工具监控：预测工具故障并降低成本

机器状态监控是一种可以评估机器在特定时期内的健康状况的做法。通过从机器中捕获数据，效率、整体设备效率和其他变量可用于确定未来的性能，以优化零件更换、磨损和停机时间。

但是监控工具状况呢？虽然机器状态监测利用电子捕获的数据，但工具本身是精确的硬化工具，可以执行工件的切割、钻孔或铣削。通过将机器状态监测的概念扩展到工具，公司可以预测工具故障并降低成本。

什么是工具监控系统？

工具监控系统分析来自许多设备的机器数据，以确定工具的健康状况、使用寿命和剩余效用。监测工具的健康和寿命比监测机器状态更难。它试图利用来自 CNC 机床的数据来了解和预测工具的状况和生命周期。工具故障的预测越精确，所产生的整体工具成本就越低。

通过监控各种因素，测量工具健康状况的监控软件可以告知操作员工具磨损情况以及工具的使用寿命。这提供了对过程的更大可见性，并使操作员能够从每个工具中获得尽可能长的寿命。他们还可以更好地管理时间，以减少停机时间来执行更改。预测工具故障允许操作员在最佳点更换工具，同时避免损坏机器和正在生产的零件，降低​​废料和工具成本。

工具监控系统如何工作？

工具监控系统在三个级别之一上运行，每个级别都会增加不准确性。一级监控故障点产生的平均值，二级使用功率来测量可预测的波形，三级使用高级算法收集数据。对于实施监控工具的系统的公司，基本上有三个级别的方法。每个步骤都提供了不同程度的确定性来指示工具何时会发生故障，因此，每个步骤都提供不同程度的有效性。

1 级

第一种是最基本的，在整个机械加工行业中被广泛使用。它只是旧的被动维护实践的一种变体，允许工具运行失败。此方法使用故障点来创建用作替换指南的平均值。大约 95% 的行业都在这样做。

虽然这种方法易于实施（导致其在行业范围内使用），但它确实存在明显的缺点。

平均值的设定值可能是任意的或主观的，尤其是当机器中使用不同的材料时。降低的平均值会推高工具成本。

此外，可能还有各种未考虑在内的其他变量会中断工具的工作，导致其偏离平均值。这会导致以下两种情况之一：

1. 允许工具运行到故障或大量报废零件
2. 浪费的工具和不必要的高工具成本

“好”部分（顶部）和“坏部分”（从顶部第二个）的图像。下面是两个立铣刀：第一个是新的，而底部是坏的。对于这家制造商来说，当立铣刀断裂时（如底部的），槽没有被切掉，零件就变成了废品。

2 级

第二个层次更高级。该系统分析主轴使用的功率并跟踪波形，如录音中的声波，以预测故障点。通过读取功率随时间变化的幅度，负载的增减可以指示故障点。

这个系统也有缺点。虽然解决了级别 1 中主观平均所引发的问题，但级别 2 仍然只能捕获故障点处或非常接近故障点的工具条件。这意味着该系统仍然对潜在的更高废品率持开放态度。这也意味着根据故障类型增加停机时间和对机器的潜在损坏。

3 级

作为可用的最先进的解决方案，这种方法利用的算法可以及时检测故障方法，以便在可接受的维护停止内更换零件，并显着减少废品。

3 级监控系统，例如 MachineMetrics 首创的监控系统，使用高频数据和高级算法来诊断、预测和避免故障。

这些系统也不需要传感器来监控工具。通过测量来自扭矩使用的高频数据，可以解析、清理和分析数据。这些数据直接从机器控制中提取，从而优化监控以覆盖最后一英里，并成为改进机器控制的更先进的工具状态监控系统的组成部分。

主要优势

自动化机床监控系统有很多好处，包括：

状态监测

操作员会收到工具损坏或磨损的通知，以免损坏零件或机器。

准确的刀具寿命

工具可以针对特定情况进行优化，例如机器类型、环境或材料。

延长工具生命周期

也称为工具优化，优化工具更换意味着生命周期最大化，工具永远不会过早或过晚更换。

提高质量

损坏的工具只是问题的一部分。工具磨损还可能通过生产稍微不符合规格的零件而产生废料。数控机床监控软件可以识别这种磨损，防止它们进一步使用。

预测性维护

预测性维护是提高质量和降低成本的最有效方法。它能够准确预测工具故障并提醒团队解决问题，从而完全避免报废。

电源监控

电源监控是在整个生产周期中持续监控工具，以帮助管理机器使用的电源。了解每项工作使用的功率和工具施加的功率有助于更早地检测工具磨损。如果电源意外飙升，可能会导致关机。尖刺也可以表示意外的用力过大，并引导操作员找到需要更换的工具。功率监控还可以与其他程序方面（例如力监控）结合使用，以提供更完整的画面。

高速数据处理

数据是公司最宝贵的资产之一。当在发生点实时处理时，它可以在支持生产监控的同一高级分析平台的框架中使用，以提供可操作的见解。这些见解不仅有助于运营商和管理人员制定问题的解决方案。作为数据生态系统的一部分，它们按工作、机器、操作员、班次等提供有价值的信息。

实时刀具磨损检测

MachineMetrics 提供的高级数据采集系统可以利用高频数据实时检测刀具磨损。分析结果，并使用机器学习，系统可以开始为伴随工具磨损的每个信号分配可追溯和可绘制的属性。此功能可与其他设备配合使用，以便监控和绘制工具磨损情况。

通过工具监控，您可以复制具有多年聆听工具和机器经验的高级机械师的耳朵任何即将失败的迹象。

监控工具软件适合您吗？

如果设备没有按照测量的生产率或适当的时间运行，则工具监控可能是一个很好的解决方案。如果成本和质量都是全面的，那么适当的工具健康可能是解决方案的重要组成部分。因为它比机器生产监控更难做，许多公司可能会回避它。但是，为什么一个公司需要这样的监控系统与他们为什么需要生产监控是密切相关的。

理解 OEE 也是如此。许多刚刚开始数字化和监控之旅的公司对其整体设备效率的看法非常夸张。而当生产监控开始时，这种观点就被打破了。它代表了对持续流程改进的下一级深入研究，以处理大量问题。

公司还可以使用此类监控软件来满足更多的战略需求。也许这些数据会导致培训问题，这意味着即使是经验丰富的操作员也需要更新。它还可用于根据复杂性确定公司的设备基础是否达到生产质量水平。产品规格和趋势会随着时间的推移而变化，旧设备可能无法始终跟上。

另一个战略原因是公司开展新业务。航空航天、医疗和军用级零件需要极其严格的公差。如果一家公司正在考虑在当前效率和流程控制不协调的情况下开展新业务，那么监控系统可以帮助识别问题区域并将其引导至流程解决方案，使他们能够承担更高质量的工作。

工具监控何时有意义？

当公司很少甚至不知道其真正的 OEE 是什么时，工具监控是有意义的。当流程需要优化时，它也很有意义。与生产监控结合使用时，许多企业可以实现高达 20% 的两位数改进。这种情况可能会持续数年，令操作员和管理人员感到沮丧，因为他们不明白为什么机器无法以既定的速度生产零件。

当公司因错过或不正确的循环时间而遭受效率损失时，工具监控也很有意义，其中工具故障意味着工作永远不会按照规格以生产速度运行。对于因质量影响而遭受高损失且无法查明这些影响发生的确切原因和地点的公司而言，这是一个绝佳的选择。

BC Machining 转向 MachineMetrics 进行预测性刀具监控

当 BC Machining 寻求帮助以解决持续的刀具破损和高废品率时，他们聘请 MachineMetrics 寻求解决方案。 BC Machining 服务于对精度至关重要的医疗、国防、运输和电动工具行业。

BC Machining 在他们的瑞士 CNC 机床中遇到了过多的刀具破损，当零件可能不符合规格时，在破损点和刀具寿命接近结束时都会产生废品。

使用 MachineMetrics 捕获高频数据并通过高级算法对其进行分析的解决方案，BC 能够识别刀具破损以防止零件报废。

丢失零件、分类和不确定性的减少转化为近 100% 的故障检测和每台机器每年节省 72,000 美元。

阅读完整的 BC Machining 案例研究。

MachineMetrics 提供了一个用于工具评估的监控系统，该系统直接从源头（CNC 机床本身）收集数据。通过设计用于监控扭矩使用的自定义算法，可以将输入作为时间序列事件或机器学习模型输入系统，以准确预测工具故障。

MachineMetrics 的高频数据适配器可以检测问题并在边缘分析数据以自动化解决方案并在故障发生之前提醒员工注意问题，从而防止代价高昂的报废和停机时间。借助先进的机器诊断，工具得到优化，并整合到积极的全自动预测性维护系统中。要了解如何部署 MachineMetrics 以帮助您处理工具的健康需求，请立即与我们的团队预订演示。