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JP6673002B2 - Information processing apparatus, information processing method, information processing program, and information processing system - Google Patents

Information processing apparatus, information processing method, information processing program, and information processing system Download PDF

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JP6673002B2 JP2016098829A JP2016098829A JP6673002B2 JP 6673002 B2 JP6673002 B2 JP 6673002B2 JP 2016098829 A JP2016098829 A JP 2016098829A JP 2016098829 A JP2016098829 A JP 2016098829A JP 6673002 B2 JP6673002 B2 JP 6673002B2
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Description

本発明は、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および情報処理システムに関する。   The present invention relates to an information processing device, an information processing method, an information processing program, and an information processing system.

各種の加工を行う工作機械における工具の残り寿命を推測する技術が知られている。   2. Description of the Related Art A technique for estimating the remaining life of a tool in a machine tool that performs various types of processing is known.

例えば、特許文献1には、主軸モータに駆動電流を与える回路に設けられた電流計を用いて、工具に作用する負荷を検出することが開示されている。そして、特許文献1には、検出した負荷の統計から負荷の変化の近似式を作成し、近似式を用いて、残り何個加工可能であるかを予測することが開示されている。   For example, Patent Document 1 discloses that a load acting on a tool is detected using an ammeter provided in a circuit that supplies a drive current to a spindle motor. Patent Literature 1 discloses that an approximate expression of a change in load is created from the detected statistics of the load, and how many remaining pieces can be processed using the approximate expression.

しかしながら、工具の種類によっては、工具の摩耗状態が変化しても、駆動電流の電流値に変化が生じない場合がある。このため、従来の方法では、工具の残り寿命を精度良く求めることは困難であった。   However, depending on the type of tool, there is a case where the current value of the drive current does not change even if the wear state of the tool changes. For this reason, it is difficult for the conventional method to accurately determine the remaining life of the tool.

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、対象装置に備えられた工具の残り寿命を精度良く求めることができる、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および情報処理システムを提供することを目的とする。   The present invention has been made in view of the above, and provides an information processing apparatus, an information processing method, an information processing program, and an information processing system that can accurately determine the remaining life of a tool provided in a target apparatus. The purpose is to provide.

上述した課題を解決し、目的を達成するために、情報処理装置は、対象物を加工する対象装置の加工履歴に関するコンテキスト情報を取得する第1の取得部と、前記対象装置の動作状況に応じて変化する物理量の検知情報を取得する第2の取得部と、前記コンテキスト情報から、前記対象装置に設けられた工具が対象物を加工した累積加工量を特定する第1の特定部と、前記工具の摩耗実測値と、未摩耗の状態から前記摩耗実測値まで摩耗した前記工具を備えた前記対象装置の前記物理量の検知実測値と、を対応づけた第1のモデルにおける、前記検知情報に応じた前記検知実測値に対応する前記摩耗実測値を、前記工具の摩耗値として特定する第2の特定部と、前記累積加工量と前記摩耗値とに基づいて、前記工具の残り寿命を演算する演算部と、を備える。   In order to solve the above-described problem and achieve the object, an information processing apparatus includes: a first acquisition unit configured to acquire context information regarding a processing history of a target device that processes a target; A second acquisition unit that acquires the detection information of the physical quantity that changes in accordance with the first identification unit; and a first identification unit that identifies, from the context information, an accumulated machining amount of a tool provided in the target device processing the target object; In the first model in which the actual measured value of the tool and the actual measured value of the physical quantity of the target device having the tool worn from the unworn state to the actual measured wear value are associated with the detection information, Calculating a remaining life of the tool based on the second measurement unit that specifies the actual measured wear value corresponding to the detected actual measured value as the wear value of the tool, and the accumulated machining amount and the wear value. Act It comprises a part, a.

本発明によれば、対象装置に備えられた工具の残り寿命を精度良く求めることができる、という効果を奏する。   ADVANTAGE OF THE INVENTION According to this invention, there exists an effect that the remaining life of the tool provided in the target apparatus can be calculated | required with sufficient accuracy.

図1は、情報処理システムの構成例の概要を示す模式図である。FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an outline of a configuration example of an information processing system. 図2は、加工機のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the processing machine. 図3は、診断装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the diagnostic device. 図4は、加工機および診断装置の各々の、機能構成の一例を示すブロック図である。FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of each of the processing machine and the diagnostic device. 図5は、検知モデルおよび加工量モデルのデータ構成の一例を示す模式図である。FIG. 5 is a schematic diagram illustrating an example of the data configuration of the detection model and the processing amount model. 図6は、演算部による演算の説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram of the calculation by the calculation unit. 図7は、表示画面の一例を示す模式図である。FIG. 7 is a schematic diagram illustrating an example of the display screen. 図8は、情報処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of information processing. 図9は、情報処理システムの機能構成の一例を示すブロック図である。FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the information processing system. 図10は、情報処理の一例を示すフローチャートである。FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of information processing.

以下に添付図面を参照して、情報処理装置、情報処理方法、情報処理プログラム、および情報処理システムの一実施形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、情報処理装置を、診断装置に適用した形態を一例として説明する。   Hereinafter, an embodiment of an information processing device, an information processing method, an information processing program, and an information processing system will be described in detail with reference to the accompanying drawings. In the present embodiment, an example in which the information processing apparatus is applied to a diagnostic apparatus will be described as an example.

(第1の実施の形態)
図1は、本実施の形態の情報処理システム1000の構成例の概要を示す模式図である。
(First Embodiment)
FIG. 1 is a schematic diagram illustrating an outline of a configuration example of an information processing system 1000 according to the present embodiment.

情報処理システム1000は、加工機20と、診断装置10と、を備える。診断装置10と加工機20とは、通信可能に接続されている。加工機20と診断装置10は、どのような接続形態で接続されてもよい。例えば加工機20と診断装置10とは、専用の接続線、有線LAN(ローカルエリアネットワーク)などの有線ネットワーク、および、無線ネットワークなどにより接続される。   The information processing system 1000 includes the processing machine 20 and the diagnostic device 10. The diagnostic device 10 and the processing machine 20 are communicably connected. The processing machine 20 and the diagnostic device 10 may be connected in any connection form. For example, the processing machine 20 and the diagnostic device 10 are connected by a dedicated connection line, a wired network such as a wired LAN (local area network), a wireless network, or the like.

加工機20は、診断装置10による診断の対象となる対象装置の一例である。加工機20には、工作機械23が設けられている。工作機械23は、加工対象を加工する機械である。工作機械23には、工具59が設けられており、工具59を用いて対象物を加工する。工具59は、例えば、対象物を切削する切削部材や、対象物を研磨する研磨部材などである。具体的には、工具59は、ドリル、およびカッタなどである。   The processing machine 20 is an example of a target device to be diagnosed by the diagnostic device 10. The processing machine 20 is provided with a machine tool 23. The machine tool 23 is a machine that processes a processing target. The machine tool 23 is provided with a tool 59, and the tool 59 is used to machine an object. The tool 59 is, for example, a cutting member for cutting an object or a polishing member for polishing an object. Specifically, the tool 59 is a drill, a cutter, or the like.

診断装置10は、加工機20を診断する装置である。本実施の形態では、診断装置10は、加工機20に設けられた工具59の残り寿命を診断(演算)する。   The diagnostic device 10 is a device that diagnoses the processing machine 20. In the present embodiment, the diagnostic device 10 diagnoses (calculates) the remaining life of the tool 59 provided in the processing machine 20.

図2は、加工機20のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図2に示すように、加工機20は、CPU(Central Processing Unit)51と、ROM(Read Only Memory)52と、RAM(Random Access Memory)53と、通信I/F(インタフェース)54と、駆動制御回路55と、モータ56と、センサ57とが、バス58で接続された構成となっている。   FIG. 2 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the processing machine 20. As shown in FIG. 2, the processing machine 20 includes a CPU (Central Processing Unit) 51, a ROM (Read Only Memory) 52, a RAM (Random Access Memory) 53, a communication I / F (interface) 54, and a drive. A control circuit 55, a motor 56, and a sensor 57 are connected by a bus 58.

CPU51は、加工機20の全体を制御する。CPU51は、例えばRAM53をワークエリア(作業領域)としてROM52等に格納されたプログラムを実行することで、加工機20全体の動作を制御し、加工機能を実現する。   The CPU 51 controls the entire processing machine 20. The CPU 51 controls the overall operation of the processing machine 20 by executing a program stored in the ROM 52 or the like using the RAM 53 as a work area (work area), and realizes a processing function.

通信I/F54は、診断装置10などの外部装置と通信するためのインタフェースである。駆動制御回路55は、モータ56の駆動を制御する回路である。モータ56は、工具59を駆動する。   The communication I / F 54 is an interface for communicating with an external device such as the diagnostic device 10. The drive control circuit 55 is a circuit that controls the drive of the motor 56. The motor 56 drives the tool 59.

図3は、診断装置10のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。図3に示すように、診断装置10は、CPU61と、ROM62と、RAM63と、通信I/F64と、HDD(Hard Disk Drive)65と、操作パネル67と、が、バス66で接続された構成となっている。操作パネル67は、表示装置67Aと、操作装置67Bと、を含む。表示装置67Aは、例えば、液晶パネルや有機EL(Electro Luminesce)パネルなどである。操作装置67Bは、例えば、キーボードやマウスである。なお、操作パネル67は、表示装置67Aと操作装置67Bとを一体的に構成したタッチパネルであってもよい。   FIG. 3 is a block diagram illustrating an example of a hardware configuration of the diagnostic device 10. As shown in FIG. 3, the diagnostic device 10 has a configuration in which a CPU 61, a ROM 62, a RAM 63, a communication I / F 64, an HDD (Hard Disk Drive) 65, and an operation panel 67 are connected by a bus 66. It has become. Operation panel 67 includes a display device 67A and an operation device 67B. The display device 67A is, for example, a liquid crystal panel or an organic EL (Electro Luminescence) panel. The operation device 67B is, for example, a keyboard or a mouse. The operation panel 67 may be a touch panel in which the display device 67A and the operation device 67B are integrally configured.

CPU61は、診断装置10の全体を制御する。CPU61は、例えばRAM63をワークエリア(作業領域)としてROM62等に格納されたプログラムを実行することで、診断装置10全体の動作を制御し、診断機能を実現する。通信I/F64は、加工機20などの外部装置と通信するためのインタフェースである。HDD65は、診断装置10の設定情報、加工機20から受信された検知情報などの情報を記憶する。HDD65に代えて、または、HDD65とともに、EEPROM(Electrically Erasable Programmable Read−Only Memory)またはSSD(Solid State Drive)などの不揮発性の記憶手段を備えてもよい。   The CPU 61 controls the entire diagnostic device 10. The CPU 61 controls the overall operation of the diagnostic apparatus 10 and executes a diagnostic function by executing a program stored in the ROM 62 or the like using the RAM 63 as a work area (work area). The communication I / F 64 is an interface for communicating with an external device such as the processing machine 20. The HDD 65 stores information such as setting information of the diagnostic device 10 and detection information received from the processing machine 20. A nonvolatile storage means such as an EEPROM (Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory) or an SSD (Solid State Drive) may be provided in place of the HDD 65 or together with the HDD 65.

図4は、情報処理システム1000に設けられた加工機20および診断装置10の各々の、機能構成の一例を示すブロック図である。   FIG. 4 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of each of the processing machine 20 and the diagnostic device 10 provided in the information processing system 1000.

加工機20は、数値制御部21と、通信制御部22と、工作機械23と、を備える。   The processing machine 20 includes a numerical control unit 21, a communication control unit 22, and a machine tool 23.

工作機械23は、数値制御部21の制御によって駆動し、加工対象の対象物を加工する機械である。工作機械23は、センサ25と、駆動部24と、工具59と、を備える。   The machine tool 23 is a machine that drives under the control of the numerical control unit 21 and processes an object to be processed. The machine tool 23 includes a sensor 25, a drive unit 24, and a tool 59.

駆動部24は、数値制御部21の制御によって工具59を駆動させる。工具59の駆動によって対象物が加工される。駆動部24は、例えば、モータ56で実現する(図2参照)。なお、駆動部24は、加工に用いられ、数値制御の対象となるものであればどのようなものであってもよい。また、工作機械23は、複数の駆動部24を備えていてもよい。   The drive unit 24 drives the tool 59 under the control of the numerical control unit 21. The target object is processed by driving the tool 59. The drive unit 24 is realized by, for example, a motor 56 (see FIG. 2). The drive unit 24 may be any drive unit that is used for processing and is subjected to numerical control. The machine tool 23 may include a plurality of driving units 24.

なお、加工機20では、一度に動作する工具59は1つであるであるものとして説明する。すなわち、工作機械23が複数の工具59を備えた構成であっても、一度に動作する工具59は1つであるものとして説明する。   In the processing machine 20, the description will be made assuming that only one tool 59 is operated at a time. That is, the description will be made assuming that even if the machine tool 23 includes a plurality of tools 59, only one tool 59 operates at a time.

センサ25は、加工機20の動作状況に応じて変化する物理量を検知する検知部である。センサ25は、物理量を検知した検知情報(センサデータ)を、診断装置10へ送信する。センサ25は、例えば図2のセンサ57に相当する。   The sensor 25 is a detection unit that detects a physical quantity that changes according to the operation state of the processing machine 20. The sensor 25 transmits detection information (sensor data) for detecting a physical quantity to the diagnostic device 10. The sensor 25 corresponds to, for example, the sensor 57 in FIG.

物理量は、本実施の形態では、加工機20(詳細には工作機械23)の振動を示すデータであればよい。振動を示すデータは、振動そのものを示す振動データ、振動により発生する音の音データ、振動により発生する音波の音波データ(AE波データ)、振動により発生する加速度の加速度データなどである。センサ25は、例えば、マイク、振動センサ、加速度センサ、AE(アコースティックエミッション)センサ、などである。   In the present embodiment, the physical quantity may be data indicating vibration of the processing machine 20 (specifically, the machine tool 23). The data indicating the vibration includes vibration data indicating the vibration itself, sound data of a sound generated by the vibration, sound wave data (AE wave data) of a sound wave generated by the vibration, acceleration data of acceleration generated by the vibration, and the like. The sensor 25 is, for example, a microphone, a vibration sensor, an acceleration sensor, an AE (acoustic emission) sensor, or the like.

例えば、工具59が1または複数の対象物の加工を行うことで、工具59には摩耗が生じる。すると、工作機械23において対象物を加工するときに発生する振動(音、加速度、音波など)は、異なるものとなる。本実施の形態では、診断装置10は、検知情報を工具59の残り寿命の判断に用いる(詳細後述)。   For example, when the tool 59 processes one or a plurality of objects, the tool 59 is worn. Then, vibrations (sound, acceleration, sound waves, etc.) generated when processing the object in the machine tool 23 are different. In the present embodiment, the diagnostic device 10 uses the detection information to determine the remaining life of the tool 59 (details will be described later).

なお、加工機20が備えるセンサ25の数は限定されない。すなわち、加工機20は、1つのセンサ25を備えた構成であってもよいし、同一の物理量を検知する複数のセンサ25を備えた構成であってもよいし、互いに異なる物理量を検知する複数のセンサ25を備えた構成であってもよい。   Note that the number of sensors 25 included in the processing machine 20 is not limited. That is, the processing machine 20 may be configured to include one sensor 25, may be configured to include a plurality of sensors 25 that detect the same physical quantity, or may be configured to include a plurality of sensors 25 that detect different physical quantities. May be provided with the sensor 25 of FIG.

数値制御部21は、工作機械23を数値制御(Numerical Control)する。数値制御部21は、駆動部24の動作を制御するための制御データを生成し、駆動部24へ出力する。また、数値制御部21は、駆動部24の現在の動作状態に関するコンテキスト情報を、診断装置10へ送信する。すなわち、数値制御部21は、駆動部24に現在送信する(または直前に送信した)制御データに示される動作状態に関するコンテキスト情報を、診断装置10へ送信する。   The numerical controller 21 numerically controls the machine tool 23 (Numerical Control). The numerical control unit 21 generates control data for controlling the operation of the drive unit 24 and outputs the control data to the drive unit 24. Further, the numerical control unit 21 transmits context information regarding the current operation state of the driving unit 24 to the diagnostic device 10. That is, the numerical control unit 21 transmits to the diagnostic device 10 context information on the operation state indicated by the control data currently transmitted to the driving unit 24 (or transmitted immediately before).

コンテキスト情報は、工作機械23の動作状態情報と、加工履歴情報と、を含む。本実施の形態では、コンテキスト情報は、加工機20(具体的には工作機械23)が行う動作の種類(加工の種類)ごとに定まる情報である。   The context information includes operation state information of the machine tool 23 and processing history information. In the present embodiment, the context information is information determined for each type of operation (type of processing) performed by the processing machine 20 (specifically, the machine tool 23).

動作状態情報は、駆動部24の動作状態を示す情報であり、駆動部24を制御するための制御データに示される、駆動部24の動作状態を示す情報である。動作状態情報は、例えば、加工に用いる工具59の識別情報(以下、工具IDと称する場合がある)、該工具59を駆動する駆動部24の識別情報、駆動部24の回転数、駆動部24の回転速度、駆動部24にかかる負荷、駆動部24の大きさ、などを含む。   The operation state information is information indicating the operation state of the drive unit 24, and is information indicating the operation state of the drive unit 24, which is indicated by control data for controlling the drive unit 24. The operation state information includes, for example, identification information of a tool 59 used for machining (hereinafter, may be referred to as a tool ID), identification information of the driving unit 24 that drives the tool 59, the number of rotations of the driving unit 24, and the driving unit 24. , The load on the drive unit 24, the size of the drive unit 24, and the like.

加工履歴情報は、加工機20の加工履歴に関する情報である。具体的には、加工履歴情報は、該加工履歴情報を含むコンテキスト情報に含まれる、工具IDによって識別される工具59の、加工履歴に関する情報である。加工履歴情報は、加工履歴に関する情報として、累積加工量、および、累積加工量を特定可能な情報、の少なくとも一方を含む。   The processing history information is information on the processing history of the processing machine 20. Specifically, the processing history information is information regarding the processing history of the tool 59 identified by the tool ID, which is included in the context information including the processing history information. The processing history information includes at least one of the cumulative processing amount and information capable of specifying the cumulative processing amount, as the information on the processing history.

累積加工量は、工具59が対象物を加工した加工量の累積値である。言い換えると、累積加工量は、ある工具59が、1または複数種類の対象物を加工した加工量の累積値である。加工量は、加工した量を示す情報であればよい。コンテキスト情報に含まれる累積加工量は、具体的には、コンテキスト情報に含まれる工具IDによって識別される工具59が対象物を加工した累積加工量である。加工量は、具体的には、切削距離や切削時間を示す。このため、累積加工量は、累積切削距離や累積切削時間を示す。   The cumulative processing amount is a cumulative value of the processing amount in which the tool 59 has processed the object. In other words, the cumulative processing amount is the cumulative value of the processing amount of a certain tool 59 processing one or more types of objects. The processing amount may be any information indicating the processed amount. Specifically, the accumulated machining amount included in the context information is the accumulated machining amount obtained by machining the target by the tool 59 identified by the tool ID included in the context information. The processing amount specifically indicates a cutting distance and a cutting time. Therefore, the cumulative processing amount indicates the cumulative cutting distance and the cumulative cutting time.

累積加工量を特定可能な情報は、コンテキスト情報に含まれる工具IDによって識別される工具59が対象物を加工した、累積加工量を特定可能な情報であればよい。累積加工量を特定可能な情報は、例えば、1回の加工あたりの切削距離と加工回数、1回の加工あたりの切削時間と加工回数、1回の加工あたりの主軸回転数と加工回数、1回の加工当りの送り量と加工回数、加工対象の対象物のサイズと加工した対象物の数、等である。   The information that can specify the accumulated machining amount may be any information that can identify the accumulated machining amount obtained by machining the target by the tool 59 identified by the tool ID included in the context information. Information that can specify the cumulative machining amount includes, for example, the cutting distance and machining frequency per machining, the cutting time and machining frequency per machining, the spindle rotation speed and machining frequency per machining, The feed amount per processing and the number of times of processing, the size of the object to be processed, the number of processed objects, and the like.

数値制御部21は、予め設定された加工工程の実行順などに応じて、各加工工程に対応する動作の種類(加工の種類)に応じた制御データを生成し、駆動部24へ出力する。これにより、駆動部24は、制御データに示される動作状態に応じた動作を実行し、工具59を加工する。また、数値制御部21は、該動作状態の動作状態情報および加工履歴情報を含むコンテキスト情報を、診断装置10へ送信する。   The numerical control unit 21 generates control data corresponding to the type of operation (type of processing) corresponding to each processing step according to a preset execution order of the processing steps, and outputs the control data to the drive unit 24. Accordingly, the drive unit 24 performs an operation according to the operation state indicated by the control data, and processes the tool 59. Further, the numerical control unit 21 transmits context information including the operation state information of the operation state and the processing history information to the diagnostic device 10.

数値制御部21が、診断装置10へ送信するコンテキスト情報には、加工履歴に関する加工履歴情報(累積加工量、および、累積加工量を特定可能な情報、の少なくとも一方を含む)が含まれる。なお、数値制御部21は、現在の動作状態情報および加工履歴情報を含むコンテキスト情報を、診断装置10へ出力してもよい。   The context information transmitted by the numerical control unit 21 to the diagnostic device 10 includes processing history information on the processing history (including at least one of the cumulative processing amount and information that can specify the cumulative processing amount). Note that the numerical control unit 21 may output context information including the current operation state information and the processing history information to the diagnostic device 10.

本実施の形態では、数値制御部21は、現在の動作状態情報および加工履歴情報を含むコンテキスト情報を、診断装置10へ出力する形態を説明する。現在の動作状態情報は、数値制御部21が直前に工作機械23へ送信した制御データによって示される動作状態を示す動作状態情報である。また、数値制御部21が診断装置10へ送信するコンテキスト情報に含まれる加工履歴情報は、該送信時(すなわち現在)における、工具59の累積加工量、および、該累積加工量を特定可能な情報、の少なくとも一方である。   In the present embodiment, a mode in which the numerical control unit 21 outputs context information including current operation state information and processing history information to the diagnostic device 10 will be described. The current operation state information is operation state information indicating the operation state indicated by the control data transmitted to the machine tool 23 by the numerical controller 21 immediately before. The processing history information included in the context information transmitted to the diagnostic device 10 by the numerical control unit 21 includes the cumulative processing amount of the tool 59 at the time of the transmission (that is, the present) and information capable of specifying the cumulative processing amount. , At least one of.

通信制御部22は、診断装置10などの外部装置との間の通信を制御する。例えば通信制御部22は、数値制御部21から受付けたコンテキスト情報を診断装置10に送信する。   The communication control unit 22 controls communication with an external device such as the diagnostic device 10. For example, the communication control unit 22 transmits the context information received from the numerical control unit 21 to the diagnostic device 10.

なお、数値制御部21は、診断装置10からのコンテキスト情報の取得要求に応じて、コンテキスト情報を診断装置10へ出力してもよいし、所定タイミングごとにコンテキスト情報を診断装置10へ出力してもよい。例えば、数値制御部21は、各加工工程に対応する動作の種類(加工の種類)に応じた動作状態情報を含むコンテキスト情報に対応する制御データを、駆動部24へ出力する毎に、該動作状態情報および現在の加工履歴情報を含むコンテキスト情報を、診断装置10へ送信してもよい。   The numerical control unit 21 may output the context information to the diagnostic device 10 in response to the context information acquisition request from the diagnostic device 10, or may output the context information to the diagnostic device 10 at a predetermined timing. Is also good. For example, each time the numerical control unit 21 outputs control data corresponding to context information including operation state information corresponding to the type of operation (type of processing) corresponding to each processing step to the driving unit 24, Context information including state information and current machining history information may be transmitted to the diagnostic device 10.

次に、診断装置10の機能的構成を説明する。診断装置10は、制御部30と、記憶部32と、操作部36と、表示部34と、を含む。制御部30と、記憶部32、表示部34、および操作部36と、は、データは信号を授受可能に接続されている。   Next, a functional configuration of the diagnostic device 10 will be described. The diagnostic device 10 includes a control unit 30, a storage unit 32, an operation unit 36, and a display unit 34. The control unit 30, the storage unit 32, the display unit 34, and the operation unit 36 are connected so that data can be transmitted and received.

記憶部32は、各種情報を記憶する。記憶部32は、例えば、図3のHDD65で実現する。記憶部32は、例えば、検知モデル(第1のモデル)32A、加工量モデル(第2のモデル)32Bと、を記憶する。   The storage unit 32 stores various information. The storage unit 32 is realized by, for example, the HDD 65 of FIG. The storage unit 32 stores, for example, a detection model (first model) 32A and a machining amount model (second model) 32B.

検知モデル32Aは、第1のモデルに相当する。検知モデル32Aは、工具59の摩耗実測値と、検知実測値と、の関係を示すモデルである。本実施の形態では、検知モデル32Aは、工具59の摩耗実測値と、検知実測値と、を対応づけたデータベースである場合を一例として説明する。なお、本実施の形態では、実測値とは、実際の測定によって得られた値を示す。具体的には、実測値とは、演算によって得られた値ではなく、直接測定した値を示すものとする。   The detection model 32A corresponds to a first model. The detection model 32A is a model showing the relationship between the measured wear value of the tool 59 and the detected measurement value. In the present embodiment, a case will be described as an example where the detection model 32A is a database in which measured wear values of the tool 59 and detected measured values are associated with each other. In the present embodiment, the actual measurement value indicates a value obtained by actual measurement. Specifically, the actually measured value is not a value obtained by calculation, but a value measured directly.

図5は、検知モデル32Aおよび加工量モデル32Bのデータ構成の一例を示す模式図である。図5(A)は、検知モデル32Aのデータ構成の一例を示す模式図である。検知モデル32Aは、工具IDと、摩耗実測値と、検知実測値と、を対応づけたものである。   FIG. 5 is a schematic diagram illustrating an example of the data configuration of the detection model 32A and the machining amount model 32B. FIG. 5A is a schematic diagram illustrating an example of the data configuration of the detection model 32A. The detection model 32A associates the tool ID, the measured wear value, and the detected measurement value.

摩耗実測値は、工具IDによって識別される工具59の摩耗値を実測した値である。摩耗値とは、工具59の摩耗の度合いを示す値である。摩耗値は、例えば、工具59の摩耗量(長さ)や、工具59の摩耗した重量などである。詳細には、摩耗値は、未摩耗の状態の工具59を基準とした、摩耗量や摩耗した重量を示す。検知実測値は、対応する工具IDによって識別される工具59であって、対応する摩耗実測値まで摩耗した工具59を備えた加工機20の、センサ25によって検知された物理量の実測値である。   The measured wear value is a value obtained by actually measuring the wear value of the tool 59 identified by the tool ID. The wear value is a value indicating the degree of wear of the tool 59. The wear value is, for example, a wear amount (length) of the tool 59, a worn weight of the tool 59, or the like. Specifically, the wear value indicates a wear amount or a worn weight based on the tool 59 in an unworn state. The detected actual value is the actual value of the physical quantity detected by the sensor 25 of the processing machine 20 having the tool 59 that has been worn to the corresponding actual wear value, which is the tool 59 identified by the corresponding tool ID.

すなわち、検知モデル32Aは、1つの工具59を工作機械23に搭載し、該工具59で1または複数の対象物の加工を行った時の、該工具59の摩耗値と、該加工時に工作機械23のセンサ25で検知された検知情報と、の各々を実測した実測結果である。検知モデル32Aは、診断対象の加工機20を用いて予め計測し、予め作成すればよい。   That is, the detection model 32A includes a wear value of the tool 59 when one tool 59 is mounted on the machine tool 23 and one or a plurality of objects are machined by the tool 59, and a machine tool at the time of machining. 23 is a measurement result obtained by actually measuring each of the detection information detected by the 23 sensors 25. The detection model 32A may be measured in advance using the processing machine 20 to be diagnosed and created in advance.

加工量モデル32Bは、第2のモデルに相当する。加工量モデル32Bは、工具59の摩耗実測値と、累積加工実測値と、の関係を示すモデルである。本実施の形態では、加工量モデル32Bは、工具59の摩耗実測値と、累積加工実測値と、を対応づけたデータベースである場合を一例として説明する。   The machining amount model 32B corresponds to a second model. The machining amount model 32B is a model indicating the relationship between the measured wear value of the tool 59 and the accumulated machining measured value. In the present embodiment, a case where the machining amount model 32B is a database in which actual wear values of the tool 59 and accumulated actual work values are associated with each other will be described as an example.

図5(B)は、加工量モデル32Bのデータ構成の一例を示す模式図である。加工量モデル32Bは、工具IDと、摩耗実測値と、累積加工実測値と、を対応づけたものである。   FIG. 5B is a schematic diagram illustrating an example of the data configuration of the machining amount model 32B. The machining amount model 32B associates the tool ID, the measured wear value, and the measured accumulated machining value.

摩耗実測値は、上記と同様である。累積加工実測値は、対応する工具IDによって識別される工具59であって、未摩耗の状態から対応する摩耗実測値まで摩耗した工具59が対象物を加工した累積加工量の実測値である。   The measured wear value is the same as above. The cumulative machining actual value is a tool 59 identified by a corresponding tool ID, and is an actual measured value of an accumulated machining amount obtained by machining a target object from an unworn state to a corresponding actual wear value.

すなわち、加工量モデル32Bは、1つの工具59を工作機械23に搭載し、該工具59で1または複数の対象物の加工を行った時の、該工具59の摩耗値と、該工具59が対象物を加工した加工量の累積値(合計値)と、の各々を実測した実測結果である。加工量モデル32Bは、診断対象の加工機20を用いて摩耗実測値および累積加工実測値を予め計測することで、予め作成すればよい。   That is, the machining amount model 32B includes the wear value of the tool 59 when one tool 59 is mounted on the machine tool 23 and one or a plurality of objects are machined by the tool 59, and the tool 59 It is an actual measurement result obtained by actually measuring each of the cumulative value (total value) of the processing amount obtained by processing the object. The machining amount model 32B may be created in advance by measuring the actual wear value and the cumulative machining actual value using the processing machine 20 to be diagnosed.

図4に戻り、本実施の形態では、記憶部32は、検知モデル32Aおよび加工量モデル32Bを予め記憶する。   Returning to FIG. 4, in the present embodiment, the storage unit 32 stores the detection model 32A and the machining amount model 32B in advance.

表示部34は、各種画像を表示する。表示部34は、例えば、表示装置67A(図3参照)で実現する。操作部36は、ユーザによって操作される。操作部36は、例えば、操作装置67B(図3参照)で実現する。なお、表示部34および操作部36を一体的に構成し、タッチパネルとしてもよい。   The display unit 34 displays various images. The display unit 34 is realized by, for example, a display device 67A (see FIG. 3). The operation unit 36 is operated by the user. The operation unit 36 is realized by, for example, an operation device 67B (see FIG. 3). In addition, the display unit 34 and the operation unit 36 may be integrally configured to be a touch panel.

次に、診断装置10の制御部30について説明する。   Next, the control unit 30 of the diagnostic device 10 will be described.

制御部30は、診断装置10を制御する。制御部30は、通信制御部30A、第1の特定部30F、第2の特定部30G、演算部30H、受付部30M、および表示制御部30Lを含む。通信制御部30Aは、送信部30Bと、取得部30Cと、を含む。取得部30Cは、第1の取得部30Dと第2の取得部30Eとを含む。演算部30Hは第1の演算部30Iと、第2の演算部30Jと、第3の演算部30Kと、を含む。   The control unit 30 controls the diagnostic device 10. The control unit 30 includes a communication control unit 30A, a first specification unit 30F, a second specification unit 30G, a calculation unit 30H, a reception unit 30M, and a display control unit 30L. Communication control unit 30A includes a transmission unit 30B and an acquisition unit 30C. The obtaining unit 30C includes a first obtaining unit 30D and a second obtaining unit 30E. Arithmetic unit 30H includes a first arithmetic unit 30I, a second arithmetic unit 30J, and a third arithmetic unit 30K.

通信制御部30A、送信部30B、取得部30C、第1の取得部30D、第2の取得部30E、第1の特定部30F、第2の特定部30G、演算部30H、第1の演算部30I、第2の演算部30J、第3の演算部30K、表示制御部30L、および受付部30Mの一部または全ては、例えば、CPUなどの処理装置にプログラムを実行させること(すなわちソフトウェア)により実現してもよいし、IC(Integrated Circuit)などのハードウェアにより実現してもよいし、併用して実現してもよい。   Communication control unit 30A, transmission unit 30B, acquisition unit 30C, first acquisition unit 30D, second acquisition unit 30E, first identification unit 30F, second identification unit 30G, arithmetic unit 30H, first arithmetic unit Some or all of the processing unit 30I, the second calculation unit 30J, the third calculation unit 30K, the display control unit 30L, and the reception unit 30M may be configured to execute a program by a processing device such as a CPU (ie, software). It may be realized, may be realized by hardware such as an IC (Integrated Circuit), or may be realized in combination.

通信制御部30Aは、加工機20などの外部装置との間の通信を制御する。通信制御部30Aは、送信部30Bと、取得部30Cと、を含む。   The communication control unit 30A controls communication with an external device such as the processing machine 20. Communication control unit 30A includes a transmission unit 30B and an acquisition unit 30C.

送信部30Bは、各種要求や信号を加工機20へ送信する。例えば、送信部30Bは、コンテキスト情報の取得要求を加工機20へ送信する。   The transmission unit 30B transmits various requests and signals to the processing machine 20. For example, the transmission unit 30 </ b> B transmits a context information acquisition request to the processing machine 20.

取得部30Cは、加工機20から各種情報や信号を取得する。本実施の形態では、取得部30Cは、第1の取得部30Dと第2の取得部30Eとを含む。   The acquisition unit 30C acquires various information and signals from the processing machine 20. In the present embodiment, acquisition section 30C includes first acquisition section 30D and second acquisition section 30E.

第1の取得部30Dは、加工機20からコンテキスト情報を取得する。第2の取得部30Eは、加工機20のセンサ25から検知情報を取得する。なお、第2の取得部30Eは、第1の取得部30Dがコンテキスト情報を取得したタイミング、または、送信部30Bが該コンテキスト情報の取得要求を加工機20へ送信したタイミングを含む期間の検知情報を、加工機20のセンサ25から取得することが好ましい。   The first acquisition unit 30D acquires context information from the processing machine 20. The second acquisition unit 30E acquires detection information from the sensor 25 of the processing machine 20. In addition, the second acquisition unit 30E detects the timing at which the first acquisition unit 30D acquires the context information or the detection information of the period including the timing at which the transmission unit 30B transmits the context information acquisition request to the processing machine 20. Is preferably acquired from the sensor 25 of the processing machine 20.

受付部30Mは、操作部36からユーザの操作指示を受付ける。本実施の形態では、受付部30Mは、ユーザ所望の日時を示す日時情報の指定を受付ける。ユーザ所望の日時情報は、現在より後の日時を示す情報である。ユーザ所望の日時情報は、例えば、加工機20のメンテナンス予定の日時や、加工機20に設けられた工具59の交換予定の日時などである。   The receiving unit 30M receives a user's operation instruction from the operation unit 36. In the present embodiment, reception unit 30M receives designation of date and time information indicating a date and time desired by the user. The date and time information desired by the user is information indicating a date and time after the present. The user-desired date / time information is, for example, the date / time when the maintenance of the processing machine 20 is scheduled or the date / time when the tool 59 provided in the processing machine 20 is scheduled to be replaced.

また、受付部30Mは、加工機20から取得するコンテキスト情報とは異なるコンテキスト情報の入力を受付けてもよい。例えば、受付部30Mは、加工履歴情報を含むコンテキスト情報の入力を受付けてもよい。この場合、加工履歴情報は、上記と同様に、累積加工量(累積切削距離や累積切削時間)や累積加工量を特定可能な情報であればよい。また、受付部30Mは、工具59の仕様を示す情報(工具ID、刃の直径、刃数、材質、工具にコーティングが施されているか否か、型番、工具のイメージ画像など)や、加工対象の対象物の仕様を示す情報(材質、大きさなど)を更に含む、コンテキスト情報を受付けてもよい。   Further, the receiving unit 30M may receive an input of context information different from the context information acquired from the processing machine 20. For example, the receiving unit 30M may receive an input of context information including processing history information. In this case, the processing history information may be any information that can specify the cumulative processing amount (cumulative cutting distance and cumulative cutting time) and the cumulative processing amount, as described above. In addition, the reception unit 30M includes information indicating the specifications of the tool 59 (tool ID, blade diameter, number of blades, material, whether or not the tool is coated, model number, image image of the tool, and the like) Context information further including information (material, size, etc.) indicating the specification of the target object may be accepted.

この場合、第1の取得部30Dは、受付部30Mからコンテキスト情報を取得してもよいし、受付部30Mおよび加工機20の双方から、コンテキスト情報を取得してもよい。なお、第1の取得部30Dは、サーバ装置などの外部装置から、通信回線を介してコンテキスト情報を取得してもよい。   In this case, the first obtaining unit 30D may obtain the context information from the receiving unit 30M, or may obtain the context information from both the receiving unit 30M and the processing machine 20. The first acquisition unit 30D may acquire context information from an external device such as a server device via a communication line.

第1の特定部30Fは、第1の取得部30Dで取得されたコンテキスト情報から、加工機20に設けられた工具59が対象物を加工した累積加工量を特定する。   The first specifying unit 30F specifies the cumulative amount of processing performed by the tool 59 provided in the processing machine 20 on the target object from the context information acquired by the first acquiring unit 30D.

上述したように、加工機20が診断装置10へ送信するコンテキスト情報には、工作機械23の動作状態情報と、加工履歴情報と、が含まれる。また、コンテキスト情報は、加工履歴情報として、累積加工量を含む場合と、累積加工量を特定可能な情報を含む場合と、がある。   As described above, the context information transmitted from the processing machine 20 to the diagnostic device 10 includes the operation state information of the machine tool 23 and the processing history information. The context information includes, as the processing history information, a case where the processing amount includes the cumulative processing amount, and a case where the processing history information includes information that can specify the cumulative processing amount.

第1の取得部30Dが取得したコンテキスト情報に含まれる加工履歴情報が累積加工量(累積切削距離、累積切削時間)を示す場合、第1の特定部30Fは、該コンテキスト情報から累積加工量(累積切削距離および累積切削時間の少なくとも一方)を抽出することで、累積加工量を特定する。   When the processing history information included in the context information obtained by the first obtaining unit 30D indicates the cumulative processing amount (cumulative cutting distance, cumulative cutting time), the first specifying unit 30F determines the cumulative processing amount ( By extracting at least one of the cumulative cutting distance and the cumulative cutting time), the cumulative processing amount is specified.

第1の取得部30Dで取得したコンテキスト情報に含まれる加工履歴情報が、累積加工量を特定可能な情報である場合、第1の特定部30Fは、該情報から累積加工量を特定すればよい。具体的には、コンテキスト情報が加工履歴情報として、1回の加工あたりの切削距離と加工回数、1回の加工あたりの切削時間と加工回数、1回の加工あたりの主軸回転数と加工回数、1回の加工当りの送り量と加工回数、および、加工対象の対象物のサイズと加工した対象物の数、の少なくとも1つを含むと仮定する。この場合、第1の特定部30Fは、これらの情報から累積加工量を算出することによって、累積加工量を特定すればよい。   When the processing history information included in the context information obtained by the first obtaining unit 30D is information that can specify the cumulative processing amount, the first specifying unit 30F may specify the cumulative processing amount from the information. . Specifically, the context information is the processing history information as the cutting distance and the number of processings per processing, the cutting time and the number of processings per processing, the spindle rotation speed and the processing times per processing, It is assumed that the information includes at least one of the feed amount per processing and the number of times of processing, and the size of the object to be processed and the number of processed objects. In this case, the first specifying unit 30F may specify the cumulative processing amount by calculating the cumulative processing amount from these pieces of information.

第2の特定部30Gは、第2の取得部30Eで取得した検知情報を用いて、工具59の摩耗値を特定する。   The second specifying unit 30G specifies the wear value of the tool 59 using the detection information obtained by the second obtaining unit 30E.

まず、第2の特定部30Gは、第1の取得部30Dで取得した検知情報に応じた検知実測値に対応する摩耗実測値を、検知モデル32A(図5(A)参照)から読取る。すなわち、第2の特定部30Gは、第1の取得部30Dで取得した検知情報の示す値(具体的には、音データの示す波形や、振動データを示す波形)に一致または最も類似する検知実測値を、検知モデル32Aから特定する。そして、第2の特定部30Gは、特定した検知実測値に対応する摩耗実測値を、検知モデル32Aから読取る。   First, the second specifying unit 30G reads, from the detection model 32A (see FIG. 5A), an actual measured wear value corresponding to the detected actual value corresponding to the detection information acquired by the first acquiring unit 30D. In other words, the second specifying unit 30G detects the detection information that matches or most similar to the value indicated by the detection information acquired by the first acquisition unit 30D (specifically, a waveform indicating sound data or a waveform indicating vibration data). An actual measurement value is specified from the detection model 32A. Then, the second specifying unit 30G reads, from the detection model 32A, the measured actual wear value corresponding to the specified measured actual measurement value.

このとき、第1の取得部30Dで取得したコンテキスト情報に、工具59の工具IDが含まれる場合には、第2の特定部30Gは、該工具IDと、第1の取得部30Dで取得した検知情報に応じた検知実測値と、に対応する摩耗実測値を、検知モデル32Aから読取ればよい。   At this time, when the context information acquired by the first acquiring unit 30D includes the tool ID of the tool 59, the second specifying unit 30G acquires the tool ID and the tool ID acquired by the first acquiring unit 30D. What is necessary is just to read the actual measured value of the detection corresponding to the detected information and the actual measured value of the wear from the detected model 32A.

そして、第2の特定部30Gは、読取った摩耗実測値の示す値を、工具59の摩耗値として特定すればよい。   Then, the second specifying unit 30 </ b> G may specify the value indicated by the read measured wear value as the wear value of the tool 59.

次に、演算部30Hについて説明する。演算部30Hは、第1の特定部30Fで特定した累積加工量と、第2の特定部30Gで特定した摩耗値と、に基づいて、工具59の残り寿命を演算する。すなわち、演算部30Hは、第1の取得部30Dで取得したコンテキスト情報に含まれる、工具IDによって識別される工具59の、残り寿命を演算する。   Next, the calculation unit 30H will be described. The calculating unit 30H calculates the remaining life of the tool 59 based on the accumulated machining amount specified by the first specifying unit 30F and the wear value specified by the second specifying unit 30G. That is, the calculation unit 30H calculates the remaining life of the tool 59 identified by the tool ID included in the context information acquired by the first acquisition unit 30D.

演算部30Hは、第1の演算部30Iと、第2の演算部30Jと、第3の演算部30Kと、を含む。図6は、演算部30Hによる演算の説明図である。   The operation unit 30H includes a first operation unit 30I, a second operation unit 30J, and a third operation unit 30K. FIG. 6 is an explanatory diagram of the calculation by the calculation unit 30H.

第1の演算部30Iは、第2の特定部30Gで特定した摩耗値と、加工量モデル32Bと、を用いて、累積加工量実測値を演算する。   The first calculation unit 30I calculates the accumulated machining amount actual measurement value using the wear value specified by the second specifying unit 30G and the processing amount model 32B.

第1の演算部30Iは、加工量モデル32B(図5(B)参照)における、第2の特定部30Gで特定した摩耗値と一致または摩耗値に最も近い値の摩耗実測値を特定する。そして、第1の演算部30Iは、加工量モデル32Bにおける、特定した摩耗実測値に対応する累積加工実測値を加工量モデル32Bから読取ることで、累積加工実測値を演算する。   The first calculation unit 30I specifies a measured wear value that matches or is closest to the wear value specified by the second specifying unit 30G in the machining amount model 32B (see FIG. 5B). Then, the first arithmetic unit 30I calculates the cumulative actual measurement value by reading the cumulative actual measurement value corresponding to the specified actual wear value in the machining amount model 32B from the machining amount model 32B.

すなわち、第1の演算部30Iは、検知情報から特定された摩耗値(図6中、摩耗値M参照)を用いて、図6における、累積加工量実測値Aを特定する。   That is, the first calculation unit 30I specifies the accumulated machining amount measured value A in FIG. 6 using the wear value specified from the detection information (see the wear value M in FIG. 6).

なお、第1の取得部30Dで取得したコンテキスト情報に、工具59の工具IDが含まれる場合には、第1の演算部30Iは、該工具IDと、第2の特定部30Gで特定した摩耗値と一致または摩耗値に最も近い値の摩耗実測値と、に対応する累積加工実測値を、加工量モデル32Bから読取ればよい。   When the context information acquired by the first acquisition unit 30D includes the tool ID of the tool 59, the first calculation unit 30I determines the tool ID and the wear identified by the second identification unit 30G. The measured actual machining value corresponding to the measured wear value that is the same as the value or the closest to the wear value may be read from the machining amount model 32B.

第2の演算部30Jは、第1の特定部30Fで特定した累積加工量を、第1の演算部30Iで演算した累積加工量実測値で除算する。   The second computing unit 30J divides the cumulative machining amount specified by the first specifying unit 30F by the measured actual machining amount calculated by the first computing unit 30I.

例えば、コンテキスト情報に基づいて第1の特定部30Fで特定した累積加工量が、図6中の累積加工量A’であったとする。この場合、第2の演算部30Jは、この累積加工量A’を、累積加工量実測値Aで除算する(累積加工量A’/累積加工量実測値A)。すなわち、第2の演算部30Jは、第1の特定部30Fでコンテキスト情報から特定された累積加工量A’を、第2の特定部30Gで検知情報から特定された摩耗値を用いて特定された累積加工量実測値Aで除算する。   For example, it is assumed that the cumulative processing amount specified by the first specifying unit 30F based on the context information is the cumulative processing amount A 'in FIG. In this case, the second computing unit 30J divides the accumulated machining amount A 'by the accumulated machining amount measured value A (accumulated machining amount A' / accumulated machining amount measured value A). That is, the second calculating unit 30J specifies the accumulated machining amount A ′ specified from the context information by the first specifying unit 30F using the wear value specified from the detection information by the second specifying unit 30G. It is divided by the accumulated machining amount measured value A.

また、第2の演算部30Jは、検知情報から第2の特定部30Gで特定された摩耗値から、工具59の理論上の寿命である理論工具寿命を演算する。工具寿命を、加工可能な累積加工量で表すと仮定すると、第2の演算部30Jは、図6中の累積加工量実測値Aから、理論工具寿命としての累積加工量Cを特定する。   The second calculating unit 30J calculates a theoretical tool life, which is the theoretical life of the tool 59, from the wear value specified by the second specifying unit 30G from the detection information. Assuming that the tool life is represented by the cumulative machining amount that can be machined, the second computing unit 30J specifies the cumulative machining amount C as the theoretical tool life from the actual measured value A of the accumulated machining amount in FIG.

例えば、第2の演算部30Jは、検知モデル32A(図5(A)参照)を、工具IDによって識別される工具59の理論上の寿命である理論工具寿命に対応づけて予め記憶部32に記憶する。   For example, the second calculation unit 30J stores the detection model 32A (see FIG. 5A) in the storage unit 32 in advance in association with the theoretical tool life, which is the theoretical life of the tool 59 identified by the tool ID. Remember.

そして、第2の演算部30Jは、第2の特定部30Gで検知情報から特定された摩耗値と一致する摩耗実測値と、該検知情報に一致する検知実測値と、を対応づけている工具IDに対応する理論工具寿命を、記憶部32から読取る。これによって、第2の演算部30Jは、検知情報に基づいて理論工具寿命としての累積加工量C’を特定する。すなわち、第2の演算部30Jは、検知情報に基づいて、理論工具寿命(図6では累積加工量C)を特定する。   Then, the second arithmetic unit 30J is a tool that associates the measured wear value that matches the wear value specified from the detection information by the second specifying unit 30G with the measured measurement value that matches the detection information. The theoretical tool life corresponding to the ID is read from the storage unit 32. Thereby, the second calculation unit 30J specifies the accumulated machining amount C 'as the theoretical tool life based on the detection information. That is, the second calculation unit 30J specifies the theoretical tool life (accumulated machining amount C in FIG. 6) based on the detection information.

なお、第2の演算部30Jは、加工モデル32B(図5(B)参照)から、理論工具寿命としての累積加工量Cを導出してもよい。この場合、第2の演算部30Jは、まず、加工モデル32Bにおける、コンテキスト情報に含まれる工具IDに対応する摩耗実測値を読取る。そして、第2の演算部30Jは、加工モデル32Bにおける、読取った摩耗実測値の内の最大の摩耗実測値(すなわち、工具59が全て摩耗したときの摩耗実測値)に対応する累積加工実測値を、累積加工量Cとして用いてもよい。   Note that the second calculation unit 30J may derive the accumulated machining amount C as the theoretical tool life from the machining model 32B (see FIG. 5B). In this case, first, the second computing unit 30J reads the measured wear value corresponding to the tool ID included in the context information in the machining model 32B. Then, the second arithmetic unit 30J calculates the accumulated machining actual value corresponding to the largest actual measured value of the read actual measured values in the machining model 32B (that is, the actual measured value of the wear when the tool 59 is completely worn). May be used as the cumulative processing amount C.

次に、第2の演算部30Jは、累積加工量A’を累積加工量実測値Aで除算した除算値(除算結果、すなわち(累積加工量A’/累積加工量実測値A)に、特定した理論工具寿命としての累積加工量Cを乗算する((累積加工量A’/累積加工量実測値A)×累積加工量C))。第2の演算部30Jは、この乗算によって得た乗算値を、工具寿命として演算する。すなわち、下記式(1)が成り立つ。   Next, the second arithmetic unit 30J specifies a division value obtained by dividing the accumulated machining amount A ′ by the accumulated machining amount actual measurement value A (the division result, ie, (accumulated machining amount A ′ / accumulated machining amount actual measurement value A)). Is multiplied by the accumulated machining amount C as the calculated theoretical tool life ((accumulated machining amount A ′ / actually measured accumulated machining amount A) × cumulative machining amount C)). The second calculation unit 30J calculates a multiplied value obtained by the multiplication as a tool life. That is, the following equation (1) holds.

(累積加工量A’/累積加工量実測値A)×累積加工量C=工具寿命としての累積加工量C’・・式(1)   (Cumulative machining amount A '/ Cumulative machining amount actual measurement value A) x Cumulative machining amount C = Cumulative machining amount C' as tool life ... Equation (1)

言い換えると、第2の演算部30Jは、検知情報に基づいて求めた累積加工量実測値Aと、コンテキスト情報に基づいて求めた累積加工量A’と、を用いて、検知情報に基づいて求めた理論上の工具寿命としての累積加工量Cから、現実の工具59の工具寿命である累積加工量C’を演算する。   In other words, the second computing unit 30J calculates the cumulative processing amount A based on the detection information using the cumulative processing amount measured value A determined based on the detection information and the cumulative processing amount A ′ determined based on the context information. An accumulated machining amount C ′, which is the actual tool life of the tool 59, is calculated from the accumulated machining amount C as the theoretical tool life.

そして、第3の演算部30Kは、第2の演算部30Jで演算した工具寿命(累積加工量C’)から、第1の特定部30Fで特定した累積加工量A’を減算した減算値を、工具59の残り寿命として演算する。図6に示す例では、第3の演算部30Kは、累積加工量C’から累積加工量A’を減算した残り寿命Bを演算する。   Then, the third calculating unit 30K calculates a subtraction value obtained by subtracting the cumulative processing amount A ′ specified by the first specifying unit 30F from the tool life (cumulative processing amount C ′) calculated by the second calculating unit 30J. , And the remaining life of the tool 59 is calculated. In the example shown in FIG. 6, the third calculating unit 30K calculates the remaining life B obtained by subtracting the accumulated machining amount A 'from the accumulated machining amount C'.

表示制御部30Lは、第2の特定部30Gが特定した、工具59の残り寿命(図6中の残り寿命B)を、表示部34に表示する。   The display control unit 30L displays on the display unit 34 the remaining life of the tool 59 (remaining life B in FIG. 6) specified by the second specifying unit 30G.

本実施の形態では、表示制御部30Lは、工具59の残り寿命を示す表示画面を作成し、表示部34へ表示する。図7は、表示画面80の一例を示す模式図である。   In the present embodiment, the display control unit 30L creates a display screen indicating the remaining life of the tool 59 and displays the display screen on the display unit 34. FIG. 7 is a schematic diagram showing an example of the display screen 80.

図7に示す例では、表示画面80は、工具59の残り寿命を示すグラフ80Aを含む。グラフ80Aは、横軸を累積切削距離とし、縦軸を摩耗値としたグラフである。   In the example shown in FIG. 7, the display screen 80 includes a graph 80A indicating the remaining life of the tool 59. The graph 80A is a graph in which the horizontal axis represents the cumulative cutting distance and the vertical axis represents the wear value.

なお、グラフ80Aの形態は図7に示す例に限定されない。例えば、横軸を累積切削時間としてもよい。なお、図7中、点aは、工具59の現在の累積切削距離と、現在の摩耗値と、の交点に相当するプロットの一例である。現在の累積切削距離および現在の摩耗値とは、第1の特定部30Fおよび第2の特定部30Gの各々によって直前に特定された、累積切削距離および摩耗値の各々を示す。   The form of the graph 80A is not limited to the example shown in FIG. For example, the horizontal axis may be the accumulated cutting time. In FIG. 7, a point a is an example of a plot corresponding to an intersection between the current accumulated cutting distance of the tool 59 and the current wear value. The current cumulative cutting distance and the current wear value indicate each of the cumulative cutting distance and the wear value specified immediately before by each of the first specifying unit 30F and the second specifying unit 30G.

また、グラフ80Aには、工具59の残り寿命を示す矢印画像Eが表示されている。また、グラフ80Aには、点aの位置から、工具59の寿命までの、累積切削距離と摩耗値との関係の推移を予測した予測線bが表示される。   An arrow image E indicating the remaining life of the tool 59 is displayed on the graph 80A. In addition, the graph 80A displays a prediction line b that predicts a change in the relationship between the accumulated cutting distance and the wear value from the position of the point a to the life of the tool 59.

また、表示画面80は、詳細情報80Bを含む。詳細情報80Bは、表示している残り寿命に対応する工具59を示す情報や、現在の摩耗値、現在の累積切削距離、残り寿命(ここでは、残り切削距離)を含む。   In addition, the display screen 80 includes detailed information 80B. The detailed information 80B includes information indicating the tool 59 corresponding to the displayed remaining life, the current wear value, the current accumulated cutting distance, and the remaining life (here, the remaining cutting distance).

詳細情報80Bに含まれる、工具59を示す情報は、工具59の仕様を示す情報(工具ID、刃の直径、刃数、材質、工具にコーティングが施されているか否か、型番、工具のイメージ画像など)や、加工対象の対象物の仕様を示す情報(材質、大きさなど)の少なくとも1つを含むものであればよい。   The information indicating the tool 59 included in the detailed information 80B is information indicating the specification of the tool 59 (tool ID, blade diameter, number of blades, material, whether or not the tool is coated, model number, image of the tool). Image and the like, and information (material, size, and the like) indicating the specification of the object to be processed.

表示制御部30Lは、図7に示すような表示画面80を作成し、表示部34へ表示する。このため、ユーザは、表示部34を視認することで、加工機20に設けられている工具59の残り寿命や、工具59の現在の状況を示す情報を、容易に確認することができる。   The display control unit 30L creates a display screen 80 as shown in FIG. For this reason, the user can easily confirm the remaining life of the tool 59 provided in the processing machine 20 and information indicating the current state of the tool 59 by visually checking the display unit 34.

なお、上述したように、受付部30Mが、ユーザ所望の日時情報を受付ける場合がある。すなわち、受付部30Mは、加工機20のメンテナンス予定の日時や、加工機20に設けられた工具59の交換予定の日時などの、日時情報を受付ける場合がある。   As described above, the receiving unit 30M may receive the date and time information desired by the user. That is, the receiving unit 30M may receive date and time information such as the date and time when the maintenance of the processing machine 20 is scheduled and the date and time when the tool 59 provided in the processing machine 20 is replaced.

この場合、表示制御部30Lは、現在の日時と、受付けた日時情報に示される日時と、の差を示す情報(例えば、あと30日、あと10時間、など)を特定する。そして、表示制御部30Lは、特定した情報を含む表示画面80を、表示部34へ表示してもよい。   In this case, the display control unit 30L specifies information indicating a difference between the current date and time and the date and time indicated in the received date and time information (for example, another 30 days, another 10 hours, and the like). Then, the display control unit 30L may display a display screen 80 including the specified information on the display unit 34.

この場合、図7に示すように、表示画面80には、「メンテナンス予定日まであと2日」などの文字情報80Cが表示される。   In this case, as shown in FIG. 7, the display screen 80 displays character information 80C such as "two days left until the scheduled maintenance date".

さらに、受付部30Mは、工具59の交換タイミングの判断に用いる摩耗値の閾値(以下、摩耗閾値と称する)を、受け付けてもよい。この場合、表示制御部30Lは、現在の工具59の摩耗閾値と、受付けた摩耗閾値との差が、予め定めた差以下となったときに、工具59の交換を促す情報を表示部34へ表示してもよい。また、表示制御部30Lは、交換を促す情報を含む表示画面80を、表示部34へ表示してもよい。   Furthermore, the receiving unit 30M may receive a threshold of a wear value (hereinafter, referred to as a wear threshold) used for determining the replacement timing of the tool 59. In this case, when the difference between the current wear threshold value of the tool 59 and the received wear threshold value is equal to or smaller than a predetermined difference, the display control unit 30L transmits information prompting replacement of the tool 59 to the display unit 34. It may be displayed. In addition, the display control unit 30L may display a display screen 80 including information for prompting replacement on the display unit 34.

また、受付部30Mは、残り寿命の表示対象の工具59の工具IDの指定を受付けてもよい。この場合、表示制御部30Lは、指定を受付けた工具IDによって識別される工具59に対応する残り寿命を示す表示画面を作成し、表示部34へ表示すればよい。また、複数の工具IDの指定を受付けた場合、表示制御部30Lは、受付けた複数の工具IDの各々に対応する残り寿命を示す表示画面を、対応する工具59ごとに作成し、表示部34へ表示してもよい。この場合、表示部34には、例えば、工具59の残り寿命を示す複数のグラフが表示される。   Further, the receiving unit 30M may receive the designation of the tool ID of the tool 59 whose remaining life is to be displayed. In this case, the display control unit 30L may create a display screen indicating the remaining life corresponding to the tool 59 identified by the specified tool ID and display the display screen on the display unit 34. When the designation of a plurality of tool IDs is received, the display control unit 30L creates a display screen showing the remaining life corresponding to each of the received plurality of tool IDs for each corresponding tool 59, and displays the display screen. May be displayed. In this case, the display unit 34 displays, for example, a plurality of graphs indicating the remaining life of the tool 59.

次に、診断装置10で実行する情報処理の流れの一例を説明する。図8は、診断装置10で実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。   Next, an example of the flow of information processing executed by the diagnostic device 10 will be described. FIG. 8 is a flowchart illustrating an example of the flow of information processing executed by the diagnostic device 10.

まず、第1の取得部30Dが、加工機20からコンテキスト情報を取得する(ステップS100)。次に、第2の取得部30Eが、加工機20のセンサ25から検知情報を取得する(ステップS102)。   First, the first acquisition unit 30D acquires context information from the processing machine 20 (Step S100). Next, the second acquisition unit 30E acquires detection information from the sensor 25 of the processing machine 20 (Step S102).

次に、第1の特定部30Fが、ステップS100で取得されたコンテキスト情報から、加工機20に設けられた工具59が対象物を加工した累積加工量を特定する(ステップS104)。次に、第2の特定部30Gが、ステップS102で取得した検知情報を用いて、工具59の摩耗値を特定する(ステップS106)。   Next, the first specifying unit 30F specifies the cumulative processing amount of the tool 59 provided in the processing machine 20 for processing the target object from the context information acquired in step S100 (step S104). Next, the second specifying unit 30G specifies the wear value of the tool 59 using the detection information acquired in Step S102 (Step S106).

次に、第1の演算部30Iが、ステップS106で特定した摩耗値と、加工量モデル32Bと、を用いて、累積加工量実測値を演算する(ステップS108)。   Next, the first computing unit 30I computes the actual measured value of the accumulated machining amount using the wear value specified in step S106 and the machining amount model 32B (step S108).

次に、第2の演算部30Jが、ステップS104で特定した累積加工量を、ステップS
108で演算した累積加工量実測値で除算した除算値をステップS106で特定した摩耗値から特定した理論上の理論工具寿命に乗算した乗算値を、工具59の工具寿命として演算する(ステップS110)。
Next, the second calculating unit 30J calculates the accumulated machining amount specified in step S104 by using the step S104.
A multiplication value obtained by multiplying the theoretical theoretical tool life specified by the wear value specified in step S106 by the division value obtained by dividing the actual measured value of the accumulated machining amount calculated in 108 is calculated as the tool life of the tool 59 (step S110). .

次に、第3の演算部30Kが、ステップS110で演算した工具寿命(累積加工量)から、ステップS104で特定した累積加工量を減算した減算値を、工具59の残り寿命として演算する(ステップS112)。   Next, the third calculation unit 30K calculates a subtraction value obtained by subtracting the accumulated machining amount specified in step S104 from the tool life (accumulated machining amount) calculated in step S110 as the remaining life of the tool 59 (step S110). S112).

次に、表示制御部30Lが、残り寿命を演算した該工具59を示す情報を読取る(ステップS114)。次に、表示制御部30Lは、受付部30Mが日時情報の指定を受付けたか否かを判断する(ステップS116)。   Next, the display control unit 30L reads information indicating the tool 59 for which the remaining life has been calculated (step S114). Next, the display control unit 30L determines whether or not the receiving unit 30M has received the designation of the date and time information (Step S116).

日時情報の指定を受付けた場合(ステップS116:Yes)、ステップS118へ進む。ステップS118では、表示制御部30Lは、現在の日時と、ステップS116で受付けた日時情報に示される日時と、の差(例えば、あと30日、あと10時間、など)を特定する(ステップS118)。   When the designation of the date and time information is received (step S116: Yes), the process proceeds to step S118. In step S118, the display control unit 30L specifies a difference (for example, another 30 days, another 10 hours, or the like) between the current date and time and the date and time indicated in the date and time information received in step S116 (step S118). .

次に、表示制御部30Lは、工具59の残り寿命の表示画面80を生成する(ステップS120)。ステップS120では、表示制御部30Lは、工具59を示す情報と、ステップS118で特定した日時の差を示す情報と、を含む表示画面80を生成する。そして、ステップS124へ進む。   Next, the display control unit 30L generates a display screen 80 of the remaining life of the tool 59 (Step S120). In step S120, the display control unit 30L generates the display screen 80 including the information indicating the tool 59 and the information indicating the difference between the date and time specified in step S118. Then, the process proceeds to step S124.

一方、ステップS116で否定判断すると(ステップS116:No)、ステップS122へ進む。ステップS122では、表示制御部30Lは、工具59の残り寿命の表示画面80を生成する(ステップS122)。ステップS122では、表示制御部30Lは、工具59を示す情報を含む表示画面80を生成する。そして、ステップS124へ進む。   On the other hand, if a negative determination is made in step S116 (step S116: No), the process proceeds to step S122. In step S122, the display control unit 30L generates the display screen 80 of the remaining life of the tool 59 (step S122). In step S122, the display control unit 30L generates the display screen 80 including information indicating the tool 59. Then, the process proceeds to step S124.

ステップS124では、ステップS120またはステップS122で生成した表示画面80を、表示部34へ表示する(ステップS124)。そして、本ルーチンを終了する。   In step S124, the display screen 80 generated in step S120 or S122 is displayed on the display unit 34 (step S124). Then, this routine ends.

以上説明したように、本実施の形態の診断装置10(情報処理装置)は、第1の取得部30Dと、第2の取得部30Eと、第1の特定部30Fと、第2の特定部30Gと、演算部30Hと、を備える。第1の取得部30Dは、対象物を加工する対象装置(加工機20)の加工履歴に関するコンテキスト情報を取得する。第2の取得部30Eは、対象装置(加工機20)の動作状況に応じて変化する物理量の検知情報を取得する。第1の特定部30Fは、取得したコンテキスト情報から、対象装置に設けられた工具59が対象物を加工した累積加工量を特定する。第2の特定部30Gは、工具59の摩耗実測値と、未摩耗の状態から摩耗実測値まで摩耗した工具59を備えた対象装置の物理量の検知実測値と、を対応づけた検知モデル32A(第1のモデル)における、取得した検知情報に応じた検知実測値に対応する摩耗実測値を、工具59の摩耗値として特定する。演算部30Hは、累積加工量と摩耗値とに基づいて、工具59の残り寿命を演算する。   As described above, the diagnostic device 10 (information processing device) of the present embodiment includes the first acquiring unit 30D, the second acquiring unit 30E, the first identifying unit 30F, and the second identifying unit. 30G and an operation unit 30H. The first acquisition unit 30D acquires context information related to the processing history of the target device (the processing machine 20) that processes the target. The second acquisition unit 30E acquires the detection information of the physical quantity that changes according to the operation state of the target device (the processing machine 20). The first specifying unit 30F specifies, from the acquired context information, the cumulative processing amount of the tool 59 provided in the target device for processing the target. The second specifying unit 30G detects a wear model of the tool 59 and a detection model value of a physical quantity of a target device having the worn tool 59 from an unworn state to a measured wear value, and associates the detection model 32A ( In the first model), the measured wear value corresponding to the detected measured value corresponding to the acquired detection information is specified as the wear value of the tool 59. The calculation unit 30H calculates the remaining life of the tool 59 based on the accumulated machining amount and the wear value.

このように、本実施の形態の診断装置10は、コンテキスト情報と検知情報とを用いて、工具59の残り寿命を特定する。このため、摩耗状態が変化しても駆動するモータの駆動電流に変化の生じない工具59が残り寿命の特定対象であった場合も、精度良く工具59の残り寿命を演算することができる。   As described above, the diagnostic device 10 of the present embodiment specifies the remaining life of the tool 59 using the context information and the detection information. For this reason, even when the tool 59 whose drive current of the driven motor does not change even when the wear state changes is the target for specifying the remaining life, the remaining life of the tool 59 can be accurately calculated.

従って、本実施の形態の診断装置10では、工具59の残り寿命を精度良く求めることができる。   Therefore, the diagnostic device 10 of the present embodiment can accurately determine the remaining life of the tool 59.

また、演算部30Hは、第1の演算部30Iと、第2の演算部30Jと、第3の演算部30Kと、を含む。第1の演算部30Iは、工具59の摩耗実測値と、未摩耗の状態から摩耗実装値摩耗した工具59が対象物を加工した累積加工量実測値と、を対応づけた加工量モデル32B(第2のモデル)における、摩耗値に応じた摩耗実測値に対応する累積加工量実測値を演算する。第2の演算部30Jは、累積加工量を累積加工量実測値で除算した除算値に、摩耗値から特定した理論上の理論工具寿命を乗算した乗算値を、工具59の工具寿命として演算する。第3の演算部30Kは、工具寿命から累積加工量を減算した減算値を、工具59の残り寿命として演算する。   The operation unit 30H includes a first operation unit 30I, a second operation unit 30J, and a third operation unit 30K. The first arithmetic unit 30I calculates the machining amount model 32B (corresponding to the actual measured value of the wear of the tool 59 and the actual measured value of the accumulated machining amount of the object processed by the worn tool 59 from the unworn state. In the second model), the actual measured value of the accumulated machining amount corresponding to the measured actual wear value corresponding to the wear value is calculated. The second computing unit 30J computes, as the tool life of the tool 59, a multiplied value obtained by multiplying a divided value obtained by dividing the accumulated machining amount by the actually measured accumulated machining amount by a theoretical theoretical tool life specified from the wear value. . The third calculation unit 30 </ b> K calculates a subtraction value obtained by subtracting the accumulated machining amount from the tool life as the remaining life of the tool 59.

検知情報は、工具59の振動を示す振動データである。検知情報は、工具59の振動により発生した音を示す、音データまたは音波データである。累積加工量は、累積切削距離または累積切削時間の少なくとも一方を示す。   The detection information is vibration data indicating the vibration of the tool 59. The detection information is sound data or sound wave data indicating a sound generated by the vibration of the tool 59. The cumulative processing amount indicates at least one of the cumulative cutting distance and the cumulative cutting time.

表示制御部30Lは、工具59の残り寿命を表示部34に表示する。表示制御部30Lは、工具59の残り寿命と、工具59を示す情報と、を表示部34に表示する。   The display control unit 30L displays the remaining life of the tool 59 on the display unit 34. The display control unit 30L displays the remaining life of the tool 59 and information indicating the tool 59 on the display unit 34.

受付部30Mは、日付情報の指定を受付ける。表示制御部30Lは、受付けた日時情報によって示される日時と現在の日時との差を表示部34に表示する。   Receiving unit 30M receives designation of date information. The display control unit 30L displays a difference between the date and time indicated by the received date and time information and the current date and time on the display unit 34.

また、本実施の形態の情報処理システム1000の加工機20(対象装置)は、物理量を検知するセンサ25(検知部、センサ57)と、検知された物理量を診断装置10(情報処理装置)に送信する送信部(センサ25)と、を備える。   The processing machine 20 (target device) of the information processing system 1000 according to the present embodiment includes the sensor 25 (detection unit, sensor 57) for detecting a physical quantity and the detected physical quantity to the diagnostic device 10 (information processing device). A transmission unit (sensor 25) for transmitting.

(第2の実施の形態)
本実施の形態では、加工機20の動作が正常であるか異常であるかを判定し、異常であると判定されたときに、工具59の残り寿命を求める形態を説明する。
(Second embodiment)
In the present embodiment, a mode will be described in which it is determined whether the operation of the processing machine 20 is normal or abnormal, and when it is determined that the operation is abnormal, the remaining life of the tool 59 is obtained.

加工機20の動作の異常には、加工機20に設けられている何等かの部品(工具59を含む)や駆動の不具合や、制御エラーや、加工機20の工具59の残り寿命が加工に影響を与える程度に短くなっている場合などが含まれる。そこで、本実施の形態では、加工機20の動作が異常であると判定した場合に、工具59の残り寿命を求める形態を説明する。   An abnormality in the operation of the processing machine 20 includes any part (including the tool 59) provided in the processing machine 20, a drive failure, a control error, and a remaining life of the tool 59 of the processing machine 20 for processing. This includes cases where it is short enough to affect. Therefore, in the present embodiment, a description will be given of a mode in which the remaining life of the tool 59 is obtained when it is determined that the operation of the processing machine 20 is abnormal.

図9は、本実施の形態の情報処理システム1000Aの機能構成の一例を示すブロック図である。情報処理システム1000Aは、加工機20と、診断装置10Aと、を備える。加工機20と診断装置10Aとは、データや信号授受可能に接続されている。なお、加工機20は、第1の実施の形態と同様である。また、診断装置10Aのハードウェア構成は、図3に示す構成であり、診断装置10と同様である。   FIG. 9 is a block diagram illustrating an example of a functional configuration of the information processing system 1000A according to the present embodiment. The information processing system 1000A includes a processing machine 20 and a diagnostic device 10A. The processing machine 20 and the diagnostic device 10A are connected so that data and signals can be exchanged. The processing machine 20 is the same as in the first embodiment. The hardware configuration of the diagnostic device 10A is the configuration shown in FIG. 3, and is the same as that of the diagnostic device 10.

診断装置10Aの機能的構成について説明する。診断装置10Aは、制御部31と、記憶部33と、操作部36と、表示部34と、を備える。制御部31と、記憶部33、表示部34、および操作部36と、は、データや信号を授受可能に接続されている。表示部34および操作部36は、第1の実施の形態と同様である。   The functional configuration of the diagnostic device 10A will be described. The diagnostic device 10A includes a control unit 31, a storage unit 33, an operation unit 36, and a display unit 34. The control unit 31, the storage unit 33, the display unit 34, and the operation unit 36 are connected so that data and signals can be exchanged. The display unit 34 and the operation unit 36 are the same as in the first embodiment.

記憶部33は、各種情報を記憶する。記憶部33は、例えば、図3のHDD65で実現する。記憶部33は、検知モデル(第1のモデル)32A、加工量モデル(第2のモデル)32B、および診断モデル32Cを予め記憶する。検知モデル32Aおよび加工量モデル32Bは、第1の実施の形態と同様である。   The storage unit 33 stores various information. The storage unit 33 is realized by, for example, the HDD 65 of FIG. The storage unit 33 stores a detection model (first model) 32A, a machining amount model (second model) 32B, and a diagnostic model 32C in advance. The detection model 32A and the machining amount model 32B are the same as in the first embodiment.

診断モデル32Cは、コンテキスト情報ごとに生成される。診断モデル32Cは、コンテキスト情報に含まれる動作条件情報に示される動作条件で加工機20が正常に動作しているときに検知される、検知情報を規定したものである。   The diagnostic model 32C is generated for each piece of context information. The diagnostic model 32C defines detection information that is detected when the processing machine 20 is operating normally under the operation conditions indicated by the operation condition information included in the context information.

制御部31では、加工機20が正常に動作しているときに検知された検知情報と、該検知情報の検知時に数値制御部21から駆動部24へ出力された制御データのもととなるコンテキスト情報と、を用いて、コンテキスト情報ごとに診断モデル32Cを生成する。制御部31は、学習により、診断モデル32Cを生成する。学習方法、および、学習する診断モデル32Cの形式は、どのような方法および形式であってもよい。例えば、GMM(ガウス混合モデル)、および、HMM(隠れマルコフモデル)などのモデルおよび対応するモデル学習方法を適用できる。記憶部33には、コンテキスト情報に対応するモデルが対応づけて記憶される。   In the control unit 31, the detection information detected when the processing machine 20 is operating normally and the context used as the basis of the control data output from the numerical control unit 21 to the drive unit 24 when the detection information is detected. The diagnostic model 32C is generated for each piece of context information using the information. The control unit 31 generates a diagnostic model 32C by learning. The learning method and the form of the diagnostic model 32C to be learned may be any method and form. For example, models such as GMM (Gaussian mixture model) and HMM (Hidden Markov Model) and corresponding model learning methods can be applied. In the storage unit 33, a model corresponding to the context information is stored in association with the model.

制御部31は、診断装置10Aを制御する。制御部31は、通信制御部30A、第1の特定部31F、第2の特定部31G、演算部30H、受付部30M、表示制御部30L、特徴抽出部30P、および判定部30Rを含む。   The control unit 31 controls the diagnostic device 10A. The control unit 31 includes a communication control unit 30A, a first specification unit 31F, a second specification unit 31G, a calculation unit 30H, a reception unit 30M, a display control unit 30L, a feature extraction unit 30P, and a determination unit 30R.

通信制御部30A、送信部30B、取得部30C、第1の取得部30D、第2の取得部30E、第1の特定部31F、第2の特定部31G、演算部30H、第1の演算部30I、第2の演算部30J、第3の演算部30K、表示制御部30L、受付部30M、特徴抽出部30P、および判定部30R、の一部または全ては、例えば、CPUなどの処理装置にプログラムを実行させること(すなわちソフトウェア)により実現してもよいし、ICなどのハードウェアにより実現してもよいし、併用して実現してもよい。   Communication control unit 30A, transmission unit 30B, acquisition unit 30C, first acquisition unit 30D, second acquisition unit 30E, first identification unit 31F, second identification unit 31G, arithmetic unit 30H, first arithmetic unit Part or all of 30I, the second calculation unit 30J, the third calculation unit 30K, the display control unit 30L, the reception unit 30M, the feature extraction unit 30P, and the determination unit 30R are provided to a processing device such as a CPU, for example. It may be realized by executing a program (that is, software), may be realized by hardware such as an IC, or may be realized together.

なお、通信制御部30A(送信部30B、取得部30C、第1の取得部30D、第2の取得部30E)、演算部30H(第1の演算部30I、第2の演算部30J、第3の演算部30K)、受付部30M、および表示制御部30Lは、第1の実施の形態と同様である。   The communication control unit 30A (the transmitting unit 30B, the acquiring unit 30C, the first acquiring unit 30D, the second acquiring unit 30E), the computing unit 30H (the first computing unit 30I, the second computing unit 30J, the third computing unit 30J). The calculation unit 30K), the reception unit 30M, and the display control unit 30L are the same as those in the first embodiment.

特徴抽出部30Pは、判定部30Rの判定で用いる特徴情報(特徴量)を、第2の取得部30Eで取得した検知情報から抽出する。特徴情報は、検知情報の特徴を示す情報であればどのような情報であってもよい。例えば検知情報がセンサ25としてのマイクにより集音された音データである場合、特徴抽出部30Pは、エネルギー、周波数スペクトル、および、MFCC(メル周波数ケプストラム係数)などの特徴量を抽出してもよい。   The feature extracting unit 30P extracts feature information (feature amount) used in the determination of the determining unit 30R from the detection information acquired by the second acquiring unit 30E. The feature information may be any information as long as the information indicates the feature of the detection information. For example, when the detection information is sound data collected by a microphone as the sensor 25, the feature extracting unit 30P may extract features such as energy, a frequency spectrum, and an MFCC (mel frequency cepstrum coefficient). .

判定部30Rは、第1の取得部30Dで取得したコンテキスト情報と、第2の取得部30Eで取得した検知情報と、に基づいて、加工機20の動作が正常であるか異常であるかを判定する。本実施の形態では、制御部31は、第1の取得部30Dで取得したコンテキスト情報に対応する診断モデル32Cと、第2の取得部30Eで取得した検知情報と、を用いて、加工機20の動作が正常であるか異常であるかを判定する。   The determining unit 30R determines whether the operation of the processing machine 20 is normal or abnormal based on the context information acquired by the first acquiring unit 30D and the detection information acquired by the second acquiring unit 30E. judge. In the present embodiment, the control unit 31 uses the diagnostic model 32C corresponding to the context information acquired by the first acquisition unit 30D and the detection information acquired by the second acquisition unit 30E, and Is determined to be normal or abnormal.

例えば、判定部30Rは、特徴抽出部30Pに対して検知情報からの特徴情報の抽出を依頼する。制御部30は、検知情報から抽出された特徴情報が正常であることの尤もらしさを示す尤度を、対応する診断モデル32Cを用いて特定する。制御部30は、尤度と、予め定められた閾値とを比較し、例えば尤度が閾値以上である場合に、加工機20の動作は正常であると判定する。また、判定部30Rは、尤度が閾値未満である場合に、加工機20の動作は異常であると判定する。   For example, the determination unit 30R requests the feature extraction unit 30P to extract feature information from the detection information. The control unit 30 specifies the likelihood indicating the likelihood that the feature information extracted from the detection information is normal using the corresponding diagnostic model 32C. The control unit 30 compares the likelihood with a predetermined threshold, and determines that the operation of the processing machine 20 is normal, for example, when the likelihood is equal to or greater than the threshold. In addition, when the likelihood is less than the threshold, the determination unit 30R determines that the operation of the processing machine 20 is abnormal.

正常か否かの判定方法はこれに限られるものではなく、検知情報と診断モデル32Cとを用いて、正常か否かを判定できる方法であればどのような方法であってもよい。例えば、尤度の値を直接閾値と比較する代わりに、尤度の変動を示す値と閾値とを比較してもよい。   The method of determining whether or not the status is normal is not limited to this, and any method may be used as long as it can determine whether or not the status is normal using the detection information and the diagnostic model 32C. For example, instead of directly comparing the value of the likelihood with the threshold, a value indicating the variation of the likelihood may be compared with the threshold.

そして、判定部30Rは、異常と判定した場合に、第1の特定部31Fおよび第2の特定部31Gの各々へ、異常の判定に用いたコンテキスト情報および検知情報の各々を出力する。   Then, when it is determined that the abnormality has occurred, the determination unit 30R outputs each of the context information and the detection information used for the determination of the abnormality to each of the first specifying unit 31F and the second specifying unit 31G.

第1の特定部31Fは、判定部30Rにおける異常との判定に用いたコンテキスト情報から、累積加工量を特定する。このため、本実施の形態では、第1の特定部31Fは、加工機20の動作が異常であると判定された場合に、コンテキスト情報から累積加工量を特定する。なお、累積加工量の特定に用いるコンテキスト情報が、判定部30Rで異常との判定に用いたコンテキスト情報である以外は、第1の特定部31Fによる累積加工量の特定方法は、第1の実施の形態の第1の特定部30Fと同様である。   The first specifying unit 31F specifies the accumulated processing amount from the context information used for the determination unit 30R to determine an abnormality. Therefore, in the present embodiment, when it is determined that the operation of the processing machine 20 is abnormal, the first specifying unit 31F specifies the accumulated processing amount from the context information. Note that the method of specifying the cumulative processing amount by the first specifying unit 31F is the same as that of the first implementation except that the context information used for specifying the cumulative processing amount is the context information used for determining that the processing unit is abnormal in the determination unit 30R. This is the same as the first specifying unit 30F of the first embodiment.

第2の特定部31Gは、判定部30Rにおける異常との判定に用いた検知情報から、工具59の摩耗値を特定する。このため、本実施の形態では、第2の特定部31Gは、加工機20の動作が異常であると判定された場合に、検知情報から摩耗値を特定する。なお、摩耗値の特定に用いる検知情報が、判定部30Rで異常との判定に用いた検知情報である以外は、第1の特定部31Fによる摩耗値の特定方法は、第1の実施の形態の第2の特定部30Gと同様である。   The second specifying unit 31G specifies the wear value of the tool 59 from the detection information used for the determination of the abnormality in the determination unit 30R. Therefore, in the present embodiment, when it is determined that the operation of the processing machine 20 is abnormal, the second specifying unit 31G specifies the wear value from the detection information. Note that the method of specifying the wear value by the first specifying unit 31F is the same as that of the first embodiment except that the detection information used for specifying the wear value is the detection information used for determining an abnormality in the determination unit 30R. This is the same as that of the second specifying unit 30G.

次に、診断装置10Aで実行する情報処理の流れの一例を説明する。図10は、診断装置10Aで実行する情報処理の流れの一例を示すフローチャートである。   Next, an example of the flow of information processing executed by the diagnostic device 10A will be described. FIG. 10 is a flowchart illustrating an example of the flow of information processing executed by the diagnostic device 10A.

まず、第1の取得部30Dが、加工機20からコンテキスト情報を取得する(ステップS200)。次に、第2の取得部30Eが、加工機20のセンサ25から検知情報を取得する(ステップS202)。   First, the first obtaining unit 30D obtains context information from the processing machine 20 (Step S200). Next, the second acquisition unit 30E acquires detection information from the sensor 25 of the processing machine 20 (Step S202).

次に、特徴抽出部30Pが、ステップS202で取得した検知情報から、特徴情報を抽出する(ステップS204)。次に、判定部30Rが、ステップS200で取得したコンテキスト情報に対応する診断モデル32Cと、ステップS202で取得した検知情報と、に基づいて、加工機20の動作が正常であるか異常であるかを判定する(ステップS206)。   Next, the feature extracting unit 30P extracts feature information from the detection information acquired in step S202 (step S204). Next, the determination unit 30R determines whether the operation of the processing machine 20 is normal or abnormal based on the diagnostic model 32C corresponding to the context information acquired in step S200 and the detection information acquired in step S202. Is determined (step S206).

そして、判定部30Rが異常と判定した場合(ステップS208:Yes)、ステップS210へ進む。ステップS210では、第1の特定部31Fが、ステップS200で取得されたコンテキスト情報から、加工機20に設けられた工具59が対象物を加工した累積加工量を特定する(ステップS210)。次に、第2の特定部31Gが、ステップS202で取得した検知情報を用いて、工具59の摩耗値を特定する(ステップS212)。   Then, when the determining unit 30R determines that there is an abnormality (step S208: Yes), the process proceeds to step S210. In step S210, the first specifying unit 31F specifies the accumulated processing amount of the tool 59 provided in the processing machine 20 for processing the target object from the context information acquired in step S200 (step S210). Next, the second specifying unit 31G specifies the wear value of the tool 59 using the detection information acquired in Step S202 (Step S212).

次に、第1の演算部30Iが、ステップS212で特定した摩耗値と、加工量モデル32Bと、を用いて、累積加工量実測値を演算する(ステップS214)。   Next, the first computing unit 30I computes the actual measured value of the accumulated machining amount using the wear value specified in step S212 and the machining amount model 32B (step S214).

次に、第2の演算部30Jが、ステップS210で特定した累積加工量を、ステップS214で演算した累積加工量実測値で除算した除算値をステップS212で特定した摩耗値から特定した理論上の理論工具寿命に乗算した乗算値を、工具59の工具寿命として演算する(ステップS216)。   Next, the second arithmetic unit 30J calculates a theoretical value obtained by dividing the cumulative machining amount specified in step S210 by the measured actual machining value calculated in step S214 from the wear value identified in step S212. The multiplication value obtained by multiplying the theoretical tool life is calculated as the tool life of the tool 59 (step S216).

次に、第3の演算部30Kが、ステップS216で演算した工具寿命(累積加工量)から、ステップS210で特定した累積加工量を減算した減算値を、工具59の残り寿命として演算する(ステップS218)。   Next, the third calculation unit 30K calculates a subtraction value obtained by subtracting the accumulated machining amount specified in step S210 from the tool life (accumulated machining amount) computed in step S216 as the remaining life of the tool 59 (step S210). S218).

次に、表示制御部30Lが、残り寿命を演算した該工具59を示す情報を読取る(ステップS220)。次に、表示制御部30Lは、受付部30Mが日時情報の指定を受付けたか否かを判断する(ステップS222)。   Next, the display control unit 30L reads information indicating the tool 59 for which the remaining life has been calculated (step S220). Next, the display control unit 30L determines whether the receiving unit 30M has received the designation of the date and time information (Step S222).

日時情報の指定を受付けた場合(ステップS222:Yes)、ステップS224へ進む。ステップS224では、表示制御部30Lは、現在の日時と、ステップS222で受付けた日時情報に示される日時と、の差(例えば、あと30日、あと10時間、など)を特定する(ステップS224)。   When the designation of the date and time information is received (step S222: Yes), the process proceeds to step S224. In step S224, the display control unit 30L specifies a difference (for example, another 30 days, another 10 hours, or the like) between the current date and time and the date and time indicated in the date and time information received in step S222 (step S224). .

次に、表示制御部30Lは、工具59の残り寿命の表示画面80を生成する(ステップS226)。ステップS226では、表示制御部30Lは、工具59を示す情報と、ステップS224で特定した日時の差を示す情報と、を含む表示画面80を生成する。そして、ステップS230へ進む。   Next, the display control unit 30L generates a display screen 80 of the remaining life of the tool 59 (Step S226). In step S226, the display control unit 30L generates the display screen 80 including the information indicating the tool 59 and the information indicating the difference between the date and time specified in step S224. Then, the process proceeds to step S230.

一方、ステップS222で否定判断すると(ステップS222:No)、ステップS228へ進む。ステップS228では、表示制御部30Lは、工具59の残り寿命の表示画面80を生成する(ステップS228)。ステップS228では、表示制御部30Lは、工具59を示す情報を含む表示画面80を生成する。そして、ステップS230へ進む。   On the other hand, if a negative determination is made in step S222 (step S222: No), the process proceeds to step S228. In step S228, the display control unit 30L generates a display screen 80 of the remaining life of the tool 59 (step S228). In step S228, the display control unit 30L generates a display screen 80 including information indicating the tool 59. Then, the process proceeds to step S230.

ステップS230では、ステップS226またはステップS228で生成した表示画面80を、表示部34へ表示する(ステップS230)。そして、本ルーチンを終了する。   In step S230, the display screen 80 generated in step S226 or S228 is displayed on the display unit 34 (step S230). Then, this routine ends.

以上説明したように、本実施の形態の診断装置10A(情報処理装置)は、判定部30Rを備える。判定部30Rは、検知情報とコンテキスト情報とに基づいて加工機20(対象装置)の動作が正常であるか異常であるかを判定する。第1の特定部31Fは、異常の判定に用いたコンテキスト情報から、加工機20に設けられた工具59が対象物を加工した累積加工量を特定する。第2の特定部31Gは、加工量モデル32Bにおける、異常の判定に用いた検知情報に応じた検知実測値に対応する摩耗実測値を、工具59の摩耗値として特定する。そして、演算部30Hは、該累積加工量と該摩耗値とに基づいて、工具59の残り寿命を演算する。   As described above, the diagnosis device 10A (information processing device) of the present embodiment includes the determination unit 30R. The determination unit 30R determines whether the operation of the processing machine 20 (target device) is normal or abnormal based on the detection information and the context information. The first specifying unit 31F specifies the cumulative amount of processing performed by the tool 59 provided in the processing machine 20 on the target object from the context information used for determining the abnormality. The second specifying unit 31 </ b> G specifies, as the wear value of the tool 59, the measured wear value of the machining amount model 32 </ b> B corresponding to the detected measured value corresponding to the detection information used for the abnormality determination. Then, the calculation unit 30H calculates the remaining life of the tool 59 based on the accumulated machining amount and the wear value.

このように、本実施の形態の診断装置10Aでは、判定部30Rによって加工機20の動作が異常と判定されたときに、加工機20の工具59の残り寿命を演算する。このため、工具59の残り寿命が加工機20の動作に影響を与える程度になっていると推定されるタイミング、すなわち、加工機20の動作異常と判定される程度に工具59の残り寿命が短くなっていると推定されるタイミングで、工具59の残り寿命を演算することができる。   Thus, in the diagnostic device 10A of the present embodiment, when the operation of the processing machine 20 is determined to be abnormal by the determination unit 30R, the remaining life of the tool 59 of the processing machine 20 is calculated. Therefore, the timing at which it is estimated that the remaining life of the tool 59 affects the operation of the processing machine 20, that is, the remaining life of the tool 59 is short enough to determine that the operation of the processing machine 20 is abnormal. The remaining life of the tool 59 can be calculated at the timing when it is estimated that the tool 59 has been reached.

従って、本実施の形態の診断装置10Aは、上記第1の実施の形態の効果に加えて、工具59の残り寿命を、適確なタイミングで、精度良く求めることができる。   Therefore, in addition to the effects of the first embodiment, the diagnostic apparatus 10A of the present embodiment can accurately determine the remaining life of the tool 59 at an appropriate timing.

なお、上記実施の形態の診断装置10および診断装置10Aで実行されるプログラムは、ROM等に予め組み込まれて提供される。   The programs executed by the diagnostic device 10 and the diagnostic device 10A according to the above-described embodiment are provided by being incorporated in a ROM or the like in advance.

上記実施の形態の診断装置10および診断装置10Aで実行されるプログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでCD−ROM、フレキシブルディスク(FD)、CD−R、DVD(Digital Versatile Disk)等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録してコンピュータ・プログラム・プロダクトとして提供するように構成してもよい。   The programs executed by the diagnostic device 10 and the diagnostic device 10A according to the above-described embodiment are files in an installable format or an executable format in a CD-ROM, a flexible disk (FD), a CD-R, a DVD (Digital Versatile Disk). ) May be recorded on a computer-readable recording medium and provided as a computer program product.

さらに、上記実施の形態の診断装置10及び診断装置10Aで実行されるプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、上記実施の形態の診断装置10および診断装置10Aで実行されるプログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成してもよい。   Further, the program executed by the diagnostic device 10 and the diagnostic device 10A of the above embodiment may be stored on a computer connected to a network such as the Internet and provided by being downloaded via the network. Good. Further, the program executed by the diagnostic device 10 and the diagnostic device 10A of the above embodiment may be provided or distributed via a network such as the Internet.

上記実施の形態の診断装置10および診断装置10Aで実行されるプログラムは、上述した各部(通信制御部、判定部など)を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはCPU(プロセッサ)が上記ROMからプログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、各部が主記憶装置上に生成されるようになっている。   The programs executed by the diagnostic device 10 and the diagnostic device 10A according to the above-described embodiment have a module configuration including the above-described units (the communication control unit, the determination unit, and the like), and the actual hardware is a CPU (processor). Reads the program from the ROM and executes the program, whereby the above-described units are loaded on the main storage device, and the respective units are generated on the main storage device.

なお、上記には、実施の形態を説明したが、上記実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。上記新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。上記実施の形態および変形例は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。   Although the embodiment has been described above, the embodiment is presented as an example and is not intended to limit the scope of the invention. The novel embodiment described above can be implemented in other various forms, and various omissions, replacements, and changes can be made without departing from the spirit of the invention. The above-described embodiments and modified examples are included in the scope and the gist of the invention, and are also included in the invention described in the claims and their equivalents.

10、10A 診断装置
20 加工機
30D 第1の取得部
30E 第2の取得部
30F、31F 第1の特定部
30G、31G 第2の特定部
30H 演算部
30I 第1の演算部
30J 第2の演算部
30K 第3の演算部
30M 受付部
30L 表示制御部
30R 判定部
34 表示部
1000 情報処理システム
10, 10A Diagnostic device 20 Processing machine 30D First acquisition unit 30E Second acquisition unit 30F, 31F First identification unit 30G, 31G Second identification unit 30H Operation unit 30I First operation unit 30J Second operation Unit 30K third calculation unit 30M reception unit 30L display control unit 30R determination unit 34 display unit 1000 information processing system

特許第4923409号公報Japanese Patent No. 4923409

Claims (12)

対象物を加工する対象装置の加工履歴に関するコンテキスト情報を取得する第1の取得部と、
前記対象装置の動作状況に応じて変化する物理量の検知情報を取得する第2の取得部と、
前記コンテキスト情報から、前記対象装置に設けられた工具が対象物を加工した累積加工量を特定する第1の特定部と、
前記工具の摩耗実測値と、未摩耗の状態から前記摩耗実測値まで摩耗した前記工具を備えた前記対象装置の前記物理量の検知実測値と、を対応づけた第1のモデルにおける、前記検知情報に応じた前記検知実測値に対応する前記摩耗実測値を、前記工具の摩耗値として特定する第2の特定部と、
前記累積加工量と前記摩耗値とに基づいて、前記工具の残り寿命を演算する演算部と、
を備える、情報処理装置。
A first acquisition unit that acquires context information related to a processing history of a target device that processes an object;
A second acquisition unit that acquires detection information of a physical quantity that changes according to an operation state of the target device;
A first specifying unit that specifies, from the context information, a cumulative machining amount in which the tool provided in the target device has processed the target object;
The detection information in a first model in which the measured actual value of the tool is associated with the measured actual value of the physical quantity of the target device including the tool worn from an unworn state to the measured actual value of the tool. A second specifying unit that specifies the actual wear value of the tool corresponding to the actual measurement value of the tool as a wear value of the tool,
A calculating unit that calculates a remaining life of the tool based on the accumulated machining amount and the wear value;
An information processing device comprising:
前記演算部は、
前記工具の摩耗実測値と、未摩耗の状態から前記摩耗実測値まで摩耗した前記工具が対象物を加工した累積加工量実測値と、を対応づけた第2のモデルにおける、前記摩耗値に応じた前記摩耗実測値に対応する前記累積加工量実測値を演算する第1の演算部と、
前記累積加工量を前記累積加工量実測値で除算した除算値に、前記摩耗値から特定した理論上の理論工具寿命を乗算した乗算値を、前記工具の工具寿命として演算する第2の演算部と、
前記工具寿命から前記累積加工量を減算した減算値を、前記工具の残り寿命として演算する第3の演算部と、
を含む、請求項1に記載の情報処理装置。
The arithmetic unit includes:
In accordance with the wear value in the second model in which the actual wear value of the tool and the actual measured value of the accumulated machining amount in which the tool has worn the object from the unworn state to the actual wear value have processed the object. A first calculation unit that calculates the cumulative machining amount actual value corresponding to the wear actual value;
A second calculating unit configured to calculate, as a tool life of the tool, a multiplied value obtained by multiplying a divided value obtained by dividing the accumulated machining amount by the actually measured accumulated machining amount by a theoretical theoretical tool life specified from the wear value; When,
A third calculation unit that calculates a subtraction value obtained by subtracting the accumulated machining amount from the tool life as the remaining life of the tool,
The information processing device according to claim 1, comprising:
前記検知情報は、前記工具の振動を示す振動データである、請求項1または請求項2に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the detection information is vibration data indicating vibration of the tool. 前記検知情報は、前記工具の振動により発生した音を示す、音データまたは音波データである、請求項3に記載の情報処理装置。   The information processing device according to claim 3, wherein the detection information is sound data or sound wave data indicating a sound generated by vibration of the tool. 前記累積加工量は、累積切削距離または累積切削時間の少なくとも一方を示す、請求項1〜請求項4の何れか1項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, wherein the cumulative processing amount indicates at least one of a cumulative cutting distance and a cumulative cutting time. 前記工具の残り寿命を表示部に表示する表示制御部を備える、請求項1〜請求項5の何れか1項に記載の情報処理装置。   The information processing apparatus according to claim 1, further comprising a display control unit configured to display a remaining life of the tool on a display unit. 前記表示制御部は、前記工具の残り寿命と、前記工具を示す情報と、を前記表示部に表示する、請求項6に記載の情報処理装置。   The information processing device according to claim 6, wherein the display control unit displays the remaining life of the tool and information indicating the tool on the display unit. 日時情報の指定を受付ける受付部を備え、
前記表示制御部は、受付けた前記日時情報によって示される日時と現在の日時との差を前記表示部に表示する、請求項6または請求項7に記載の情報処理装置。
A reception unit that receives designation of date and time information is provided,
The information processing apparatus according to claim 6, wherein the display control unit displays a difference between a date and time indicated by the received date and time information and a current date and time on the display unit.
前記検知情報と前記コンテキスト情報と、に基づいて前記対象装置の動作が正常であるか異常であるかを判定する判定部を備え、
前記第1の特定部は、異常の判定に用いた前記コンテキスト情報から、前記対象装置に設けられた工具が対象物を加工した累積加工量を特定し、
前記第2の特定部は、前記第1のモデルにおける、異常の判定に用いた前記検知情報に応じた前記検知実測値に対応する前記摩耗実測値を、前記工具の摩耗値として特定する、
請求項1〜請求項8の何れか1項に記載の情報処理装置。
The detection information and the context information, comprising a determination unit that determines whether the operation of the target device is normal or abnormal based on,
The first specifying unit specifies, from the context information used for the abnormality determination, a cumulative processing amount in which a tool provided in the target device processes a target object,
The second specifying unit, in the first model, specifies the wear measurement value corresponding to the detection measurement value corresponding to the detection information used to determine abnormality as a wear value of the tool.
The information processing apparatus according to claim 1.
対象物を加工する対象装置の加工履歴に関するコンテキスト情報を取得するステップと、
前記対象装置の動作状況に応じて変化する物理量の検知情報を取得するステップと、
前記コンテキスト情報から、前記対象装置に設けられた工具が対象物を加工した累積加工量を特定するステップと、
前記工具の摩耗実測値と、未摩耗の状態から前記摩耗実測値まで摩耗した前記工具を備えた前記対象装置の前記物理量の検知実測値と、を対応づけた第1のモデルにおける、前記検知情報に応じた前記検知実測値に対応する前記摩耗実測値を、前記工具の摩耗値として特定するステップと、
前記累積加工量と前記摩耗値とに基づいて、前記工具の残り寿命を演算するステップと、
を含む情報処理方法。
Acquiring context information related to a processing history of a target device that processes the target;
Acquiring detection information of a physical quantity that changes according to the operation state of the target device;
From the context information, a tool provided in the target device to specify the cumulative processing amount that has processed the target object,
The detection information in a first model in which the measured actual value of the tool is associated with the measured actual value of the physical quantity of the target device including the tool worn from an unworn state to the measured actual value of the tool. Identifying the wear measurement value corresponding to the detection measurement value according to the wear value of the tool,
Calculating the remaining life of the tool based on the accumulated machining amount and the wear value;
An information processing method including:
対象物を加工する対象装置の加工履歴に関するコンテキスト情報を取得するステップと、
前記対象装置の動作状況に応じて変化する物理量の検知情報を取得するステップと、
前記コンテキスト情報から、前記対象装置に設けられた工具が対象物を加工した累積加工量を特定するステップと、
前記工具の摩耗実測値と、未摩耗の状態から前記摩耗実測値まで摩耗した前記工具を備えた前記対象装置の前記物理量の検知実測値と、を対応づけた第1のモデルにおける、前記検知情報に応じた前記検知実測値に対応する前記摩耗実測値を、前記工具の摩耗値として特定するステップと、
前記累積加工量と前記摩耗値とに基づいて、前記工具の残り寿命を演算するステップと、
をコンピュータに実行させるための情報処理プログラム。
Acquiring context information related to a processing history of a target device that processes the target;
Acquiring detection information of a physical quantity that changes according to the operation state of the target device;
From the context information, a tool provided in the target device to specify the cumulative processing amount that has processed the target object,
The detection information in a first model in which the measured actual value of the tool is associated with the measured actual value of the physical quantity of the target device including the tool worn from an unworn state to the measured actual value of the tool. Identifying the wear measurement value corresponding to the detection measurement value according to the wear value of the tool,
Calculating the remaining life of the tool based on the accumulated machining amount and the wear value;
Information processing program for causing a computer to execute.
情報処理装置と、対象装置と、を備える情報処理システムであって、
前記情報処理装置は、
対象物を加工する対象装置の加工履歴に関するコンテキスト情報を取得する第1の取得部と、
前記対象装置の動作状況に応じて変化する物理量の検知情報を取得する第2の取得部と、
前記コンテキスト情報から、前記対象装置に設けられた工具が対象物を加工した累積加工量を特定する第1の特定部と、
前記工具の摩耗実測値と、未摩耗の状態から前記摩耗実測値まで摩耗した前記工具を備えた前記対象装置の前記物理量の検知実測値と、を対応づけた第1のモデルにおける、前記検知情報に応じた前記検知実測値に対応する前記摩耗実測値を、前記工具の摩耗値として特定する第2の特定部と、
前記累積加工量と前記摩耗値とに基づいて、前記工具の残り寿命を演算する演算部と、
を備え、
前記対象装置は、
前記物理量を検知する検知部と、
検知された前記物理量を前記情報処理装置に送信する送信部と、
を備える、情報処理システム。
An information processing system including an information processing device and a target device,
The information processing device,
A first acquisition unit that acquires context information related to a processing history of a target device that processes an object;
A second acquisition unit that acquires detection information of a physical quantity that changes according to an operation state of the target device;
A first specifying unit that specifies, from the context information, a cumulative machining amount in which the tool provided in the target device has processed the target object;
The detection information in a first model in which the measured actual value of the tool is associated with the measured actual value of the physical quantity of the target device including the tool worn from an unworn state to the measured actual value of the tool. A second specifying unit that specifies the actual wear value of the tool corresponding to the actual measurement value of the tool as a wear value of the tool,
A calculating unit that calculates a remaining life of the tool based on the accumulated machining amount and the wear value;
With
The target device,
A detection unit that detects the physical quantity,
A transmitting unit that transmits the detected physical quantity to the information processing apparatus,
An information processing system comprising:
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021094577A (en) * 2019-12-17 2021-06-24 コニカミノルタ株式会社 Mold anomaly detection device, learning model generation device and program for the same

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP6836577B2 (en) * 2018-02-06 2021-03-03 ファナック株式会社 Abrasive tool wear prediction device, machine learning device and system
DE102019102250A1 (en) 2018-02-06 2019-08-08 Fanuc Corporation Predicting the wear of the polishing tool, machine learning device and system
JP7000560B2 (en) * 2018-03-26 2022-01-19 株式会社Fuji Abnormality sign detection device and machine tool
JP7148361B2 (en) * 2018-10-31 2022-10-05 株式会社三井ハイテック Processing equipment and processing method
WO2020178613A1 (en) * 2019-03-01 2020-09-10 Andersen Leif Andreas Automatic system for cutting tool inspection and replacement
JP7298222B2 (en) * 2019-03-19 2023-06-27 株式会社リコー Input/output device, input/output control method and program
JP7099646B2 (en) * 2020-05-26 2022-07-12 住友電気工業株式会社 Management device, display processing method and display processing program
WO2021241149A1 (en) * 2020-05-26 2021-12-02 住友電気工業株式会社 Management device, display processing method, and display processing program
CN117592976B (en) * 2024-01-19 2024-04-26 山东豪泉软件技术有限公司 Cutter residual life prediction method, device, equipment and medium

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS5435485A (en) * 1977-08-25 1979-03-15 Toshiba Corp Method of determining tool replacement time
JPS56107864A (en) * 1980-01-23 1981-08-27 Hitachi Ltd Fit control device
JPS57189753A (en) * 1981-05-20 1982-11-22 Westinghouse Electric Corp Monitoring device for life of tool
JP2778958B2 (en) * 1988-04-04 1998-07-23 株式会社アマダ Equipment for predicting the life of saw blades
JPH04315555A (en) * 1991-04-15 1992-11-06 Hitachi Seiki Co Ltd Tool life managing method for life graph
EP1027954A1 (en) * 1998-08-28 2000-08-16 Mori Seiki Co., Ltd. Method of preparing tool wear data, estimating tool wear amount, and making decision on the use of the tool
JP2002178241A (en) * 2000-12-12 2002-06-25 Olympus Optical Co Ltd Tool control system
JP2002337041A (en) * 2001-05-16 2002-11-26 Toshiba Corp Tool managing method and device
JP5411055B2 (en) * 2010-04-26 2014-02-12 三菱電機株式会社 Tool life detection method and tool life detection device

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2021094577A (en) * 2019-12-17 2021-06-24 コニカミノルタ株式会社 Mold anomaly detection device, learning model generation device and program for the same

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