오쿠마주식회사는 AI(딥 러닝)를 활용한 공작기계의 자가진단기술 OSP-AI에 의한 주축 베어링의 진단기능을 개발하였습니다.
2016년에 개발한 이송축의 진단기능에 이어, 새로이 주축 베어링의 자가진단을 실현, 주축 손상의 전조를 검지해 예지보전(予知保全)을 가능하게 합니다.

< 생산 계획의 준수 >

주축 베어링의 상태에 따라 사전에 보수계획을 책정함으로써 생산계획에 지장을 주지 않고 메인터넌스 작업을 할 수 있습니다.

< 메인터넌스 코스트의 절감 >

주축 베어링 상태에 따라 주축 교환을 실시하는 예지보전(予知保全)의 실현에 의해 보수부품의 비용을 최소한으로 합니다.

< 사전준비가 불필요 >

진동 센서 등의 측정기를 별도 준비할 필요는 없습니다. 사전의 진단 데이터 수집과 한계치 설정도 필요하지 않습니다.

① 간단한 조작과 단시간의 진단

주축을 일정 회전속도로 회전해, 계측한 진동을 분석해 베어링상태를 진단합니다. 자사제의 진동센서 유닛에 의한 높은 S/N비의 진동 계측과 적절한 신호처리에 의해 신뢰성이 높은 데이터로 하고 있습니다.

② 베어링상태를 가시화해 아이콘 표시

주축 베어링의 상태에 따라 아이콘 색과 수치화한 이상(異常) 정도를 화면에 표시. 이상(異常) 정도의 트렌드 표시를 활용함으로써 이상(異常)의 진전을 예측해 계획적인 메인터넌스를 가능하게 합니다.

③ 정확도가 높은 AI의 탑재

기계 특성에 대한 고도의 지견과 지금까지 축적한 진동 데이터를 베이스로 AI(딥 러닝)기술을 융합, 정확도가 높은 진단을 실현. 진단기술은 자사 공장의 설비기계에서 실적을 쌓아, 신뢰성을 높이고 있습니다. 또한 OSP-AI의 갱신으로 최신의 진단모델을 사용할 수 있습니다.

「OSP-AI 주축 베어링 진단」은 AI기술을 활용함으로써 신뢰성 높은 주축 베어링의 자가진단을 실현해, 누구나 간단히 주축 손상의 전조를 검지해 예지보전(予知保全)을 가능하게 합니다.