機械の研究 2021年9月1日発売 第73巻 第9号

説明

巻頭記事「データマイニングによる研削加工支援システムの開発」

IIoT（Industrial Internet of Things）時代の到来とともに、蓄積された膨大なデータベースに対して、故障診断や加工状態の監視に対する意思決定ツールとして、機械学習手法や時系列解析技術などに代表されるデータマイニング手法を応用する需要が高くなってきた。

一方で、解析用 PC の高性能化により、解析技術の汎用性が向上し、解析精度の高精度化が進んできた。先行研究として、非階層、階層型クラスタリング手法を併用したデータマイニング手法を構築することにより、エンドミル加工における切削条件決定支援システムを提案し、その有用性を実験的に明らかにしてきた。

しかしながら、高度化されたデータマイニング技術の応用が、エンドミルよりも構成要素が多く、研削現象が複雑に変化する研削加工の意思決定を支援するシステムとして有効であるかどうかの検証をおこなった先行研究は存在しない。今後の注目が予想されるデータマイニング技術と製造技術分野の融合に向けた布石として研削加工分野についてもシステムの構築をおこなう必要があると考えた。

そこで技能者にとって最適な研削砥石選択を支援できるシステムを開発するため、砥石データベースに対してデータマイニング手法を応用することを試みた。

これまでにデータベースが示す傾向の視覚化に役立つ決定木手法に着目し、研削砥石選択の条件を視覚化することによって、研削加工およびデータマイニングに精通していない非熟練者にとっても取り扱いやすい研削砥石決定システムの構築をおこなったので本稿にて紹介する。

岡山大学 学術研究院 自然科学学域 講師
児玉紘幸