プロアクティブ工具監視：故障予測とコスト削減

機械状態監視とは、特定期間における機械の健全性を評価するプラクティスです。機械からデータを取得することで、効率、総合設備効率、その他変数を用いて将来パフォーマンスを判断し、部品交換、摩耗、サービスダウンタイムを最適化できます。

 

では、工具状態の監視はどうでしょうか？ 機械状態監視が電子的に取得されたデータを活用するのに対し、工具自体は切削、穴あけ、フライス加工を行う精密な硬化工具です。機械状態監視の概念を工具に拡張することで、企業は工具故障を予測しコストを削減できます。

工具監視システムとは

工具監視システムは、多くのデバイスからの機械データを分析し、工具の健全性、寿命、残り有用性を判断します。工具の健全性と寿命の監視は、機械状態監視より難易度が高いです。CNC機械からのデータを活用して工具の状態とライフサイクルを理解・予測しようとします。工具故障予測がより精密であれば、全体的な工具コストは低くなります。

さまざまな要因を監視することで、工具健全性を測定する監視ソフトウェアはオペレーターに工具摩耗と工具残り寿命を通知できます。これによりプロセスへの可視性が高まり、オペレーターは各工具から可能な限りの寿命を引き出せます。また、ダウンタイムを減らして工具交換のタイミングをより良く管理できます。工具故障を予測することで、オペレーターは最適なポイントで工具を交換でき、機械と加工中部品への損傷を避け、スクラップと工具コストを削減します。

工具監視システムの仕組み

工具監視システムは3つのレベルで動作し、それぞれ精度が増します。レベル1は故障点から作られる平均を監視し、レベル2は電力を用いて予測可能な波形を測定し、レベル3は収集データに高度なアルゴリズムを使用します。工具監視システムを導入する企業には、本質的に3つのアプローチレベルがあります。それぞれ工具故障発生時期の指標としての確実性の度合いが異なり、結果として各ステップで効果の度合いが異なります。

レベル1

最も基本的なタイプで、機械加工業界で広く使用されています。工具を故障まで稼働させる古い事後保全プラクティスのバリエーションに過ぎません。この手法は故障点を用いて平均を作り、それを交換ガイドとして使用します。業界の約95%がこの方法を採用しています。

実装が簡単（そのため業界全体で使用されている）ですが、重大な欠点があります。

異なる材料が機械で使用される場合、平均の設定値が恣意的または主観的になる可能性があります。平均が低く設定されると工具コストが上昇します。

さらに、工具の作業を中断させ平均から逸脱させるあらゆる種類の他の変数が考慮されません。これにより二つの事態のいずれかが生じます：

1. 工具を故障まで稼働させることによる大量のスクラップ部品、または
2. 工具の無駄遣いと不必要に高い工具コスト

「良品」（上）と「不良品」（上から2番目）の画像。その下に2つのエンドミル：上は新品、下は折損。この製造業者では、エンドミルが折れると（下のような状態）、スロットが切削されず、部品がスクラップになります。

レベル2

2番目のレベルはより高度です。このシステムはスピンドルが使用する電力を分析し、録音時の音波のように波形を追跡して故障点を予測します。時間経過に伴う電力振幅を読み取ることで、負荷の増減が故障点を示します。

このシステムにも欠点があります。レベル1で指摘された主観的平均の問題に対処していますが、レベル2でも故障点またはその直前でのみ工具状態を取得できます。これは依然として潜在的に高いスクラップ率に対してシステムが開かれていることを意味します。また、故障タイプによっては追加ダウンタイムと機械への潜在的損傷も意味します。

レベル3

利用可能な最も高度なソリューションで、このアプローチは故障への接近を十分な時間検出し、許容可能なメンテナンス停止内で部品交換し、大幅にスクラップを削減できるアルゴリズムを利用します。

MachineMetricsが先駆けるレベル3監視システムは、高頻度データと高度なアルゴリズムを用いて故障を診断、予測、回避します。

これらのシステムは工具監視にセンサーを必要としません。トルク使用量から高頻度データを測定することで、データを解析、クリーニング、分析できます。このデータは機械制御から直接取得されるため、監視をラストマイルまで最適化し、機械制御を改善するより高度な工具状態監視システムの不可欠な一部となります。

 

主なメリット

自動機械工具監視システムには多くのメリットがあります：

状態監視

折損・摩耗工具をオペレーターに通知し、部品や機械への損傷を防止。

正確な工具寿命

機械タイプ、環境、材料など特定状況に工具を最適化。

工具ライフサイクル延長

工具最適化とも呼ばれ、工具交換を最適化することでライフサイクルを最大化し、工具を早すぎず遅すぎず交換。

品質向上

折損工具だけが問題ではありません。工具摩耗もわずかに規格外の部品を生産しスクラップを生みます。CNC機械工具監視ソフトウェアはこの摩耗を特定し、さらなる使用を防止。

予知保全

品質向上とコスト削減に最もインパクトのある手法。工具故障を正確に予測し、チームにアラートを出して問題を修正し、スクラップを完全に回避。

電力監視

生産サイクル全体で工具を継続的に監視し、機械が使用する電力を管理。各ジョブと工具が及ぼす電力を理解することで、工具摩耗をより早期に検知可能。予期せぬ電力スパイクはシャットダウンを引き起こす可能性があります。スパイクは予期せぬ過剰な力を示し、オペレーターを交換が必要な工具へ導きます。電力監視は、力監視など他のプログラム側面と連携し、さらに完全な絵を提供することもあります。

高速データ処理

データは企業の最も価値ある資産の一つ。発生時点でリアルタイムかつポイントオブオキュレンスで処理されれば、生産監視を支える同じ高度分析プラットフォームのフレームワークで使用し、実行可能なインサイトを提供できます。これらのインサイトはオペレーターとマネージャーの問題解決策開発を助けるだけでなく、データエコシステムの一部として、ジョブ、機械、オペレーター、シフト別などの貴重な情報を提供します。

リアルタイム工具摩耗検出

MachineMetricsが提供するような高度データ取得システムは、工具摩耗をリアルタイムで検出するために活用できる高頻度データにアクセスできます。結果が分析され、機械学習を用いてシステムは工具摩耗に伴う各信号に追跡可能でプロット可能な属性を割り当て始めます。この機能は他デバイスと連携し、工具摩耗を監視・プロット可能にします。

 

工具監視により、何年もの経験を持つ上級マシニストが工具と機械の音を聞き、迫り来る故障の兆候を探る「耳」を再現できます。

工具監視ソフトウェアは貴社に適していますか？

設備が測定された生産レートや適切なタクトタイムで機能していない場合、工具監視は良いソリューションになり得ます。コストと品質がばらばらなら、適切な工具健全性が解決策の重要な部分になり得ます。機械生産監視より難しいため、多くの企業が敬遠するかもしれません。しかし、なぜ企業がこうした監視システムを必要とするかは、なぜ生産監視が必要かと表裏一体です。

OEEの理解でも同じです。デジタル化と監視の旅を始めたばかりの多くの企業は、自社の総合設備効率について非常に膨らんだ認識を持っています。生産監視が始まると、その認識は打ち砕かれます。これは継続的プロセス改善の次のレベルへのドリルダウンであり、多くの問題を把握するためのものです。

企業はこうした監視ソフトウェアをより戦略的ニーズにも活用できます。データがトレーニング問題を指し示し、ベテランオペレーターでさえリフレッシュが必要かもしれません。自社設備ベースが複雑性に基づく要求品質レベルを生産できるか判断するにも使えます。製品仕様とトレンドは時間とともに変化し、レガシー設備が常に追いつけるとは限りません。

もう一つの戦略的理由は、新規ビジネス獲得です。航空宇宙、医療、軍事グレード部品には極めて厳しい公差が要求されます。現在の効率とプロセス制御が調子外れな状態で新規ビジネスを検討している場合、監視システムが問題領域を特定し、プロセス解決策へ導き、より高品質な仕事を受注可能にします。

工具監視が意味を持つのはいつか？

自社の真のOEEがほとんど、あるいは全くわからないとき、工具監視は意味を持ちます。プロセス最適化が必要なときも意味を持ちます。多くのビジネスが、生産監視と組み合わせて使用することで、20%に達する二桁の改善を実現できます。この状態は何年も続き、なぜ機械が仕様通りの生産レートで部品を生産できないのか理解できないオペレーターとマネージャーをフラストレーションさせ続けます。

工具監視は、工具故障によりジョブが仕様通りの生産レートで稼働しない、サイクルタイムの見逃しや誤りによる効率損失に苦しむ企業にも適しています。品質フォールアウトによる高損失があり、正確な理由と発生場所を特定できない企業にも最適な選択です。

BC Machining、MachineMetricsで予知工具監視を実現

継続的な工具折損と高スクラップ率に対処するため支援を求めたとき、BC MachiningはMachineMetricsにソリューションを依頼しました。BC Machiningは精度が重要な医療、防衛、輸送、電動工具業界にサービスを提供しています。

BC Machiningはスイス型CNC機械で過剰な工具折損を経験し、折損点と工具寿命末期での寸法バラツキの両方でスクラップが発生していました。

高頻度データを取得し高度なアルゴリズムで分析するMachineMetricsソリューションを使用し、BCは工具折損を特定してスクラップ部品を防止できました。

ロストパーツ、選別、不確実性の減少は、ほぼ100%の故障検出と、機械あたり年間72,000ドルの節約につながりました。

BC Machiningとの完全な事例をお読みください。

MachineMetricsは、データソースであるCNC機械そのものから直接データを収集する工具評価監視システムを提供します。トルク使用量を監視するカスタムアルゴリズムを通じて、入力を時系列イベントや機械学習モデルとしてシステムに入力し、工具故障を正確に予測します。

MachineMetricsの高頻度データアダプターは、問題を検出しエッジでデータを分析し、故障発生前にソリューションを自動化しスタッフにアラートを出し、高コストなスクラップとダウンタイムを防止します。高度な機械診断により、工具は最適化され、積極的で完全自動化された予知保全システムに組み込まれます。MachineMetricsを導入して貴社の工具健全性ニーズを把握する方法をご覧になりたい方は、今すぐチームとデモを予約してください。