JP6873759B2 - 工作機械の診断装置における診断モデルの更新システム - Google Patents

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本発明は、工作機械の主軸や送り軸等の正常/異常を診断する診断装置において、診断に使用する診断モデルを更新するための更新システムに関するものである。
工作機械の稼働における安定した生産を実現するためには、機械の異常を検知し、機械の状態を管理者に知らせてワークの加工不具合を未然に防ぐといったことが必要とされ、これまで多くの診断装置が提案されている。このような診断装置において用いられる診断モデルは、診断対象の状況に応じて適宜更新して最適化することが必要である。
特許文献1に開示の発明では、診断対象装置の使用状況に対応した診断を行うことで、より精度の高い診断を実現している。ここではデータベースに機種・故障内容・使用状況(市場導入後の経過期間、使用度合い、使用環境)ごとに区別した診断モデルを保存し、診断時には、診断対象装置の使用状況情報を取得し、それに該当する診断モデルをデータベースより選択して適用するようになっている。
特開2009−206850号公報
特許文献1の発明では、使用状況に応じた診断モデルを用いることで高精度な診断を可能とする技術が示されている。しかし、求められる各部品の寸法精度が数μmである工作機械においては、機台毎に構成される部品寸法の僅かな差で故障に至るまでの状態が異なる場合がある。例えば、主軸軸受、ボールねじ支持軸受、ボールねじナットの予圧はある範囲内となるように製作されているが、部品精度や組立状態によって許容範囲内ではばらつきが生じることは一般的である。このため、同じ機種であっても主軸軸受の予圧が許容上限のものもあれば、許容下限のものもあり、実際は異常で無かったにもかかわらず保全作業を実施したり、異常の判断ができなかったがために加工不具合品を生産してしまったりするおそれがある。よって、工作機械においては各機台に適した数多くの診断モデルが必要となるが、各機台ごとに診断モデルを用意するのは現実的でなく、数多くの診断モデルを用意したとしても、個々に部品精度や組立状態が異なる実際の工作機械の機台に最適なものを選択するのは難しい。
そこで、本発明は、数多くの診断モデルを用意する必要なく、個々の機台に最適な診断モデルを選択することができる工作機械の診断装置における診断モデルの更新システムを提供することを目的としたものである。
上記目的を達成するために、請求項1に記載の発明は、予め設定された診断モデルにより正常・異常を判断する工作機械の診断装置において、診断モデルを更新するシステムであって、
工作機械を構成する部品及び/又は組立状態から実際に取得される機台差情報と、その機台差情報に応じて予め決定される診断モデルとを併せて保存してなる診断モデル・データベースと、
診断モデルの更新候補となる新たな診断モデルを、診断モデル・データベースから選択する診断モデル選択部と、
診断モデル選択部で更新候補として選択された新たな診断モデルの整合性を確認し、整合性が確認された場合に新たな診断モデルを診断装置へ提供して診断モデルを新たな診断モデルに更新させる診断モデル更新部とを備え、
診断モデル選択部は、工作機械の機台差情報を基に、新たな診断モデル診断モデル・データベースから選択することを特徴とする。
請求項2に記載の発明は、請求項1の構成において、機台差情報は、過去の複数台の機台差情報をいくつかの種類に分類してなり、診断モデル選択部は、分類に基づいて新たな診断モデルを選択することを特徴とする。
請求項3に記載の発明は、請求項2の構成において、工作機械は、機台差情報の特徴を示す属性を保存する機台差情報記憶部と、属性を変更するための属性変更手段とを備え、診断モデル選択部は、機台差情報と属性を含む分類とを工作機械より収集し、属性を含む分類に基づいて新たな診断モデルを選択することを特徴とする。
請求項4に記載の発明は、請求項1乃至3の何れかの構成において、工作機械は、回転軸受、回転部、直進部、直動案内、ボールねじナット、主軸モータ、送り軸モータ、軸受・ボールねじ・直動案内のうち、少なくとも1つを備え、
機台差情報は、回転軸受の組み込み予圧、回転部の回転精度、直進部の直進度、直動案内の摺動抵抗、ボールねじナットの回転トルク、主軸モータの回転トルク、送り軸モータの回転トルク、軸受・ボールねじ・直動案内付近の上昇温度、のいずれか一つ、もしくは複数の組み合わせであることを特徴とする。
本発明によれば、工作機械を構成する部品や組立状態に応じて得られる機台差情報に基づいて、各機台に最適な診断モデルに更新することが可能となる。これにより、異常の検知精度が向上して、実際は異常で無かったにもかかわらず保全作業を実施したり、異常の判断ができなかったがために加工不具合品を生産してしまったりすることを防止できる。また、過去の複数台の機台差情報から、予めいくつかの分類にまとめておくことで、最適な診断モデル選択が容易化する。
さらに、工作機械に保存された機台差情報の属性を変更可能とすることで、専門知識を持った工作機械メーカサービス員が、メンテナンスの際に劣化の進行状況や診断装置の誤診状況に応じて属性を変更することができる。例えば、出荷時に設定された機台差情報の属性が「送り軸のボールねじナットの回転トルクが高め」であったものを、メンテナンス時の測定結果から判断して「送り軸モータ負荷が高め」という異なった属性に変更できる。この変更により、ボールねじの異常に主眼を置いた診断モデルではなく、送り軸の全要素(ボールねじ、軸受)に注目した診断モデルが選択され、より適切な診断が期待できる。
そして、診断モデル更新部での診断モデルの正解率や不整合と判断されて更新に至らなかったなどの情報を基にした更新価値評価の評価値に応じ、診断モデル更新費用を算出して回収することで、更新システムの運営維持費用等に充てることができる。
工作機械の主軸装置の縦断面図である。 横形マシニングセンタの送り軸の模式図である。 診断装置を備えたNC工作機械のブロック構成図である。 機台差情報の一例を示す表である。 機台差情報の分類を示す表である。 診断モデルの更新システムのブロック構成図である。 診断モデルの選択手順のフローチャートである。
以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
図1は、工作機械の主軸装置の縦断面図である。この主軸装置において、1は、主軸台などの機械本体に固定される主軸ハウジング、2は駆動装置となるモータ、6は主軸で、モータ2は、主軸6の外周に設けられたロータ2bと、その周囲の主軸ハウジング1の内周に設けられたステータ2aとから構成されている。
主軸6の周囲の前側(図1の下側)4カ所と後側1カ所とには、主軸ハウジング1に固定された円筒状の軸受ハウジング36a,36b内に回転支持される転がり軸受31a〜31eが設けられている。モータ2は、前側の転がり軸受31a〜31dと後側の転がり軸受31eとの間に配置されている。
また、主軸6の前端には、加工工具固定用の工具ホルダ35が設けられる。この工具ホルダ35は、主軸6の先端部に挿入されてホルダ把持具34に把持される。このホルダ把持具34は、主軸6内に設けたドローバー32が皿ばね33によって主軸長手方向へ押す力によって工具ホルダ35を主軸6に密着固定する。
主軸6は、高速な回転速度と数μmの回転精度が求められ、構成する部品精度も同等の精度で製作される。工具ホルダ35に取り付けられた工具により金属を加工するために剛性が必要であり、軸受には予圧がかけられ高剛性を確保している。ところが予圧は、転がり軸受31a〜31eや軸受ハウジング36a,36bの製作精度によって許容範囲内で上下限が生じる。例えば、予圧が高い場合は非加工状態であっても回転トルク及び軸受付近の温度上昇値が大きくなる。従って、これらの値を入力して異常を判断する診断モデルの場合、機台に応じて異なる診断モデルが必要となる。
図2は、横形マシニングセンタの送り軸であるZ軸の模式図である。主軸6が保持される主軸ハウジング1は、レール41b上でスライドする転がり案内の移動体41aに搭載されて、ボールねじナット42bに連結されている。ボールねじ42aは、主軸台45上で、その両端をボールねじ支持軸受43a,43bで支持されており、その一端が送り軸モータ44と連結されている。送り軸モータ44の回転によりボールねじナット42bがボールねじ42a上を動くことで、ボールねじナット42bに連結された主軸ハウジング1がレール41bに沿って動作する。3は主軸6に装着された工具である。
ここではボールねじ42aの振れまわり量が、ボールねじナット42bの回転トルクや温度上昇値に影響する。よって、回転精度の高い軸受やボールねじが求められるが、構成する部品精度や機械への組み付け精度に影響を受ける。振れ回り量が大きい場合はボールねじナットの回転トルク及び温度上昇値が大きくなる。従って主軸同様、これらの値を入力して異常を判断する診断モデルとした場合、機台に応じて異なる診断モデルが必要となる。
図3は、NC工作機械の一例を示すブロック構成図である。工作機械の主軸ハウジング1は、モータ2によって下向きの主軸6を回転させる。主軸6の先端には図示されていない工具ホルダを介して工具3が取り付けられ、ワーク4を固定したテーブル5を移動させることで、工具3とワーク4とを相対的に移動させて加工を行う。
NC装置20は、工作機械を制御するものであり、NC装置20の記憶部に記憶されているNCプログラム12で機械を動作させてワーク4の加工を行う。NCプログラム12は、プログラム解釈部13で実行処理を行い、機械制御命令を解釈し、送り軸の目標位置指令および主軸6の目標回転速度指令を関数発生部14に受け渡す。主軸制御部16は、関数発生部14から指令された主軸回転速度となるようにモータ2の指令負荷を、送り軸制御部15は、関数発生部14から指令された位置座標となるようにモータ2の指令負荷をそれぞれ出力する。また、記憶部には、工作機械の部品や組立状態から実際に取得される機台差情報11(固有情報)も記憶されている。
診断部18では、診断モデルを用いて主軸6や送り軸等の正常/異常の診断を実行する。診断部18で使用される診断モデルは、別途作成された更新用の診断モデルにより差し替え可能となっている。診断部18での診断結果は表示画面19に示され、ユーザの日常点検ではこの画面を見て結果を確認する。ここで、工作機械メーカサービス員により定期診断が行われた場合、診断時に得られた診断データを、工作機械メーカサービス員が自ら正常・異常を判断し、そのラベルを付けてマスター診断データ蓄積部17に蓄積する。この際、診断部の診断結果の真偽やメーカサービス員が判断した劣化状態に応じて、入力手段によって組立時の機台差情報11の属性及び分類を変更することができる。この機台差情報11が保存される記憶部(機台差情報記憶部)、マスター診断データ蓄積部17、診断部18、表示画面19が診断装置を形成し、機台差情報11を変更するための入力手段が属性変更手段となる。この診断装置は図2で説明した横形マシニングセンタのNC装置にも設けられている。
組立時の機台差情報11として、例えば図4に示す一覧が計測され、工作機械メーカによりNC装置20内に出荷前に測定値が保存される。そして、図5に示す分類条件によって主軸と送り軸とそれぞれの測定項目ごとに分類される。優先順位が高い測定項目順に分類条件を満たすかどうか確認し、満たしていればその分類となる。例えば、図4に示される測定値について分類を行った場合、主軸は優先順位が高い回転トルクから条件を満たすかどうかを確認することとなる。図4の回転トルクは0.5Nmであるから、主軸の機台差情報の属性を含む分類は、図5の分類条件から「トルク高」となる。一方、送り軸について優先順位の高い送り軸回転トルクから順に確認を行うと、送り軸回転トルク、ボールねじ回転トルクはそれぞれ分類条件に該当せず、満たしている条件はボールねじ温度上昇5℃であるから、送り軸の機台差情報の属性を含む分類は「ボールねじ温度高」となる。
次に、図6及び図7のフローチャートを用いて、診断モデルの更新システム57を説明する。この更新システム57は、例えば、更新対象となる図2,3の工作機械A,B・・とデータの送受信が可能なサーバコンピュータにより構築される。
定期診断時等の定期的或いは任意のタイミングで、診断モデルを更新する工作機械のNC装置20より、機台差情報の分類、マスター診断データが整合性確認部54に送られる。さらに機台差情報の分類は、診断モデル選択部52に送られ、診断モデル選択部52は、機台差情報の分類に基づいて、複数の機台差情報の分類とそれぞれに対応する診断モデルとが予め保存された診断モデル・データベース51から、診断モデルを更新する工作機械に最も適していると判断した診断モデルを選択する。ここでは、更新対象の工作機械の機台差情報の分類と同じ分類を持つ診断モデルを診断モデル・データベース51より選択する処理となる(図7のS1)。この新たな診断モデルは複数あってもよい。
整合性確認部54では、更新前の診断モデルと診断モデル選択部52で選択された新たな診断モデルとについて、これも各工作機械から送られるマスター診断データを利用してそれぞれ判定を行い、診断の正解率が以前の診断モデルよりも向上したかどうかを評価する。すなわち、整合性確認部54で正解率が更新前の診断モデルを上回っているかどうかを判断する(図7のS2)。ここで、新たな診断モデルの正解率が更新前よりも上回っていた場合は、選択した診断モデルを採用する(図7のS3)。なお、S1で選択された診断モデルが複数の場合は、それぞれ正解率を評価し、正解率が最も高い診断モデルを採用する。
一方、S2の判別で、新たな診断モデルの正解率が更新前よりも上回っていなかった場合、最適な診断モデルは診断モデル・データベース51に存在しないと判断して(図7のS4)、追加学習部53において、NC装置20から取得して診断データ・データべース56に保存してある過去の診断データに、更新対象の工作機械に蓄積されたマスター診断データを加えて、新たな診断モデルと新たな機台差情報の分類を作成する(図7のS5)。ここで得られた診断モデルを工作機械へ反映すると共に、診断モデル・データベース51へ追加する(図7のS6)。なお、新たな機台差情報の分類は、例えば工作機械メーカサービス員が診断データを基に分類条件である測定値の範囲を細分化することで作成する。
よって、診断モデル選択部52では、新たに作成された診断モデルと新たな機台差情報の分類とが選択されて整合性確認部54へ送られる。
更新価値評価部55では、整合性確認部54での評価及び、過去に工作機械が提供した診断モデルの有無に応じて更新価値の判断を行うと共に、整合性確認部54で採用された診断モデルを診断対象の工作機械へ提供して診断部18で使用する診断モデルを更新させる。この更新価値評価部55が整合性確認部54と併せて診断モデル更新部となる。
ここでの更新価値の判断は、例えば、更新前の診断モデルに対する正解率の向上幅に応じて価値を上げたり、過去に診断モデルを診断モデル・データベース51に追加した履歴がある場合は価値を下げたりすることで、対象の工作機械における更新システムの価値を判断する。この更新価値判断は、例えば数字による五段階評価や色付けした円等の記号の大きさ等で具体化して診断モデルに添付して工作機械へ提供することで、サービス員が確認できる。なお、更新価値に一定の閾値を設定して、更新価値が閾値よりも低い場合は、工作機械への提供を行わず、再度追加学習部53で新たな診断モデルと新たな機台差情報の分類とを作成し直してもよい。
このように、上記形態の診断モデルの更新システム57によれば、工作機械A,B・・を構成する部品及び/又は組立状態から実際に取得される機台差情報11と、その機台差情報11に応じて予め決定される診断モデルとを併せて保存してなる診断モデル・データベース51と、工作機械A,B・・に最適な診断モデルの候補を、診断モデル・データベース51から選択する診断モデル選択部52と、診断モデル選択部52で更新候補として選択された新たな診断モデルの整合性を確認し、整合性が確認された場合に新たな診断モデルを採用する診断モデル更新部(整合性確認部54及び更新価値評価部55)とを備え、診断モデル選択部52は、工作機械A,B・・の機台差情報11を基に、新たな診断モデルの更新候補を診断モデル・データベース51から選択する構成となっている。
この構成により、工作機械A,B・・を構成する部品や組立状態に応じて得られる機台差情報11に基づいて、各機台に最適な診断モデルに更新することが可能となる。よって、異常の検知精度が向上して、実際は異常で無かったにもかかわらず保全作業を実施したり、異常の判断ができなかったがために加工不具合品を生産してしまったりすることを防止できる。また、過去の複数台の機台差情報11から、予めいくつかの分類にまとめておくことで、最適な診断モデル選択が容易化するので、数多くの診断モデルを用意する必要なく、個々の機台に最適な診断モデルを選択することができる。
さらに、工作機械A,B・・に保存された機台差情報11の属性を変更可能とすることで、専門知識を持った工作機械メーカサービス員が、メンテナンスの際に劣化の進行状況や診断装置の誤診状況に応じて属性を変更することができる。例えば、出荷時に設定された機台差情報11の属性が「送り軸のボールねじナットの回転トルクが高め」であったものを、メンテナンス時の測定結果から判断して「送り軸モータ負荷が高め」という異なった属性に変更できる。この変更により、ボールねじの異常に主眼を置いた診断モデルではなく、送り軸の全要素(ボールねじ、軸受)に注目した診断モデルが選択され、より適切な診断が期待できる。
そして、整合性確認部54での診断モデルの正解率や不整合と判断されて更新に至らなかったなどの情報を基にした更新価値評価部55での評価値に応じ、診断モデル更新費用を算出して回収することで、更新システムの運営維持費用等に充てることができる。
なお、機台差情報は、図4に示したものの他、回転部の回転精度、直進部の直進度、直動案内の摺動抵抗、直動案内付近の上昇温度等も考えられ、工作機械に応じてこれらを適宜選択して採用すればよい。
また、診断モデル・データベースは、機種、主軸や送り軸といった診断の対象軸によって分けても良い。加えて、機台差情報に加え、主軸の総回転数や送り軸の移動距離などの稼働履歴とも併せて診断モデルを選択してもよい。
一方、更新する診断モデルの更新システムからの送信や、マスター診断データと機台差情報と稼働履歴の工作機械からの更新システムへの送信は、有線或いは無線によって直接行ってもよいし、インターネット等の公衆通信網を介して行ってもよい。
また、更新システムは、工作機械メーカもしくはユーザのどちらで構築・運用しても良い。工作機械メーカで運用する場合は、更新価値評価部の評価値に応じて診断モデルの費用を算出できる。ユーザで運用する場合は、評価値を各工作機械における更新システムの貢献指標とすることで、システムの評価指標として用いることができる。
1・・主軸ハウジング、2・・モータ、3・・工具、4・・ワーク、5・・テーブル、6・・主軸、11・・組立時の機台差情報、12・・NCプログラム、13・・プログラム解釈部、14・・関数発生部、15・・送り軸制御部、16・・主軸制御部、17・・マスター診断データ蓄積部、18・・診断部、19・・表示画面、20・・NC装置、51・・診断モデル・データベース、52・・診断モデル選択部、53・・追加学習部、54・・整合性確認部、55・・更新価値評価部、56・・診断データ・データベース、57・・診断モデルの更新システム。

Claims (4)

  1. 予め設定された診断モデルにより正常・異常を判断する工作機械の診断装置において、前記診断モデルを更新するシステムであって、
    前記工作機械を構成する部品及び/又は組立状態から実際に取得される機台差情報と、その機台差情報に応じて予め決定される前記診断モデルとを併せて保存してなる診断モデル・データベースと、
    前記診断モデルの更新候補となる新たな診断モデルを、前記診断モデル・データベースから選択する診断モデル選択部と、
    前記診断モデル選択部で更新候補として選択された前記新たな診断モデルの整合性を確認し、前記整合性が確認された場合に前記新たな診断モデルを前記診断装置へ提供して前記診断モデルを前記新たな診断モデルに更新させる診断モデル更新部とを備え、
    前記診断モデル選択部は、前記工作機械の前記機台差情報を基に、前記新たな診断モデル前記診断モデル・データベースから選択することを特徴とする工作機械の診断装置における診断モデルの更新システム。
  2. 前記機台差情報は、過去の複数台の機台差情報をいくつかの種類に分類してなり、前記診断モデル選択部は、前記分類に基づいて前記新たな診断モデルを選択することを特徴とする請求項1に記載の工作機械の診断装置における診断モデルの更新システム。
  3. 前記工作機械は、前記機台差情報の特徴を示す属性を保存する機台差情報記憶部と、属性を変更するための属性変更手段とを備え、前記診断モデル選択部は、前記機台差情報と前記属性を含む前記分類とを前記工作機械より収集し、前記属性を含む前記分類に基づいて前記新たな診断モデルを選択することを特徴とする請求項2に記載の工作機械の診断装置における診断モデルの更新システム。
  4. 前記工作機械は、回転軸受、回転部、直進部、直動案内、ボールねじナット、主軸モータ、送り軸モータ、軸受・ボールねじ・直動案内のうち、少なくとも1つを備え、
    前記機台差情報は、前記回転軸受の組み込み予圧、前記回転部の回転精度、前記直進部の直進度、前記直動案内の摺動抵抗、前記ボールねじナットの回転トルク、前記主軸モータの回転トルク、前記送り軸モータの回転トルク、前記軸受・ボールねじ・直動案内付近の上昇温度、のいずれか一つ、もしくは複数の組み合わせであることを特徴とする請求項1乃至3の何れかに記載の工作機械の診断装置における診断モデルの更新システム。
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JP7347969B2 (ja) * 2019-06-18 2023-09-20 ファナック株式会社 診断装置及び診断方法
JP6875461B2 (ja) * 2019-07-05 2021-05-26 株式会社日立製作所 機械加工管理方法及び機械加工管理システム
JP7412158B2 (ja) * 2019-12-18 2024-01-12 オークマ株式会社 工作機械の送り軸診断装置及び送り軸診断方法
CN113467423A (zh) * 2021-07-01 2021-10-01 中山大学 一种基于云平台的pemfc故障诊断方法及***
CN117943891A (zh) * 2024-03-22 2024-04-30 济南二机床集团有限公司 数控机床电主轴轴承故障检测方法、装置、设备及介质

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5330008B2 (ja) * 2009-02-06 2013-10-30 オークマ株式会社 回転精度の評価方法および評価装置
JP2015021901A (ja) * 2013-07-22 2015-02-02 株式会社神戸製鋼所 回転機械の診断装置
JP6419534B2 (ja) * 2014-11-06 2018-11-07 株式会社東芝 診断システム、診断方法および診断プログラム

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