研究ハイライト：CIRP ISEM 2025にて発表「起電力とACモータースリップを用いた機械学習による工具摩耗予測」
精密加工の現場においては、工具摩耗を正確に予測するシステムが、品質の維持と生産効率の最適化において重要な役割を果たしています。
しかしながら、既存のシステムは高コストかつ統合が困難であるため、実際の産業現場での実用性は限られています。
本論文では、これらの課題に対応するために、革新的かつ低コストなアプローチによるインテリジェント工具状態監視（TCM）システムを提案します。
提案された手法では、工具–ワーク界面での起電力（EMF）とAC誘導モーターのスリップ（SIM）という2つの信号計測を組み合わせることで、フランク摩耗の進行をモニタリングします。
これらの物理的指標は、AI駆動のハイブリッド型機械学習（ML）システムへの入力として使用され、工具摩耗状態のリアルタイムな予測および分類を可能にします。
本アーキテクチャは、実装の容易さ、コスト効率、そして高い精度を兼ね備えるよう設計されており、新規の製造設備にも、既存設備への後付け導入にも対応可能です。
本システムは、切削工具の状態を「初期なじみ」から「公差限界を超えた最終的な破損」までの複数のステージに分類します。
さらに、IoT対応のフレームワークに組み込むことで、遠隔診断や生産最適化にも活用可能です。
実験による検証では、**分類精度が84.1%〜91%**であることが示されました。
