제조 산업에서 공구 마모는 제품 품질과 생산성에 결정적인 영향을 미치는 요소로, 마모로 인한 생산 비용 증가와 품질 저하 문제에 직면해 있다. 본 연구는 공구 수명의 정확한 예측과 관리가 제조 공정의 효율성과 비용 절감에 필수적임을 인지하고, 이를 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 이 연구는 기존의 공구 마모 데이터와 공구 사용 횟수에 기반한 마모 예측 방법에서 벗어나, 실제 공구 교체 시점을 공구 수명 종료로 간주하여 학습 데이터로 활용하며, ...
제조 산업에서 공구 마모는 제품 품질과 생산성에 결정적인 영향을 미치는 요소로, 마모로 인한 생산 비용 증가와 품질 저하 문제에 직면해 있다. 본 연구는 공구 수명의 정확한 예측과 관리가 제조 공정의 효율성과 비용 절감에 필수적임을 인지하고, 이를 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 이 연구는 기존의 공구 마모 데이터와 공구 사용 횟수에 기반한 마모 예측 방법에서 벗어나, 실제 공구 교체 시점을 공구 수명 종료로 간주하여 학습 데이터로 활용하며, CNC 선반 설비의 다양한 데이터를 기반으로 Transformer 기반 딥러닝아키텍처를 사용하여 공구 마모와 교체 시점에 영향을 미치는 요소들을 분석한다. 연구 결과, 개발된 모델은 공구 수명 예측에서 상대적으로 정확한 성능을 보였으나, 일부 경우에는 실제 마모 상태를 완벽히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이에 따라, 연구는 모델의 예측 정확도를 높이기 위한 추가적인 모델 개선 및 최적화 방안을 제시하며, 향후 실제 산업 현장에서의 적용성과 효용성에 대한 연구를 계획하고 있다. 이는 제조 산업에서 공구 수명 관리 및 예측의 정확도와 효율성을 향상시키는 데 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.
제조 산업에서 공구 마모는 제품 품질과 생산성에 결정적인 영향을 미치는 요소로, 마모로 인한 생산 비용 증가와 품질 저하 문제에 직면해 있다. 본 연구는 공구 수명의 정확한 예측과 관리가 제조 공정의 효율성과 비용 절감에 필수적임을 인지하고, 이를 위한 새로운 접근 방식을 제안한다. 이 연구는 기존의 공구 마모 데이터와 공구 사용 횟수에 기반한 마모 예측 방법에서 벗어나, 실제 공구 교체 시점을 공구 수명 종료로 간주하여 학습 데이터로 활용하며, CNC 선반 설비의 다양한 데이터를 기반으로 Transformer 기반 딥러닝 아키텍처를 사용하여 공구 마모와 교체 시점에 영향을 미치는 요소들을 분석한다. 연구 결과, 개발된 모델은 공구 수명 예측에서 상대적으로 정확한 성능을 보였으나, 일부 경우에는 실제 마모 상태를 완벽히 반영하지 못하는 한계가 있었다. 이에 따라, 연구는 모델의 예측 정확도를 높이기 위한 추가적인 모델 개선 및 최적화 방안을 제시하며, 향후 실제 산업 현장에서의 적용성과 효용성에 대한 연구를 계획하고 있다. 이는 제조 산업에서 공구 수명 관리 및 예측의 정확도와 효율성을 향상시키는 데 중요한 기여를 할 것으로 기대된다.
In the manufacturing industry, tool wear is a critical factor impacting product quality and productivity, facing challenges of increased production costs and quality degradation due to wear. This study acknowledges the necessity of accurate prediction and management of tool life for the efficiency a...
In the manufacturing industry, tool wear is a critical factor impacting product quality and productivity, facing challenges of increased production costs and quality degradation due to wear. This study acknowledges the necessity of accurate prediction and management of tool life for the efficiency and cost reduction of manufacturing processes and proposes a new approach. Moving away from traditional methods based on tool wear data and usage frequency, this research utilizes the actual tool replacement times as endpoints for tool life in its training data. It employs a Transformer-based deep learning architecture to analyze factors influencing tool wear and replacement times, using diverse data from CNC lathe equipment. The results show that the developed model provides relatively accurate predictions of tool life, although it has limitations in fully reflecting the actual state of wear in some cases. Consequently, the study suggests additional model improvements and optimization strategies to enhance prediction accuracy and plans further research on the model's applicability and utility in real industrial settings. This is expected to significantly contribute to improving the accuracy and efficiency of tool life management and prediction in the manufacturing industry.
In the manufacturing industry, tool wear is a critical factor impacting product quality and productivity, facing challenges of increased production costs and quality degradation due to wear. This study acknowledges the necessity of accurate prediction and management of tool life for the efficiency and cost reduction of manufacturing processes and proposes a new approach. Moving away from traditional methods based on tool wear data and usage frequency, this research utilizes the actual tool replacement times as endpoints for tool life in its training data. It employs a Transformer-based deep learning architecture to analyze factors influencing tool wear and replacement times, using diverse data from CNC lathe equipment. The results show that the developed model provides relatively accurate predictions of tool life, although it has limitations in fully reflecting the actual state of wear in some cases. Consequently, the study suggests additional model improvements and optimization strategies to enhance prediction accuracy and plans further research on the model's applicability and utility in real industrial settings. This is expected to significantly contribute to improving the accuracy and efficiency of tool life management and prediction in the manufacturing industry.
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