100μsの高速AEモニタリング環境で
CX-Mによる良否判別を実現、品質確保に活用！

高速に動くプレス機においてAEモニタリングを行うにはEDGE NODE DISCOVERY MGという100μsのエッジ処理時間で計測する高速なAEモニタリングシステムを利用する必要がありました。
この際の計測データは膨大な量のデータとなり、人の手で分析を行うには非常に大変な作業となっておりました。

また、プレスの不良を見つけたいというお客様の命題に対し、不良が起きた際AEに変化が起きるものの、判定にあたりAEの値のしきい値に対する大小での判断は難しく波形に現れるものと考えておりました。

そのため、大量なデータの分析を効率的に行うことができ、また、その分析結果に対し良否判別に役立つソリューションを探しておりました。

分析作業が自動化できる事
DISOCVOERY MGによる、100μsのエッジ処理時間によるAEモニタリングを行いますと1分間で60万個のAEデータを取得します。この膨大なデータ量のAEデータをCX-Mに読み込ませることで、自動で特徴抽出を行い推論モデルの生成が出来るということは、分析作業の大幅な工数低減につながりました。

推論モデルを自動生成

100μsのエッジ処理時間によるAEデータの波形を目で見ることにより良否を判別することは大変難しいですが、CX-MにAEデータを読み込ませることで良否を判別する推論モデルを自動生成できるのはとても有効なポイントでした。

実際の分析検証結果が良かった事

実際に製造現場においてCX-Mで抽出した推論モデルのランタイム運用で良否の判別に活用できることが確認できました。

構成：
・100μsのエッジ計測時間でのAEモニタリング「EDGE NODE DISCOVERY MG」
・広いダイナミックレンジに対応した「外付けAEプリアンプ」
・異常判別プログラム自動生成マシン「CX-M」、データの分析および推論モデルの作成
・AEデータの受信および診断基準プログラム(推論モデル)を組込んだ専用PC

AEセンサをプレス機の下側に取り付け、EDGE NODE DISCOVERY MGで計測

計測したデータを推論モデルを組み込んだPCに送信し、自動で判別を実施。不良を判別した際には判定結果ダッシュボード等に通知を行います。

■EDGE  NODE DISCOVERY MG製品ページ