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/2310.14629v2
• Date: Tue, 15 Apr 2025 04:04:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 22:07:25.708789
• 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削減に関する情報化決定--KNNに基づくモデル非依存アプローチ
• Authors: Revati M. Wahul, Aditya M. Rahalkar, Om M. Khare, Abhishek D. Patange, Rohan N. Soman,
• Abstract要約: 本研究では、機械学習を利用して、さまざまな工具摩耗条件下で実験から収集した実時間力信号を分析する。 このモデルは、ツールの摩耗を検出するだけでなく、各決定の背後にある理由に関する洞察を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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• Abstract: Tool Condition Monitoring (TCM) is vital for maintaining productivity and product quality in machining. This study leverages machine learning to analyze real-time force signals collected from experiments under various tool wear conditions. Statistical analysis and feature selection using decision trees were followed by classification using a K-Nearest Neighbors (KNN) algorithm, with hyperparameter tuning to enhance performance. While machine learning has been widely applied in TCM, interpretability remains limited. This work introduces a KNN-based white-box model that enhances transparency in decision-making by revealing how features influence classification. The model not only detects tool wear but also provides insights into the reasoning behind each decision, enabling manufacturers to make informed maintenance choices.
• Abstract（参考訳）: 工具条件モニタリング(TCM)は、加工における生産性と製品品質の維持に不可欠である。 本研究では、機械学習を利用して、さまざまな工具摩耗条件下で実験から収集した実時間力信号を分析する。 K-Nearest Neighbors (KNN) アルゴリズムを用いて決定木を用いた統計解析と特徴選択を行い,性能向上を目的としたハイパーパラメータチューニングを行った。 TCMでは機械学習が広く採用されているが、解釈可能性はまだ限られている。 この研究は、KNNベースのホワイトボックスモデルを導入し、特徴が分類にどのように影響するかを明らかにすることによって、意思決定における透明性を高める。 このモデルは、ツールの摩耗を検出するだけでなく、各決定の背後にある理由に関する洞察を提供する。

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