AI（人工智能）在主軸診斷中的應(yīng)用

　　通過自診斷技術(shù)OSP-AI研發(fā)的主軸軸承的診斷功能

　　OKUMA株式會社通過使用AI（深度學習）的機床自診斷技術(shù)OSP-AI研發(fā)出了主軸軸承的診斷功能。

　　繼2016年研發(fā)出了進給軸的診斷功能之后，此項新功能不僅實現(xiàn)了主軸軸承的自診斷，同時還可以檢測出主軸的受損征兆以便提前進行維護。

　?。甲袷厣a(chǎn)計劃＞

　　根據(jù)主軸軸承的狀態(tài)，提前制定維修保養(yǎng)計劃，可以在不影響生產(chǎn)計劃的情況下進行維修保養(yǎng)。

　?。冀档途S護成本＞

　　根據(jù)主軸軸承的狀態(tài)，可預(yù)測性地更換主軸，使零件的維修護理費用最小化。

　?。紵o需事先準備＞

　　無需另行準備振動傳感器等的測量儀器。無需事先收集診斷數(shù)據(jù)或設(shè)定閥值等。

　?、?診斷操作簡單，用時短使主軸按一定轉(zhuǎn)速旋轉(zhuǎn)，分析所測得的振動情況，診斷軸承狀態(tài)。通過自主研發(fā)的振動傳感器單元實現(xiàn)高S/N比的振動測量，經(jīng)過恰當?shù)男盘柼幚?，從而獲得高可靠性的數(shù)據(jù)。

　?、?使軸承狀態(tài)可視化的圖標顯示根據(jù)主軸軸承的狀態(tài)，在界面上用圖標顏色和數(shù)值表示異常程度。根據(jù)異常程度的變化趨勢，可提前預(yù)測異常狀態(tài)的進展狀況制定維護計劃。　

　?、?配備有高精度AI

　　以對機床性能的高度理解和目前所積累的振動數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，融合AI（深度學習）技術(shù)，實現(xiàn)高精度的診斷。通過用本公司工廠的機床設(shè)備不斷地進行實際應(yīng)用，持續(xù)提高診斷技術(shù)的可靠性。此外，通過更新OSP-AI，可使用最新的診斷模式。

　　可搭載的機型實例

　　在“OSP-AI 主軸軸承診斷”中，通過應(yīng)用AI技術(shù)，實現(xiàn)了高可靠性的主軸軸承的自診斷，任何人都可以輕松地檢測主軸的受損征兆從而提前進行維護。