in the external server 1, the maintenance period calculation model 6 and the improvement algorithm 7 are stored in advance in the server calculation unit 8. The maintenance period is calculated by the server calculation unit 8 using the maintenance period calculation model 6, and the next maintenance period is determined. Also, the improvement algorithm 7 always analyzes the driving information 5. The management system of the machine tool 2 has a feature of changing the calculation formula of the maintenance period calculation model 6 by the improvement algorithm 7.

図６はサーバ計算部におけるモデル変更の処理のフローチャートを示す図である。
（ＳＢ０１）
予測モデルを調整するか否かを判断し、調整する場合はステップＳＢ０３へ移行し、調整しない場合はステップＳＢ０２へ移行する。
（ＳＢ０２）
保守期間計算モデル６により算出する。保守期間モデルの初期設定値はＴ＝Ｔ_０である。
（ＳＢ０３）
改良アルゴリズム７より保守期間計算モデル６の計算式を変更する。 FIG. 6 is a flowchart of model change processing in the server calculation unit.
(SB01)
It is determined whether or not to adjust the prediction model, and in the case of adjustment, the process proceeds to step SB03, and in the case of not adjusting, the process proceeds to step SB02.
(SB02)
Calculated by maintenance period calculation model 6. The initial setting of the maintenance period model is T = T _0.
(SB03)
The calculation formula of the maintenance period calculation model 6 is changed by the improvement algorithm 7.

ここで、改良アルゴリズム７による保守期間計算モデル６の計算式の変更を説明する。
保守部品に影響が与える信号（工作機械の運転情報５）を外部サーバ１に転送しており、該保守部品に影響を与える信号のうち保守部品寿命が短縮する傾向の信号が｛Ｍ｝＝｛ｍ１、ｍ２、…｝、各対応信号の保守期間内の積算時間は｛ｔｍ_１、ｔｍ_２、…｝である。 Here, the change of the calculation formula of the maintenance period calculation model 6 by the improvement algorithm 7 will be described.
A signal that affects maintenance parts (operation information 5 of the machine tool) is transferred to the external server 1, and among the signals that affect the maintenance parts, a signal that tends to shorten the service part life is {M} = { The integration time within the maintenance period of each corresponding signal is {tm ₁ , tm ₂ ,.

一方、保守部品寿命を伸ばす傾向の信号が｛Ｎ｝＝｛ｎ１、ｎ２、…｝、各対応信号の保守期間内の積算時間は｛ｔｎ_１、ｔｎ_２、…｝である。保守期間モデルの初期設定値はＴ＝Ｔ_０であり、改良アルゴリズム７より保守期間計算モデル６は数１式により表される。 On the other hand, conservatism signal to extend the part life {N} = {n1, n2 , ...}, the integration time in the maintenance period of each corresponding signal is _{_{{tn 1, tn 2, ...}} }. The initial setting value of the maintenance period model is T = T ₀ , and according to the improved algorithm 7, the maintenance period calculation model 6 is represented by the equation 1.

つまり、保守部品寿命を伸ばす傾向の信号により保守期間が延長する、保守部品寿命を短縮する傾向の信号より保守期間が短縮するように保守期間計算モデル６を変更する。なお、改良アルゴリズム７より保守期間計算モデル６の保守期間は、初期設定値Ｔ_０に対して長くなったり短くなったりする。保守期間が極端に短くなったり、極端に長くなったりした場合は何らかの異常発生が考えられるので、保守期間の上限値または下限値、あるいはその両方を設定してもよい。設定した範囲を超えた場合はアラームで作業者に伝えるようにしてもよい。例えば、サーバ計算部８に最小保守期間Ｔ_ｉｎを設定してもよい。 That is, the maintenance period calculation model 6 is changed so that the maintenance period is shortened by the signal of the tendency of shortening the maintenance part life, which is extended by the signal of the tendency of extending the maintenance part life. Note that the maintenance period of the maintenance period calculation model 6 becomes longer or shorter than the initial set value T _{0 according} to the improvement algorithm 7. If the maintenance period is extremely short or extremely long, any abnormality may occur, so the upper limit value and / or the lower limit value of the maintenance period may be set. If the set range is exceeded, an alarm may be sent to the operator. For example, the minimum maintenance period Tin may be set _in the server calculation unit 8.

ここで、図７により本発明における一つの計算部の実施例のフローチャートを示す。本実施例における運転情報５を主軸高速回転信号とする、保守内容を潤滑剤の保守及び点検期間とする。高速回転の定義を予め指定、例えば、最高回転速度の８０％に指定する。前回潤滑期間Ｔ_０内、主軸回転速度が最高回転速度８０％状態の積算経過時間ｔｍ_１は予め高速回転が潤滑不足となる傾向に設定する。なお、図７には示されていないが、主軸の温度を測定し、予め設定された温度以下の状態の積算時間ｔｎ_１は潤滑が円滑であり保守期間を延ばす傾向に設定する。保守期間を伸ばす例としては主軸の回転が休止している時間もある。改良アルゴリズム７よる計算式の変更は、数２式で表される。 Here, FIG. 7 shows a flowchart of an embodiment of one calculation unit in the present invention. The operation information 5 in the present embodiment is a spindle high speed rotation signal, and the maintenance content is a lubricant maintenance and inspection period. The definition of high speed rotation is specified in advance, for example, 80% of the maximum rotation speed. Within the last lubrication period T _0, elapsed integration time tm ₁ of the spindle rotation speed is the maximum speed 80% state sets tend to advance the high-speed rotation becomes insufficient lubrication. Although not shown in FIG. 7, the temperature of the spindle is measured, and the integration time tn _{1 in} the state below the preset temperature is set so that the lubrication is smooth and the maintenance period is extended. An example of extending the maintenance period is the time during which the spindle rotation is at rest. The change of the calculation formula according to the improvement algorithm 7 is expressed by equation 2.

以下、各ステップに従って説明する。
（ＳＣ０１）
計算部の処理は指定され時間間隔及びサンプリングタイムＰで実行する。
サンプリングタイムＰは外部サーバ１側で予め設定する。
（ＳＣ０２）
主軸保守情報Ｋは外部サーバ１側で設定するパラメータ。
具体的には、外部サーバ１で収集した情報（運転情報５）を分析しており、分析は以下の流れで行われる。
予め設定するパラメータＡ_ｉｎ
Ａ_ｉｎは前回潤滑供給の実行時刻から現時点まで潤滑に関するアラームや警告メッセージ数の上限。潤滑保守期間の初期設定値Ｔ_０を設定する。
そして、前回潤滑供給から現在まで潤滑に関するアラームや警告メッセージ数をＡ_０とする。
Ａ_０＜Ａ_ｉｎの場合、潤滑が適当と判定する、Ｋ＝０に設定する。
Ａ_０＞Ａ_ｉｎの場合、潤滑供給期間を改良と判定する、Ｋ＝１に設定する。
上記のようにＫの数値は自動的に設定される。また、ユーザ側が潤滑状況を手動でＫの数値を設定できるようにしてもよい。
これにより、Ｋの数値によって次の各ステップに進める。
（ＳＣ０３）
Ｋ＝０の場合、潤滑期間計算モデル６を使用する。
現在の予測が適当のため、次回潤滑期間変更なし、つまり、Ｔ＝Ｔ_０
（ＳＣ０４）
Ｋ＝１の場合、改良アルゴリズム７に従って、保守期間計算モデル６である潤滑期間計算モデル６の計算式を変更する（数２式参照）。
なお、図８は図７に示されるフローチャートで用いられるパラメータを一覧に示す図である。
保守期間モデルは、工作機械の潤滑剤における点検及び保守期間、工作機械の機構部の磨耗における点検及び保守期間、工作機械の加工工具における点検及び保守期間、工作機械の電気部品における点検及び保守期間、工作機械のユーザが定義した項目における点検及び保守期間、の少なくとも一つである。 Each step will be described below.
(SC01)
The processing of the calculation unit is executed at designated time intervals and sampling time P.
The sampling time P is preset on the external server 1 side.
(SC02)
The spindle maintenance information K is a parameter set on the external server 1 side.
Specifically, the information (operation information 5) collected by the external server 1 is analyzed, and the analysis is performed in the following flow.
Parameter A _{in to be} set in advance
A _in is the upper limit of the number of alarm and warning messages related to lubrication from the last time of execution of lubrication supply to the present time. The initial set value T ₀ of the lubrication maintenance period is set.
Then, the number of alarm and warning messages related to lubrication and A ₀ from the previous lubricant supply up to now.
If A ₀ <A _in , determine that lubrication is appropriate, set K = 0.
If A ₀ > A _in , set the lubrication supply period to improvement, K = 1.
As described above, the value of K is automatically set. In addition, the user may be able to manually set the lubrication condition to the numerical value of K.
Thereby, it advances to the following each step by the numerical value of K.
(SC03)
In the case of K = 0, the lubrication period calculation model 6 is used.
Since the current prediction is appropriate, there is no change in the lubrication period next time, that is, T = T ₀
(SC04)
In the case of K = 1, the calculation formula of the lubrication period calculation model 6, which is the maintenance period calculation model 6, is changed according to the improvement algorithm 7 (see equation 2).
FIG. 8 is a diagram showing a list of parameters used in the flowchart shown in FIG.
Maintenance period models include inspection and maintenance periods for lubricants of machine tools, inspection and maintenance periods for wear of mechanical parts of machine tools, inspection and maintenance periods for machining tools for machine tools, inspection and maintenance periods for electrical parts of machine tools , An inspection and maintenance period in an item defined by the user of the machine tool.

＜センサを備えたロボット＞
図９はロボットを備えた本発明に係るシステムを示す図である。外部サーバ１を設置し、該外部サーバ１と多数の工作機械２のそれぞれを制御しているＮＣ装置３と各種検出センサ１６，１７を取り付けたロボット１５を、ネットワーク４を介して接続し、各工作機械２のＮＣ装置３より各種信号データを外部サーバ１に収集し、部品の異常又は点検が必要な状況を判断する工作機械の管理システムが構成される。 <Robot equipped with sensor>
FIG. 9 shows a system according to the invention provided with a robot. The external server 1 is installed, and the NC device 3 controlling each of the external server 1 and the large number of machine tools 2 and the robot 15 attached with the various detection sensors 16 and 17 are connected via the network 4 A machine tool management system is configured to collect various signal data from the NC device 3 of the machine tool 2 to the external server 1 and to determine a situation in which an abnormality or inspection of a part is required.

前記工作機械の管理システムにおいて、外部サーバ１より前記異常又は点検が必要な時、ネットワーク４に接続されているロボット１５を駆動し、工作機械２の異常又は点検が必要な部品の近傍に移動し、ロボット１５に取り付けたセンサ１６，１７が対応する部品を検査し、検出信号が外部サーバ１に転送される。この工作機械の管理システムでは、部品の実際の使用状況を判断できることを特徴とする。 In the management system of the machine tool, when the abnormality or inspection is required from the external server 1, the robot 15 connected to the network 4 is driven to move to the vicinity of the part requiring abnormality or inspection of the machine tool 2. The sensors 16 and 17 attached to the robot 15 inspect the corresponding parts, and detection signals are transferred to the external server 1. This machine tool management system is characterized in that it can determine the actual usage of parts.

図１０はロボットを備えた本発明に係るシステムの一実施形態を示す図である。視覚センサと力センサ取り付けたロボットを用いた工作機械の保守管理システムである。ロボット１５はロボット移動装置１８により移動することが可能である。ロボット１５は視覚センサ１６と力センサ１７を備えている。これらのセンサによって部品の検査を行うことができる。 FIG. 10 is a diagram showing an embodiment of a system according to the present invention provided with a robot. It is a maintenance management system of a machine tool using a robot attached with a visual sensor and a force sensor. The robot 15 can be moved by the robot moving device 18. The robot 15 is provided with a visual sensor 16 and a force sensor 17. Parts can be inspected with these sensors.

図１１はロボットを備えた本発明に係るシステムの一実施形態の処理のフローチャートである。
（ＳＤ０１）
外部サーバ１はロボット１５に対して点検を指示する。ロボット１５は外部サーバ１から点検指示を受けたか否かを判断し、点検指示を受けた場合（ＹＥＳ）にはステップＳＤ０２へ移行し、受けていない場合（ＮＯ）には点検指示を受けるのを待つ。
（ＳＤ０２）
点検指示がある時、ロボット１５は対象の工作機械に移動する。
（ＳＤ０３）
点検が必要な部品に対して、視覚センサと力センサを選択、若しくは両方のセンサを選択する。
（ＳＤ０４）
例えば、加工工具が異常の場合、視覚センサ１６より対象工具の磨耗及び損傷状況を点検する、又は力センサ１７を工具に接触することにより工具の振動状況を点検する（ＳＤ０５）。
（ＳＤ０６）
点検結果を外部サーバ１へ転送し、処理を終了する。 FIG. 11 is a flow chart of processing of an embodiment of a system according to the present invention equipped with a robot.
(SD01)
The external server 1 instructs the robot 15 to perform an inspection. The robot 15 determines whether or not an inspection instruction has been received from the external server 1. If the inspection instruction is received (YES), the process proceeds to step SD02, and if not received (NO), the inspection instruction is received. wait.
(SD02)
When an inspection instruction is issued, the robot 15 moves to the target machine tool.
(SD03)
Select the vision sensor and the force sensor, or both sensors for the parts that need inspection.
(SD04)
For example, if the processing tool is abnormal, the visual sensor 16 checks the wear and damage status of the target tool, or the force sensor 17 contacts the tool to check the vibration status of the tool (SD05).
(SD06)
The inspection result is transferred to the external server 1, and the process is ended.

１外部サーバ
２工作機械
３ＮＣ装置
４ネットワーク
５運転情報
６保守期間計算モデル
７改良アルゴリズム
８サーバ計算部
９サーバデータベース
１５ロボット
１６視覚センサ
１７力センサ
１８ロボット移動装置（無線ＬＡＮ接続装置内蔵） 1 external server 2 machine tool 3 NC device 4 network 5 operation information 6 maintenance period calculation model 7 improvement algorithm 8 server calculation unit 9 server database 15 robot 16 vision sensor 17 force sensor 18 robot movement device (built-in wireless LAN connection device)

Claims

外部サーバと、多数の工作機械のそれぞれを制御しているＮＣ装置と、１種類以上の検出センサを取り付けたロボットと、をネットワークで接続し、前記各工作機械のＮＣ装置より各種信号データを前記外部サーバに収集し、前記工作機械の部品の異常又は点検が必要な状況を判断する工作機械の管理システムにおいて、
前記外部サーバにおいて前記工作機械の部品の前記異常又は点検が必要と判断された場合、前記ネットワークに接続している前記ロボットを駆動し、前記工作機械の部品の近傍に前記ロボットを移動し、前記ロボットに取り付けた１種類以上の検出センサにより該部品を検査し、該検出センサからの検出信号が外部サーバに転送され、前記工作機械の前記部品の実際の使用状況を判断することを特徴とする工作機械の管理システム。 And an external server, and the NC device that controls the respective large number of machine tool, 1 and or more fitted with a sensor robot, was connected via a network, various kinds of signal data from the NC device of the machine tool In a management system for a machine tool, which collects in the external server and determines a situation in which a part of the machine tool needs to be abnormal or inspected.
Wherein if it is determined that required said abnormal or inspection of Oite the machine tools in the external server, to drive the robot connected to the network, moving the robot in the vicinity of the part of the machine tool Characterized in that the part is inspected by one or more kinds of detection sensors attached to the robot, and a detection signal from the detection sensor is transferred to an external server to determine an actual usage of the part of the machine tool Machine tool management system.

前記ロボットに取り付けられた前記検出センサは、視覚センサ、力センサ、温度センサ、の少なくとも一つであることを特徴とする請求項１記載の工作機械の管理システム。 The management system of a machine tool according to claim 1, wherein the detection sensor attached to the robot is at least one of a visual sensor, a force sensor, and a temperature sensor.