JP6474439B2 - データ収集装置及びデータ収集プログラム - Google Patents

Description

本発明は、工作機械等についての測定データを収集するための、データ収集装置及びデータ収集プログラムに関する。

従来、工作機械にテスト運転を実行させて、このテスト運転の実行中に測定された測定データを収集することが広く行われている。このようにして収集した測定データを、例えば上位装置にて解析することにより、工作機械の経年変化により生じる部品の劣化や、故障の兆候等を発見することができる。

この測定データは、工作機械を制御する数値制御装置から、工場に敷設されたＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークを介して上位装置に対して送信される。
ここで、測定データのサンプリング周期が比較的長い場合には、測定データのデータ量も小さいので特に問題は生じない。しかしながら、測定データを短いサンプリング周期（例えば数十マイクロ秒〜数ミリ秒周期）で収集するような場合には、測定データのデータ量が大きくなるので、ネットワークに輻輳が生じ、送信遅延が生じたり、測定データが消失してしまったりするという問題が生じる。

このようなネットワークにおける輻輳の発生について考慮した技術が特許文献１や特許文献２に開示されている。
具体的に、特許文献１には、工場内の工作機械それぞれに対して記憶装置を接続し、工作機械から取得した測定データを、この記憶装置に一旦蓄積してから、上位装置に送信することが記載されている。
特許文献２には、測定データを時系列で連続する波形データとして記憶し、記憶された波形データを上位装置に送信することが記載されている。

これら特許文献１及び特許文献２の技術では、このように記憶装置によるバッファを設けることにより、測定データをリアルタイムに送信する必要がなくなる。そのため、測定データをネットワークの状態に応じて時間的に分散して送信することが可能となるので、ネットワークにおける輻輳の発生を防止できる。

特開２００４−０１３６６５号公報 特開２０００−２１０８００号公報

上述した特許文献１及び特許文献２の技術は、何れも記憶装置によってバッファを設けるというものである。
しかしながら、測定データのデータ量が大きいような場合に、このデータ量に対応する記憶容量の記憶装置を用意することはコストの増大につながる。また、工作機械は、長期間（例えば１０年以上）使用されることもあり、過去の工作機械については、その規格上、記憶装置の記憶容量を十分に増設することができないような場合もある。

そこで、本発明は、大容量の記憶装置を要することなく、確実に測定データを収集する、データ収集装置及びデータ収集プログラムを提供することを目的とする。

（１）本発明のデータ収集装置（例えば、後述のデータ収集装置３００）は、複数の工作機械（例えば、後述の工作機械１００）とネットワーク（例えば、後述のネットワーク５００）を介して接続されたデータ収集装置であって、前記工作機械それぞれの状態に関する情報に基づいて、前記複数の工作機械それぞれの優先度を算出する優先度算出手段（例えば、後述の優先度算出部３２０）と、前記工作機械についての測定データの収集要求を受けた場合に、前記収集要求に対応する工作機械の内の何れの工作機械を前記測定データの収集対象とするのかを前記優先度に基づいて決定し、前記収集対象として決定した工作機械から前記ネットワークを介して測定データを収集する測定データ収集手段（例えば、後述の測定データ収集部３１０）と、を備える。

（２） 上記（１）に記載のデータ収集装置を、前記測定データ収集手段は、少なくとも前記ネットワークの状態及び／又は当該データ収集装置の負荷に基づいて、同時に前記測定データの収集対象とする工作機械の上限台数を決定し、前記収集要求に対応する工作機械の台数が前記上限台数を超える場合に、前記優先度に基づいて、同時に前記測定データの収集対象とする工作機械の台数を前記上限台数以下の台数とするデータ収集装置としてもよい。

（３） 上記（１）又は（２）に記載のデータ収集装置を、前記優先度算出手段が前記優先度を算出するための前記工作機械それぞれの状態に関する情報には、前記工作機械それぞれから収集した前記測定データが含まれるデータ収集装置としてもよい。

（４） 上記（３）に記載のデータ収集装置を、前記優先度算出手段は、前記工作機械それぞれから収集した前記測定データに基づいて、前記複数の工作機械それぞれについて機械加工に関する推定誤差を算出し、算出した推定誤差が高い工作機械ほど前記優先度が高くなるように前記優先度を決定するデータ収集装置としてもよい。

（５） 上記（３）に記載のデータ収集装置を、前記複数の工作機械それぞれについて要求精度を設定し、前記優先度算出手段は、前記工作機械それぞれから収集した前記測定データに基づいて、前記複数の工作機械それぞれについて機械加工に関する推定誤差を算出し、前記算出した推定誤差の値と前記設定されている要求精度の値との比の値が高い工作機械ほど前記優先度が高くなるように前記優先度を決定するデータ収集装置としてもよい。

（６） 上記（５）に記載のデータ収集装置を、前記優先度算出手段は、前記複数の工作機械それぞれについて、過去における前記比の値の変化の度合いを算出し、前記算出した変化の度合いで将来における前記比の値も変化するとした場合に、前記将来における前記比の値が所定の値を超えるタイミングが早く到来する工作機械ほど前記優先度が高くなるように前記優先度を決定するデータ収集装置としてもよい。

（７） 上記（１）から（６）の何れかに記載のデータ収集装置を、前記測定データ収集手段は、前記優先度に基づいて前記測定データの収集対象として決定した工作機械に対して前記測定データを収集するための運転を行わせ、前記測定データとして、前記運転に伴って変化する物理量を表す情報を収集するデータ収集装置としてもよい。

（８） 上記（７）に記載のデータ収集装置を、前記測定データ収集手段は、前記工作機械が前記運転を実行中にリアルタイムで前記測定データを収集するデータ収集装置としてもよい。

（９） 本発明のデータ収集プログラムは、コンピュータをデータ収集装置（例えば、後述のデータ収集装置３００）として機能させるためのデータ収集プログラムであって、前記コンピュータを上記（１）から上記（８）までの何れかに記載のデータ収集装置として機能させる。

本発明によれば、大容量の記憶装置を要することなく、確実に測定データを収集することが可能となる。

本発明の実施形態全体の基本的構成を表すブロック図である。 工作機械における経年変化で誤差が大きくなる一例について説明する図である。 本発明の実施形態におけるＥＲＲ ｒａｔｉｏについて説明する図である。 本発明の実施形態の基本的動作を表すフローチャートである。

まず、本発明の実施形態の概略を説明する。本発明の実施形態では、複数の工作機械それぞれについて優先度を算出し、この優先度に基づいて、テスト運転を行う対象とする工作機械の台数を限定する。これにより、例えば測定データのデータ量が大きいような場合であっても、ネットワークでの輻輳の発生を防止し、確実に測定データを収集することが可能となる。また、バッファ用に大容量の記憶装置を設ける必要もなくなる。
以上が本発明の実施形態の概略である。

＜第１の実施形態＞
図１に、本実施形態である工作機械管理システム１全体の構成を示す。図１に示すように本実施形態は、ｎ台の工作機械（工作機械１００ａ〜工作機械１００ｎ）、ｎ台の数値制御装置（数値制御装置２００ａ〜数値制御装置２００ｎ）、データ収集装置３００、上位装置４００、及びネットワーク５００を備える。なお、ｎは任意の自然数である。

各工作機械１００と各数値制御装置２００とは、１対１の組とされて相互に通信可能に接続されている。また、各数値制御装置２００は、ネットワーク５００を介してデータ収集装置３００と通信可能に接続されている。ここで、ネットワーク５００は、工場内に敷設されたＬＡＮ（Local Area Network）等のネットワークにより実現される。

更に、データ収集装置３００と上位装置４００も通信可能に接続されている。なお、図中では、データ収集装置３００と上位装置４００が直接接続されているが、データ収集装置３００と上位装置４００がネットワーク５００を介して通信可能に接続されていてもよい。

次に、これら各装置の機能について説明する。なお、各工作機械１００は、それぞれ同等の機能を有しているので、何れかの工作機械１００を特定せずに説明する場合には、符号の末尾のアルファベットを省略して工作機械１００と呼んで説明をする。同様に、数値制御装置２００は、それぞれ同等の機能を有しているので、何れかの数値制御装置２００を特定せずに説明する場合には、符号の末尾のアルファベットを省略して数値制御装置２００と呼んで説明をする。

工作機械１００は、数値制御装置２００の制御に基づいて、切削加工等の所定の機械加工や、測定データを取得するためのテスト運転を行う装置である。
工作機械１００は、ワークを加工するために駆動するモータや、このモータに取り付けられた主軸や送り軸や、これら各軸に対応する治具や工具等を備える。そして、工作機械１００は、数値制御装置２００から出力される動作指令に基づいてモータを駆動させることにより所定の機械加工やテスト運転を行う。

ここで、所定の機械加工の内容に特に限定はなく、切削加工以外にも、例えば研削加工、研磨加工、圧延加工、あるいは鍛造加工といった他の加工であってもよい。
また、テスト運転は、データ収集装置３００が収集する測定データを取得するために行われる運転であり、ワークの加工を伴うものであってもよいが、ワークの加工を伴わないものであってもよい。

また、データ収集装置３００が収集する測定データとは、例えば、工作機械１００の駆動軸の、位置、速度、加速度及びトルク等に関する物理量を表すデータである。測定データは、工作機械１００に設置された各種のセンサや、工作機械１００の周囲に設置された各種のセンサにより測定される。各種のセンサとは、例えば駆動軸の位置を算出するためのロータリエンコーダやリニアエンコーダ、モータに流れる電流を測定する電流計、駆動軸に加わる振動を測定するための加速度センサ、駆動軸のオーバーヒートを検出するための温度センサである。

なお、工作機械１００は、特に本実施形態特有のものである必要はなく、一般的な工作機械により実現することができる。また、工作機械１００は、数値制御による加工用の機械に実現するのではなく、例えば工場内で稼働するロボット等により実現するようにしてもよい。

数値制御装置２００は、工作機械１００を制御することにより、工作機械１００に所定の機械加工やテスト運転を行わせるための装置である。

まず、数値制御装置２００による所定の機械加工に関する処理について説明をする。数値制御装置２００は、加工プログラムに基づいて、各軸に対する移動指令や主軸を駆動するスピンドルモータへの主軸回転指令等を含んだ動作指令を生成し、生成した動作指令を工作機械１００に送出することにより、工作機械１００のモータの駆動を制御する。これにより、工作機械１００による所定の機械加工が実現される。

次に、数値制御装置２００によるテスト運転に関する処理について説明をする。数値制御装置２００は、現在工作機械１００による所定の機械加工が行われておらず、且つ、前回のテスト運転の実行から所定時間が経過している場合に、テスト運転要求をデータ収集装置３００に対して送信する。この所定時間の長さは工作機械１００の種類や用途等によって異なるが、例えば、２４時間や、１６８時間に設定される。本実施形態では、テスト運転要求を行ったからといって即座にテスト運転を開始できない場合もあるが、２４時間や、１６８時間に設定されることにより、おおむね一日一回の周期、あるいは、おおむね一週間に一回の周期でテスト運転が行われることになる。

なお、数値制御装置２００が、将来における所定の機械加工の実行スケジュールを把握している場合もある。例えば、或る時間から或る機械加工を何回実行する、ということが予め数値制御装置２００に設定されているような場合である。
この場合には、「現在工作機械１００による所定の機械加工が行われておらず、且つ、前回のテスト運転の実行から所定時間が経過している場合」ではなく、「テスト運転を行うに十分な時間所定の機械加工を行う予定がなく、且つ、前回のテスト運転の実行から所定時間が経過している場合」にデータ収集装置３００に対してテスト運転要求を送信するようにしてもよい。

数値制御装置２００は、テスト運転要求に応じて、データ収集装置３００からテスト運転開始の指示が返信されるか、所定の機械加工を開始するまでは、テスト運転要求の送信を継続する。
そして、このテスト運転要求に応じて、データ収集装置３００からテスト運転開始の指示が返信された場合、数値制御装置２００は、テスト運転用の動作指令を生成し、生成した動作指令を工作機械１００に送出することにより、工作機械１００のモータの駆動を制御する。これにより、工作機械１００によるテスト運転が開始される。なお、テスト運転用にどのような動作指令を生成するのかについては、テスト運転の都度データ収集装置３００から数値制御装置２００に対して指示されてもよいし、数値制御装置２００が予め記憶していてもよい。

その後、数値制御装置２００は、データ収集装置３００からテスト運転終了の指示を受信した場合に、動作指令の生成及び送出を終了し、工作機械１００によるテスト運転は終了となる。

数値制御装置２００は、テスト運転を実行中に、工作機械１００に設置されたセンサから、センサの測定した測定データを取得する。そして、数値制御装置２００は、取得した測定データをデータ収集装置３００に対して出力する。この数値制御装置２００による測定データの取得及び取得データの出力はテスト運転実行中にリアルタイムに行われる。そのため、本実施形態では、測定データをバッファするための大容量の記憶装置を設ける必要はない。

データ収集装置３００は、各工作機械１００に対してテスト運転を実行させることによって測定データを収集するための装置である。図１に示すようにデータ収集装置３００は、測定データ収集部３１０及び優先度算出部３２０を備える。

測定データ収集部３１０は、テスト運転を行うための動作指令を各数値制御装置２００に対して送信する。そして、この動作指令が各数値制御装置２００を介して各工作機械１００に与えられることにより、各工作機械１００はテスト運転を実行する。このテスト運転に伴い変動する、駆動軸の位置、速度、加速度及びトルク等の物理量を示す情報が、測定データとして各数値制御装置２００から測定データ収集部３１０に対して送信される。

この場合に、全ての工作機械１００から同時に測定データが送信されると、ネットワーク５００におけるトラフィック負荷が増大し、ネットワーク５００において輻輳が発生する。そのため、本実施形態では、テスト運転要求を出している全ての工作機械１００に対して同時にテスト運転を行うのではなく、ネットワーク５００において輻輳を引き起こさない程度の台数の工作機械１００に対してのみ同時にテスト運転を行うようにする。

具体的には、本実施形態では、ネットワーク５００の通信容量（帯域幅）や、測定データのデータ量や、測定データのサンプリング周期や、データ収集装置３００の処理能力等に応じて、同時にテスト運転の対象とする工作機械１００の台数の上限を算出する。そして、受信しているテスト運転要求の数が、設定した台数の上限を超える場合には、算出した台数の上限以下の台数の工作機械１００を対象としてテスト運転を行う。
この場合に、何れの工作機械１００をテスト運転の対象とするのかは、優先度算出部３２０が算出する優先度に基づいて決定する。

優先度算出部３２０は、この優先度を算出する部分である。優先度算出部３２０は、各工作機械１００の経年数、各工作機械１００に要求される加工精度、前回のテスト運転時に収集した測定データの内容、及び前回のテスト運転からの経過時間等の、工作機械１００の状態に関する情報に基づいて優先度を算出する。そして、優先度算出部３２０は、算出した優先度を、測定データ収集部３１０に対して出力する。なお、優先度の詳細な算出方法については、図２及び図３を参照して後述する。
データ収集装置３００は、このようにして収集した測定データを、上位装置４００に対して送信する。

上位装置４００は、データ収集装置３００が収集した測定データを利用する装置である。例えば、上位装置４００はデータ収集装置３００が収集した測定データに基づいて故障予知や故障検知を行う。
この故障予知等の方法は任意のものであってよく、例えば、測定データに含まれる値と予め定めた閾値とを比較して、比較結果に基づいて故障予知等を行うというものであってもよい。また、診断用データを統計的に用いて故障予知等を行うものであってもよく、更に機械学習により学習モデルを構築して利用する等の公知の方法を組み合わせて故障予知等を行うものであってもよい。

以上数値制御装置２００、データ収集装置３００及び上位装置４００のそれぞれの機能について説明をした。ハードウェア構成として、これら数値制御装置２００、データ収集装置３００及び上位装置４００のそれぞれは、ＣＰＵ（Central Processing Unit）等の演算処理装置を備える。また、数値制御装置２００、データ収集装置３００及び上位装置４００のそれぞれは、各種の制御用プログラムを格納したＨＤＤ（Hard Disk Drive）等の補助記憶装置や、演算処理装置がプログラムを実行する上で一時的に必要とされるデータを格納するためのＲＡＭ（Random Access Memory）といった主記憶装置を備える。

そして、演算処理装置が補助記憶装置からアプリケーションやＯＳ（Operating System）を読み込み、読み込んだアプリケーションやＯＳを主記憶装置に展開させながら、これらのアプリケーションやＯＳに基づいた演算処理を行なう。また、この演算結果に基づいて、各装置が備える各種のハードウェアを制御する。つまり、本実施形態に含まれる各装置は、ハードウェアとソフトウェアが協働することにより実現することができる。

例えば、数値制御装置２００は、一般的な数値制御装置に、本実施形態を実現するためのソフトウェアを組み込むことにより実現することができる。また、データ収集装置３００と上位装置４００は、汎用のパーソナルコンピュータに、本実施形態を実現するためのソフトウェアを組み込むことにより実現することができる。なお、本実施形態では、データ収集装置３００と上位装置４００を別体の装置として説明しているが、データ収集装置３００と上位装置４００の双方を１つの装置により実現するようにしてもよい。

次に、優先度算出部３２０が行う優先度の算出方法について説明をする。上述したように、優先度算出部３２０は、各工作機械１００の経年数、各工作機械１００に要求される加工精度、前回のテスト運転時に収集した測定データの内容、及び前回のテスト運転からの経過時間等の、工作機械１００の状態に関する情報に基づいて優先度を算出する。
例えば、各工作機械１００の経年数が長いほど優先度が高くなるように優先度を算出する。また、各工作機械１００に要求する加工精度が高いほど優先度が高くなるように優先度を算出する。また、前回のテスト運転時に収集した測定データが好ましくない状態を表す測定データであるほど優先度が高くなるように優先度を算出する。また、前回のテスト運転からの経過時間が長いほど優先度が高くなるように優先度を算出する。また、他にも例えば、以下に説明する３つの方法の何れかにより優先度を算出することができる。

優先度算出部３２０が優先度を算出する第１の方法として、前回行ったテスト運転時の測定データに基づいて、工作機械１００についての推定誤差を算出し、算出した推定誤差の値が大きい工作機械１００ほど、優先度を高くするという方法が考えられる。推定誤差とは、例えば、動作指令に基づいた制御により目標とされる送り軸の位置や速度やトルクと、実際の送り軸の位置や速度やトルクとの誤差についての推定値である。

推定誤差を算出するために、数値制御装置２００は、テスト運転用の加工プログラムに基づいてテスト運転用の動作指令を生成する。そして、生成した動作指令を工作機械１００に送出することによって、工作機械１００のモータを駆動させる。ここで、工作機械１００では、工場出荷時のガタ等に基づいて多少の誤差が発生するが、経年変化が起きていない場合には、この動作指令の目標値とほぼ誤差なく動作する。例えば、送り軸は、動作指令の目標値に基づいた位置の近傍に停止する。しかしながら、工作機械１００が経年変化するとガタ等が大きくなることから、送り軸は、動作指令の目標値に基づいた位置ではなく、目標値に基づいた位置から大きくズレた位置に停止するようになる。
そこで、テスト運転時には、例えば送り軸の停止位置を測定データとしてセンサにより測定し、この停止位置が動作指令の目標値に基づいた位置とズレている程度に基づいて工作機械１００の推定誤差を算出する。

このように、経年変化によって誤差が生じる原因について、バックラッシに関して生じる誤差を例にとって図２を参照して説明をする。図２には、ボールねじのねじ軸１１をモータ１０で回転させることにより、駆動部１２直線運動させる機構を示す。この機構は、工作機械１００の送り軸にて一般的に用いられる機構である。

ここで、ねじ軸１１のねじ溝を細かく見ると駆動部１２とねじ軸１１のねじ溝には、ねじ軸１１を無理なく回転させるためにバックラッシが設けられている。このバックラッシの幅が、当初は所定の幅（図中ではｄと表す。）であるとする。しかし、駆動部１２の駆動を繰り返すことにより、経年変化してねじ溝が摩耗し、バックラッシの幅は、当初の幅よりも広がり、より広い幅（図中ではｄ´と表す。）となる。これにより、誤差が生じる原因となる。本実施形態では、上述したように、駆動軸の、位置、速度、加速度及びトルク等に関する物理量を表す測定データに基づいてこのように誤差が大きくなったことを推定する。

そして、推定誤差の値が大きい場合には、経年変化等が原因となって加工精度が落ちていると考えられるので、優先的にテスト運転を行う対象として、測定データを収集することが望ましい。そこで、第１の方法では推定誤差の値が大きい工作機械１００ほど、優先度を高くする。
なお、上述の説明に用いた図２は、説明の理解を容易とするために模式化した図となっており、各部の比率等は実際のものとは異ならせている。

次に、優先度を算出する第２の方法について説明をする。各工作機械１００が同じ機械加工を行う同じ種類の工作機械であるような場合には、第１の方法で問題は生じない。しかしながら、各工作機械１００が異なる機械加工を行う異なる種類の工作機械であるような場合には、推定誤差に加えて、工作機械１００に要求される精度も異なってくるので、この要求精度も考慮することが好ましい。そこで、第２の方法では、以下の［数式１］に基づいて「ＥＲＲ ｒａｔｉｏ」を算出する。

［数式１］
ＥＲＲ ｒａｔｉｏ＝推定誤差÷工作機械１００の要求精度

数式１から分かるように、ＥＲＲ ｒａｔｉｏは、推定誤差の値と、工作機械１００に要求される精度の値との比の値となる。この、ＥＲＲ ｒａｔｉｏは、工作機械１００に要求される精度をどの程度満たしているかを示す値である。
ここで、工作機械１００の要求精度は、工作機械１００毎に設定する。例えば、荒加工を行う工作機械１００の要求精度よりも、仕上げ加工を行う工作機械１００の要求精度が高くなるように設定する。これにより、推定誤差の値が同じ値であっても、要求精度が高い工作機械１００であるほど、ＥＲＲ ｒａｔｉｏの値も大きくなる。

そして、算出されたＥＲＲ ｒａｔｉｏの値が大きいほど、要求されている精度を満たせていないと考えられるので、優先的にテスト運転を行う対象として、測定データを収集することが望ましい。そこで、第２の方法ではＥＲＲ ｒａｔｉｏの値が大きい工作機械１００ほど、優先度を高くする。

次に、優先度を算出する第３の方法として、或る時点でのＥＲＲ ｒａｔｉｏの値に基づいて優先度を算出するのではなく、時系列に沿ったＥＲＲ ｒａｔｉｏの値の変化の度合いに基づいて優先度を算出することが考えられる。具体的には、前回のテスト運転時までに収集した測定データに基づいて算出したＥＲＲ ｒａｔｉｏの値に基づいて、ＥＲＲ ｒａｔｉｏの変化の度合いを求め、このＥＲＲ ｒａｔｉｏの変化の度合いのままＥＲＲ ｒａｔｉｏが変化していったと仮定した場合に、「推定誤差の値＝工作機械の要求精度の値」となるタイミングが早い工作機械１００ほど優先度を高くする。

この点について図３を参照して説明をする。図３は、２つの工作機械１００（工作機械Ａ及び工作機械Ｂ）の時間経過に伴うＥＲＲ ｒａｔｉｏの値の変化の様子を示す図であり、縦軸をＥＲＲ ｒａｔｉｏの値、横軸を時間とした二軸のグラフとなっている。図中では、前回の測定データの測定タイミングを、タイミングＴとして図示する。

そして、図３に示すように、各工作機械１００それぞれについて前回の測定データの測定タイミングであるタイミングＴにおけるＥＲＲ ｒａｔｉｏの値についての傾きを求める。この傾きが、各工作機械１００それぞれについてのＥＲＲ ｒａｔｉｏの値の変化の度合いに相当する。

そして、この傾きのままＥＲＲ ｒａｔｉｏが変化していったと仮定した場合に、「推定誤差の値＝工作機械の要求精度の値」となるタイミングが早い工作機械１００ほど優先度を高くする。図中の例であれば工作機械Ｂの方が工作機械Ａよりも、「推定誤差の値＝工作機械の要求精度の値」となるタイミングが早いので、工作機械Ｂの優先度を上げる。ここで、「推定誤差の値＝工作機械の要求精度の値」となるとは、推定される誤差が要求される精度を満たす限界値となったということである。

このようにして、或る時点でのＥＲＲ ｒａｔｉｏの値に基づいて優先度を算出するのではなく、時系列に沿ったＥＲＲ ｒａｔｉｏの値の変化の度合いに基づいて優先度を算出することができる。これにより、例えば、推定誤差の値の変化の度合いが急激に大きくなっており、何らかの問題が生じていると考えられる工作機械１００を、優先的にテスト運転を行う対象とすることができる。

次に、図４のフローチャートを参照して、本実施形態の動作について説明をする。
ステップＳ１１において、測定データ収集部３１０は、現在何れかの数値制御装置２００からテスト運転要求を受信しているか否かを判定する。現在何れの数値制御装置２００からもテスト運転要求を受信していない場合は、ステップＳ１１でＮｏとなり、特に処理を行うことなく判定を継続する。
一方で、測定データ収集部３１０は、現在何れかの数値制御装置２００からテスト運転要求を受信している場合は、ステップＳ１１でＹｅｓとなりステップＳ１２に進む。

ステップＳ１２において、測定データ収集部３１０は同時にテスト運転の対象とする工作機械１００の台数の上限を算出する。算出は、上述したように、ネットワーク５００の通信容量（帯域幅）や、測定データのデータ量や、測定データのサンプリング周期や、データ収集装置３００の処理能力等に基づいて行われる。

ステップＳ１３では、現在テスト運転要求を送信している数値制御装置２００の台数が、ステップＳ１２にて算出したテスト運転の対象とする工作機械１００の台数の上限を超えているか否かを判定する。上限を超えていない場合は、ステップＳ１３にてＮｏとなり、ステップＳ１６に進む。
一方で、上限を超えている場合は、ステップＳ１３にてＹｅｓとなり、ステップＳ１４に進む。

ステップＳ１４において、優先度算出部３２０は優先度を算出する。算出方法については、上述した通りである。算出された優先度は、測定データ収集部３１０に対して出力される。

ステップＳ１５において、測定データ収集部３１０は、優先度に基づいてテスト運転の対象とする工作機械１００を何れの工作機械１００とするのかを決定する。例えば、ステップＳ１１における判定において、テスト運転要求をしている数値制御装置２００の台数（すなわち、この数値制御装置２００に対応する工作機械１００の台数）が１０台であり、ステップＳ１２において算出したテスト運転の対象とする工作機械１００の台数が５台である場合には、この１０台のなかから、優先度が高い順に５台をテスト運転の対象とする工作機械１００と決定する。

ステップＳ１６において、測定データ収集部３１０は、テスト運転の対象とした工作機械１００に対応する数値制御装置２００に対して、テスト運転の開始指示を行う。開始指示受け付けた数値制御装置２００は、テスト運転用の動作指令を生成し、生成した運転指令を、数値制御装置２００自身に対応する工作機械１００に対して出力することにより、工作機械１００のモータの駆動を制御する。これにより、工作機械１００によるテスト運転が開始される。

ステップＳ１７において、測定データ収集部３１０は、数値制御装置２００から測定データを収集する。具体的には、数値制御装置２００がテスト運転を実行中の工作機械１００についての測定データをセンサから取得し、取得した測定データを、ネットワーク５００を介してデータ収集装置３００に対して送信する。このようにして測定データ収集部３１０は、テスト運転の対象とした各工作機械１００それぞれについての測定データを収集する。

ステップＳ１８において、測定データ収集部３１０は、テスト運転を終了させるか否かを判定する。例えば、テスト運転用の動作を所定の回数連続して行ったり、テスト運転を所定の時間継続して行ったりしたことを条件にテスト運転を終了させると判定する。未だテスト運転を終了させる条件が満たされていない場合は、ステップＳ１８においてＮｏとなり、ステップＳ１７にて測定データの収集を継続する。
一方で、テスト運転を終了させる条件が満たされた場合は、ステップＳ１８においてＹｅｓとなり、測定データ収集部３１０は、数値制御装置２００に対してテスト運転終了の指示を送信する。この指示を受信した数値制御装置２００には、動作指令の生成及び送出を終了し、これにより工作機械１００によるテスト運転は終了となる。そして、測定データ収集部３１０は、ステップＳ１１に戻って、処理を繰り返す。これにより、今回テスト運転の対象とした工作機械１００以外の工作機械１００に対してテスト運転を実行することが可能となる。

以上、本実施形態の動作について説明をした。本実施形態は、このようにして複数の工作機械１００それぞれについて優先度を算出し、この優先度に基づいて、テスト運転を行う対象とする工作機械１００の台数を限定した台数とする。これにより、例えば測定データのデータ量が大きいような場合であっても、ネットワーク５００での輻輳の発生を防止し、確実に測定データを収集することが可能となる、という効果を奏する。また、バッファ用に大容量の記憶装置を設ける必要もなくなる、という効果も奏する。更に、本実施形態では、データ収集装置３００が、数値制御装置２００が送信するテスト運転要求を受信することによって、テスト運転を行うべき工作機械１００が何れの工作機械１００であるのかを特定することができる。そのため、データ収集装置３００が、テスト運転を行うべき工作機械１００が何れの工作機械１００であるのかについて管理する必要がない、という効果も奏する。

加えて、上述したようにＥＲＲ ｒａｔｉｏを用いて優先度を算出することにより、工作機械１００毎に要求される精度の相違を考慮した上で、優先度を算出することができる、という効果も奏する。

また、図３を参照した説明したように、更にＥＲＲ ｒａｔｉｏの変化の度合いを考慮することにより、推定誤差の値の変化の度合いが急激に大きくなっており、何らかの問題が生じていると考えられる工作機械１００を、優先的にテスト運転を行う対象とすることができる、という効果も奏する。

なお、上記の各実施形態に含まれる各装置は、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。また、上記の各実施形態に含まれる各装置が協働することにより行なわれるデータ収集方法も、ハードウェア、ソフトウェア又はこれらの組み合わせにより実現することができる。ここで、ソフトウェアによって実現されるとは、コンピュータがプログラムを読み込んで実行することにより実現されることを意味する。

プログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体(non-transitory computer readable medium)を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体(tangible storage medium)を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えば、フレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば、光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ(Read Only Memory)、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ(Programmable ROM)、ＥＰＲＯＭ(Erasable PROM)、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ(random access memory）)を含む。また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体(transitory computer readable medium)によってコンピュータに供給されてもよい。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。

また、上述した実施形態は、本発明の好適な実施形態ではあるが、上記実施形態のみに本発明の範囲を限定するものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更を施した形態での実施が可能である。例えば、以下の変形例のような変更を施した形態での実施が可能である。

＜第１の変形例＞
テスト運転の内容を工作機械１００毎に異ならせてもよい。例えば、第１の機械加工を行う工作機械１００と、第２の機械加工を行う工作機械１００とで、テスト運転の内容を異ならせるようにしてもよい。
このように異なるテスト運転を行う場合、同じタイミングでテスト運転を開始したとしても、テスト運転の内容によってテスト運転の終了のタイミングが異なってくる。

そこで、テスト運転の内容が同じ工作機械１００同士を１つのグループとし、このグループ単位で優先度の高い工作機械１００からテスト運転を行うようにするとよい。このようにすればグループ毎に同じタイミングでテスト運転が終了することができるので、同じテスト運転を行う複数の工作機械１００についての測定データを同時に収集することができる。

また、テスト運転の内容に基づいたグループ分けを行うことなく、１台の工作機械１００についてテスト運転が終了する都度、次に優先度が高い１台の工作機械１００に対してのテスト運転を開始するようにしてもよい。この場合、異なる内容のテスト運転を並行して行うことができる。

＜第２の変形例＞
また、上述した実施形態における構成を変形することが可能である。例えば、上述した実施形態では、データ収集装置３００と上位装置４００を別体の装置により実現することを想定していたが、これらを同一の装置により実現するようにしてもよい。また、データ収集装置３００と上位装置４００のそれぞれについて、１つの装置ではなく、複数の装置で実現するようにしてもよい。
更に、データ収集装置３００や上位装置４００を、工作機械１００及び数値制御装置２００が設置されている工場等とは離れた遠隔地に設置するようにしてもよい。この場合に、ネットワーク５００がインターネット等の公衆網を更に含むネットワークであってもよい。

１ 工作機械管理システム
１００ 工作機械
２００ 数値制御装置
３００ データ収集装置
３１０ 測定データ収集部
３２０ 優先度算出部
４００ 上位装置
５００ ネットワーク

Claims (8)

1. 複数の工作機械とネットワークを介して接続されたデータ収集装置であって、
   前記工作機械それぞれの状態に関する情報に基づいて、前記複数の工作機械それぞれの優先度を算出する優先度算出手段と、
   前記工作機械についての測定データの収集要求を受けた場合に、前記収集要求に対応する工作機械の内の何れの工作機械を前記測定データの収集対象とするのかを前記優先度に基づいて決定し、前記収集対象として決定した工作機械から前記ネットワークを介して測定データを収集する測定データ収集手段と、
   を備え、
   前記測定データ収集手段は、
   前記優先度に基づいて前記測定データの収集対象として決定した工作機械に対して前記測定データを収集するための運転を行わせ、
   前記測定データとして、前記運転に伴って変化する物理量を表す情報を収集するデータ収集装置。
2. 前記測定データ収集手段は、
   少なくとも前記ネットワークの状態及び／又は当該データ収集装置の負荷に基づいて、同時に前記測定データの収集対象とする工作機械の上限台数を決定し、
   前記収集要求に対応する工作機械の台数が前記上限台数を超える場合に、前記優先度に基づいて、同時に前記測定データの収集対象とする工作機械の台数を前記上限台数以下の台数とする請求項１に記載のデータ収集装置。
3. 前記優先度算出手段が前記優先度を算出するための前記工作機械それぞれの状態に関する情報には、前記工作機械それぞれから収集した前記測定データが含まれる請求項１又は２に記載のデータ収集装置。
4. 前記優先度算出手段は、
   前記工作機械それぞれから収集した前記測定データに基づいて、前記複数の工作機械それぞれについて機械加工に関する推定誤差を算出し、算出した推定誤差が高い工作機械ほど前記優先度が高くなるように前記優先度を決定する請求項３に記載のデータ収集装置。
5. 前記複数の工作機械それぞれについて要求精度を設定し、
   前記優先度算出手段は、
   前記工作機械それぞれから収集した前記測定データに基づいて、前記複数の工作機械それぞれについて機械加工に関する推定誤差を算出し、前記算出した推定誤差の値と前記設定されている要求精度の値との比の値が高い工作機械ほど前記優先度が高くなるように前記優先度を決定する請求項３に記載のデータ収集装置。
6. 前記優先度算出手段は、
   前記複数の工作機械それぞれについて、過去における前記比の値の変化の度合いを算出し、
   前記算出した変化の度合いで将来における前記比の値も変化するとした場合に、前記将来における前記比の値が所定の値を超えるタイミングが早く到来する工作機械ほど前記優先度が高くなるように前記優先度を決定する請求項５に記載のデータ収集装置。
7. 前記測定データ収集手段は、前記工作機械が前記運転を実行中にリアルタイムで前記測定データを収集する請求項１から６の何れか１項に記載のデータ収集装置。
8. コンピュータをデータ収集装置として機能させるためのデータ収集プログラムであって、
   前記コンピュータを請求項１から７までの何れか１項に記載のデータ収集装置として機能させるデータ収集プログラム。

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