論文の概要: Making informed decisions in cutting tool maintenance in milling: A KNN
based model agnostic approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14629v1
- Date: Mon, 23 Oct 2023 07:02:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-24 22:01:26.188089
- Title: Making informed decisions in cutting tool maintenance in milling: A KNN
based model agnostic approach
- Title（参考訳）: 製粉所における工具保守のカットに関する情報決定--KNNに基づくモデル非依存アプローチ
- Authors: Aditya M. Rahalkar, Om M. Khare, Abhishek D. Patange
- Abstract要約: そこで本研究では,KNNをベースとしたホワイトボックスモデルを提案する。
このアプローチは、ツールが特定の状態にある理由を検出するのに役立つ。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: In machining processes, monitoring the condition of the tool is a crucial
aspect to ensure high productivity and quality of the product. Using different
machine learning techniques in Tool Condition Monitoring TCM enables a better
analysis of the large amount of data of different signals acquired during the
machining processes. The real time force signals encountered during the process
were acquired by performing numerous experiments. Different tool wear
conditions were considered during the experimentation. A comprehensive
statistical analysis of the data and feature selection using decision trees was
conducted, and the KNN algorithm was used to perform classification.
Hyperparameter tuning of the model was done to improve the models performance.
Much research has been done to employ machine learning approaches in tool
condition monitoring systems, however, a model agnostic approach to increase
the interpretability of the process and get an in depth understanding of how
the decision making is done is not implemented by many. This research paper
presents a KNN based white box model, which allows us to dive deep into how the
model performs the classification and how it prioritizes the different features
included. This approach helps in detecting why the tool is in a certain
condition and allows the manufacturer to make an informed decision about the
tools maintenance.
- Abstract（参考訳）: 加工プロセスでは、ツールの状態を監視することが、製品の生産性と品質を保証する重要な側面である。
ツール条件モニタリングTCMで異なる機械学習技術を使用することで、加工プロセス中に取得した異なる信号の大量のデータを分析することができる。
プロセス中に遭遇した実時間力信号は、多数の実験によって取得された。
実験中に異なる工具摩耗条件が検討された。
決定木を用いたデータと特徴抽出の包括的統計解析を行い,knアルゴリズムを用いて分類を行った。
モデルのハイパーパラメータチューニングは、モデルのパフォーマンスを改善するために行われた。
ツール状態監視システムにおいて、機械学習アプローチを採用するための研究が数多く行われているが、プロセス解釈性を高め、意思決定がどのように行われるのかを深く理解するためのモデル非依存のアプローチは、多くは実施されていない。
本稿では,knnベースのホワイトボックスモデルについて述べる。このモデルが分類をどのように行うか,そしてそれがどのような特徴を優先するかを深く理解することができる。
このアプローチは、ツールが特定の状態にある理由を検出するのに役立つ。
関連論文リスト
- Adaptive Tool Use in Large Language Models with Meta-Cognition Trigger [49.81945268343162]
我々は,外部ツール利用のための適応型意思決定戦略であるMeCoを提案する。
MeCoは表現空間の高レベル認知信号をキャプチャし、ツールを呼び出すタイミングを指示する。
実験の結果,MeCoはLSMの内部認知信号を正確に検出し,ツール使用による意思決定を大幅に改善することがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-02-18T15:45:01Z) - Evaluation of Artificial Intelligence Methods for Lead Time Prediction in Non-Cycled Areas of Automotive Production [1.3499500088995464]
本研究では,自動車生産環境における人工知能適用の有効性について検討した。
データ構造は、コンテキストの特徴を識別するために分析され、ワンホット符号化を使用して前処理される。
この研究は、高度に可変された生産データにAIメソッドを効果的に適用し、ビジネス価値を付加できることを実証している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-01-13T13:28:03Z) - Data-driven tool wear prediction in milling, based on a process-integrated single-sensor approach [1.6574413179773764]
本研究では,ツール摩耗予測のためのデータ駆動手法,特にディープラーニングについて検討する。
この研究は、畳み込みニューラルネットワーク(CNN)、長期記憶ネットワーク(LSTM)、サポートベクターマシン(SVM)、決定木など、いくつかの機械学習モデルを評価する。
ConvNeXtモデルには例外的な性能があり、装着するまで操作された4つのミリングツールのデータを用いてツール摩耗を特定する精度は99.1%である。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-12-27T23:10:32Z) - Explanatory Model Monitoring to Understand the Effects of Feature Shifts on Performance [61.06245197347139]
そこで本研究では,機能シフトによるブラックボックスモデルの振る舞いを説明する新しい手法を提案する。
本稿では,最適輸送と共有値の概念を組み合わせた提案手法について,説明的性能推定として紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-24T18:28:19Z) - Deep Learning Approach for Enhanced Transferability and Learning Capacity in Tool Wear Estimation [0.18206461789819073]
切断パラメータを考慮した工具摩耗推定のための深層学習手法を提案する。
提案手法は,伝達性と学習能力の両面で従来の手法より優れていることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-01T11:49:10Z) - DTization: A New Method for Supervised Feature Scaling [0.0]
フィーチャースケーリングは、機械学習アルゴリズムのパフォーマンスを改善するデータ前処理技術の1つである。
我々は、決定木とロバストなスケーラを用いて、教師付き機能スケーリングを行うDTizationという新しい機能スケーリング手法を提示した。
その結果,従来の機能スケーリング手法と比較して,優れたパフォーマンス向上が得られた。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-04-27T15:25:03Z) - QualEval: Qualitative Evaluation for Model Improvement [82.73561470966658]
モデル改善のための手段として,自動定性評価による定量的スカラー指標を付加するQualEvalを提案する。
QualEvalは強力なLCM推論器と新しいフレキシブルリニアプログラミングソルバを使用して、人間の読みやすい洞察を生成する。
例えば、その洞察を活用することで、Llama 2モデルの絶対性能が最大15%向上することを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-06T00:21:44Z) - Monitoring Machine Learning Models: Online Detection of Relevant
Deviations [0.0]
機械学習モデルは、データ分散やその他の要因の変化によって、時間の経過とともに劣化する可能性がある。
本稿では,関連する変化を検出するための逐次モニタリング手法を提案する。
本研究は, 微ゆらぎと有意義な劣化を区別する実用的な解決法である。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-09-26T18:46:37Z) - Extending Process Discovery with Model Complexity Optimization and
Cyclic States Identification: Application to Healthcare Processes [62.997667081978825]
モデル最適化のための半自動支援を実現するプロセスマイニング手法を提案する。
所望の粒度で生モデルを抽象化するモデル単純化手法が提案されている。
医療分野の異なるアプリケーションから得られた3つのデータセットを用いて、技術的ソリューションの能力を実証することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-06-10T16:20:59Z) - Interpretable Multi-dataset Evaluation for Named Entity Recognition [110.64368106131062]
本稿では,名前付きエンティティ認識(NER)タスクに対する一般的な評価手法を提案する。
提案手法は,モデルとデータセットの違いと,それらの間の相互作用を解釈することを可能にする。
分析ツールを利用可能にすることで、将来の研究者が同様の分析を実行し、この分野の進歩を促進することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-11-13T10:53:27Z) - Monitoring and explainability of models in production [58.720142291102135]
デプロイされたモデルを監視することは、高品質の機械学習対応サービスの継続的なプロビジョニングに不可欠である。
これらの領域でソリューションの実装を成功させる上での課題を,オープンソースツールを使用した本番環境対応ソリューションの最近の例で論じる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-13T10:37:05Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。