株式会社MAZINでは、生産工程単位で存在する生産課題を解決するAIの開発を行っています。切削加工の分野では、工作機械に電流センサをクランプし、切削トルクと相関関係にある電流値に基づいて工具状態のモニタリングをするアルゴリズムの開発を目的に各種実験・分析に取り組んでいます。
これまで株式会社MAZINが研究開発してきた工具異常検知アルゴリズムは量産加工に特化したもので、１品もの等の少量多品種には対応しておりませんでした。
しかし、少量多品種で、特に大型のワークを切削加工する途中で工具に異常が発生した場合、異常に気付かずに加工を継続すると、意図しない加工を行ってしまい、ワークを不良品にしてしまう恐れがあります。
大型のワークは価格が高いため、工具異常による不良発生の課題は顕著になります。
株式会社MAZINではこのような課題に対し、大型のワークを加工する門型マシニングセンタに対応可能な工具異常検知アルゴリズムの開発に着手しました。
今回開発したアルゴリズムでは、ワークに対して周期的な加工を行っている場合を対象としています。
少量多品種の製品を切削加工する場合、加工時の周期的な波形をターゲットにしたアルゴリズムとすると、加工以外の非周期的な波形を工具異常が生じたと誤判定してしまうという課題がありますが、その課題に対処したアルゴリズムを開発しました。
異常検知においては、周期的な電流波形の中に電流値をわずかに上昇させた異常区間を作ったテストデータを用いました。このテストデータを分析したところ、以下の図のように正常時と異常時で二次元分布が異なる結果となりました。
加工工程の冒頭から時系列で得られるデータを異常検知アルゴリズムに入力したところ、以下の図のように、異常区間で縦軸の異常度の数値が跳ね上がっていることがわかります。
また、波形の冒頭部分は非加工区間であり、この区間においても正常時とは異なる値となっていますが、異常検知アルゴリズムは異常区間のみが異常であると正しい判定を行いました。
今回はテストデータを作って、異常検知アルゴリズムが異常区間のみを異常と判定するかどうかを試し、結果は良好でした。
今後は実際の加工現場で発生する異常時の波形でも異常検知が可能かを検証して参ります。
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