AI（人工智能）在主轴诊断中的应用

　　通过自诊断技术OSP-AI研发的主轴轴承的诊断功能

　　OKUMA株式会社通过使用AI（深度学习）的机床自诊断技术OSP-AI研发出了主轴轴承的诊断功能。

　　继2016年研发出了进给轴的诊断功能之后，此项新功能不仅实现了主轴轴承的自诊断，同时还可以检测出主轴的受损征兆以便提前进行维护。

　　＜遵守生产计划＞

　　根据主轴轴承的状态，提前制定维修保养计划，可以在不影响生产计划的情况下进行维修保养。

　　＜降低维护成本＞

　　根据主轴轴承的状态，可预测性地更换主轴，使零件的维修护理费用最小化。

　　＜无需事先准备＞

　　无需另行准备振动传感器等的测量仪器。无需事先收集诊断数据或设定阀值等。

　　① 诊断操作简单，用时短使主轴按一定转速旋转，分析所测得的振动情况，诊断轴承状态。通过自主研发的振动传感器单元实现高S/N比的振动测量，经过恰当的信号处理，从而获得高可靠性的数据。

　　② 使轴承状态可视化的图标显示根据主轴轴承的状态，在界面上用图标颜色和数值表示异常程度。根据异常程度的变化趋势，可提前预测异常状态的进展状况制定维护计划。　

　　③ 配备有高精度AI

　　以对机床性能的高度理解和目前所积累的振动数据为基础，融合AI（深度学习）技术，实现高精度的诊断。通过用本公司工厂的机床设备不断地进行实际应用，持续提高诊断技术的可靠性。此外，通过更新OSP-AI，可使用最新的诊断模式。

　　可搭载的机型实例

　　在“OSP-AI 主轴轴承诊断”中，通过应用AI技术，实现了高可靠性的主轴轴承的自诊断，任何人都可以轻松地检测主轴的受损征兆从而提前进行维护。