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: 翻訳完了
• 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。

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