刃具の不良検知

研究開発

導入事例 自動車メーカー様
切削加工において、工具の摩耗やカケの予兆検知を実現し工具寿命を改善

課題

切削工具の破損時期を見極めることができない
1)加工中は、ほぼ付きっ切りで監視を行っている不良が多発
2)AEセンサーを使用したが、異常発生の予兆や発生時の特定が難しいため、取り組みを断念した

改善前の状況

・工具交換は作業者が加工中の音を聞いて判断している
・作業者によって工具交換のタイミングが異なる

対策

被削材を固定するボルトをPiezoboltに置き換え、切削中の振動挙動を計測した。

設置図

【導入した機器】
PiezoBolt 1本
MMM 1式

結果

間接的に切削中の振動挙動をリアルタイムでモニタリングすることで、
異常振動の発生を見える化し、工具の交換タイミングを特定できた。

改善後の状況

【コスト削減】
工具破損の直前まで加工を行うことができ、今までは定数交換していたため寿命直前まで使用することができた。

【工程改善】
計測したデータを比較することができるようになった。工程中にスコア情報を反映し、切削条件の見直しが可能になった。

【省人化実現】
AIによる設備監視が可能になり、最小限の人員で現場を管理できるようになった。

導入時〜現在に至るまでの使用感

100台以上ある切削加工機の加工条件評価や切削工具の異常検知など
今までデータとして記録することができなかった加工中の様子を記録することができた。
工具や被削材の材料や成形条件ごとの違いについてデータを得ることができ、
量産工程に活用できるノウハウが得られた。

導入の決め手

ボルト型であるため、加工点の近くに簡単にセンサーの設置が可能なところに魅力を感じた。
小さいサイズのボルトにも対応しているため、様々な工具に適用できると思い、導入に至った。

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