切削工具のロスを改善する方法とは？活用方法、効果を解説致します。
工具監視AIソリューションはTHKが提供しているIoTサービス「OMNIedge」のソリューションです。
■切削工具工具のお困りごとを解決
「工具寿命を見直してコスト削減したい」
「欠損やチッピングによる不良、手直しロスの発生」
■特長
・センサは後付け簡単設置。CNCへの接続は不要です（機種の限定はありません）。
・煩雑な設定の必要がなく、設置した日からデータを取得できます。
・AIによる自動解析を行うため、しきい値を使う必要がなく学習を重ねて精度が向上。
また、他のOMNIedgeソリューションと同様、各種ハードウェア、通信環境を一式でお届け致します。
詳細についてご興味のある方は、お気軽にお問合せください。
このカタログについて
| ドキュメント名 | 【事例解説】工具監視AIソリューション：OMNIedge |
|---|---|
| ドキュメント種別 | 事例紹介 |
| ファイルサイズ | 1.5Mb |
| 登録カテゴリ | |
| 取り扱い企業 | THK株式会社 (この企業の取り扱いカタログ一覧) |
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このカタログの内容
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工具監視AIソリューション
事例解説資料
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AIによる自動解析
加工される度に工具ごとの加工波形を学習することで、
欠損やチッピングを検知したり、摩耗度をモニタすることが可能です。
欠損、チッピング検知のための閾値設定は必要ありません。
AIによる学習
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解析アルゴリズム
モータの電流値を計測 波形形状から特徴量抽出 欠損、チッピングを検知
スピンドル・サーボのモータに
独自のアルゴリズムで電流波形から 特徴量から学習予測を行い、
クランプ式電流センサを設置し
特徴量を抽出 工具の欠損、チッピングをお知らせ
電流データを計測
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ー事例解説ー 小径ドリルのチッピング検知例
小径ドリルの使用経過時間と電流値を計測、そのデータを独自アルゴリズムで
フィルタリングすることでドリルの形状情報をリアルタイムで把握
人の目では気づきにくい工具異常も波形形状の持つ特徴量の違いだけで検知
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ー事例解説ー 工具寿命を管理して最大限の活用を
抽出したツールパスから工具にかかる負荷の特徴量を算出し、
加工回数ごとにプロットすることで摩耗の進行度合いを可視化
微細な異常も検知できるため、製品品質と突き合わせながら最適寿命を模索
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ー事例解説ー タクトタイムを短縮し生産性向上へ
AIがリアルタイムで異常検知を行うため、非加工時の検査時間を回避することが可能です
導入前 接触式センサや目視での
加工時間
工具折れ検知時間
導入後 加工時間 削減
工具折れを検知していた時間を削減することでタクトタイムが短くなり、生産性UPに
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お問い合わせ
専任のソリューション営業がお客様の環境に応じてご提案致します。
オンライン、対面どちらも対応可能です。
情報収集段階でも結構ですので、お気軽にお問い合わせください。
THK株式会社 IOTイノベーション本部
omniedge@thk.co.jp