AI(人工智能)在主轴诊断中的应用
通过自诊断技术OSP-AI研发的主轴轴承的诊断功能
OKUMA株式会社通过使用AI(深度学习)的机床自诊断技术OSP-AI研发出了主轴轴承的诊断功能。
继2016年研发出了进给轴的诊断功能之后,此项新功能不仅实现了主轴轴承的自诊断,同时还可以检测出主轴的受损征兆以便提前进行维护。
<遵守生产计划>
根据主轴轴承的状态,提前制定维修保养计划,可以在不影响生产计划的情况下进行维修保养。
<降低维护成本>
根据主轴轴承的状态,可预测性地更换主轴,使零件的维修护理费用最小化。
<无需事先准备>
无需另行准备振动传感器等的测量仪器。无需事先收集诊断数据或设定阀值等。
① 诊断操作简单,用时短使主轴按一定转速旋转,分析所测得的振动情况,诊断轴承状态。通过自主研发的振动传感器单元实现高S/N比的振动测量,经过恰当的信号处理,从而获得高可靠性的数据。
② 使轴承状态可视化的图标显示根据主轴轴承的状态,在界面上用图标颜色和数值表示异常程度。根据异常程度的变化趋势,可提前预测异常状态的进展状况制定维护计划。
③ 配备有高精度AI
以对机床性能的高度理解和目前所积累的振动数据为基础,融合AI(深度学习)技术,实现高精度的诊断。通过用本公司工厂的机床设备不断地进行实际应用,持续提高诊断技术的可靠性。此外,通过更新OSP-AI,可使用最新的诊断模式。
可搭载的机型实例
在“OSP-AI 主轴轴承诊断”中,通过应用AI技术,实现了高可靠性的主轴轴承的自诊断,任何人都可以轻松地检测主轴的受损征兆从而提前进行维护。