走心式車床卡屑影響製程品質？

監診實績｜走心式車床卡屑影響製程品質？

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走心式車床則是以主軸夾取工件材料旋轉移動，搭配刀具進行加工過程（刀具固定），影響走心式車床製程品質的主要原因有哪些？該如何快速排除異常？

走心式車床製程原理

車床車铣製程依照運動方向分為『走心式- Sliding head』及『走刀式- Fixed head』，傳統的車床大多使用的是走刀式，透過主軸旋轉搭配刀具（刀具移動XYZ軸），對工件進行加工，重切削，主要用於大型組件、汽車鋼圈、汽車零組件。走心式車床則是以主軸夾取工件材料旋轉移動，搭配刀具進行加工過程（刀具固定），產品的精密度更高，輕切削，適合35mm及以下的加工，例如：鐘錶、小型曲軸內部驅動軸組件等，對於材料的直線有較高的要求。

監測說明

VMS-ML 機器學習智能監控系統
透過相似度趨勢檢查機台問題癥結
機台因為主軸移動不穩定性、刀具磨損、老化、損壞、無預警夾屑等，從動態訊號相似度降低可得知機台發生的微小變化。

量測狀況

量測項目說明
＃機器學習動態訊號量測：使用外接感測器的方式，無需與設備訊號對接。
＃學習動作：利用機器學習智能監控系統學習其加工行為，進而了解加工品質。

感測器安裝位置示意圖

主軸夾取加工物件狀況管理

走心式車床主軸情況

走心式車床主軸正常情況加工情況

即時加工訊號(Dynamic Action)機械學習加工圖形(Pattern)幾乎重疊在一起，精度約在2條以內。

走心式車床主軸夾取異常

動態訊號差異產生(相似度下降70%以下)導致加工部件不對心結果精度大於10條！

測量結論

無預警夾屑(卡屑)造成加工不對心。可由藉 VMS-ML機械學習監控系統利用相似度改變控管加工狀況，避免長時間沒發現的損耗料件及影響稼動率，減低不良品的風險。機械學習動態分析管理可作為機台主軸移動品質、刀具更換、主軸夾取工件狀況的評估判別。

唯有把握及有效管理機台狀況，提前排除異常（落實預知保養），才能延長機台使用期，發揮機台最佳產能，減少不必要耗材浪費。

VMS-ML 機器學習智能監控系統

及時攔截不良品

常見問題（FAQ）

走心式車床卡屑為什麼會影響製程品質？
走心式車床以主軸夾取工件材料旋轉移動，搭配固定刀具進行加工。若加工過程中發生無預警夾屑或卡屑，可能造成主軸夾取不穩、加工不對心與尺寸精度異常，進而影響產品品質與良率。

走心式車床與走刀式車床有什麼不同？
走刀式車床多由主軸旋轉、刀具移動 XYZ 軸進行加工，適合大型組件與重切削。走心式車床則由主軸夾取工件材料旋轉移動，搭配固定刀具加工，精密度較高，適合 35mm 以下的小型精密零件加工。

VMS-ML 如何監測走心式車床加工狀態？
VMS-ML 機器學習智能監控系統可透過外接感測器量測加工動態訊號，不需與設備訊號對接。系統會學習正常加工行為，建立加工 Pattern，再用即時加工訊號與標準 Pattern 比對，判斷加工品質是否穩定。

動態訊號相似度下降代表什麼？
當即時加工訊號與機器學習加工 Pattern 幾乎重疊時，代表主軸夾取與加工狀態穩定，精度可維持在約 2 條以內。若發生卡屑或主軸夾取異常，相似度可能下降至 70% 以下，並造成加工不對心，精度可能惡化到 10 條以上。

走心式車床常見異常原因有哪些？
常見異常包含主軸移動不穩定、刀具磨損、刀具老化、刀具損壞、無預警夾屑或卡屑。這些異常可能造成動態訊號變化，並透過相似度下降反映出機台狀態的微小變化。

導入走心式車床加工監測有什麼效益？
導入 VMS-ML 後，可利用相似度變化控管加工狀況，避免卡屑或機台異常長時間未被發現，降低耗損料件、不良品與稼動率損失。系統也可作為主軸移動品質、刀具更換與主軸夾取工件狀況的評估依據。