スマートフォンのセンサーを利用して、精密加工における工具の摩耗をリアルタイムに監視する新しい技術が開発されました。この進歩により、プロアクティブなメンテナンスとタイムリーな工具交換が可能になり、生産の品質が向上すると期待されています。

UNIST機械工学科のChung Wook Park教授と生産工学・人工知能大学院のSunghoon Lim教授が率いる共同研究チームは、リアルタイムの工具摩耗予測方法を開発した。この革新的なアプローチは、切削工具のタイムリーな交換を容易にし、生産効率を最適化することを目的としています。

この研究結果は、出版されたで製造システムジャーナル。

この研究でチームは、データのノイズを軽減し、処理中に発生する不確実性を考慮するフィルタリング技術を組み込んだ深層学習ベースの予測モデルを導入しました。この方法は、以前の研究成果と比較して精度を向上させながら、工具摩耗予測のパフォーマンスと信頼性の両方を大幅に向上させます。

航空宇宙や生物医学分野などのハイテク製造分野で普及しているチタン合金（Ti-6Al-4V）は、その劣った熱特性による工具の急速な摩耗により課題が生じています。したがって、ツールの状態をリアルタイムで監視することが非常に重要です。

「スマートフォンのセンサーデータ内のノイズを最小限に抑え、高度な深層学習技術を活用することで、工具摩耗予測の精度をより高いレベルに達成しました」とUNIST産業工学部のギョンホ・キム氏は述べた。

UNIST機械工学部のサン・ミン・ヤン氏はさらに、「この開発は、スマートフォンのアプリケーションを介してリアルタイムの予測を可能にし、必要性を排除するため、効率的でコスト効率の高い生産および製造システムの進歩に大きく貢献するだろう」と強調した。高価なセンサーの場合。」

詳細情報:Gyingho Kim 他、Ti-6Al-4V の旋削加工にスマートフォン センサーを使用した、ディープラーニングベースの不確実性を認識した工具摩耗予測方法の開発、製造システムジャーナル（2024年）。DOI: 10.1016/j.jmsy.2024.07.010