DeepMachining: Online Prediction of Machining Errors of Lathe Machines

要約

旋盤加工の加工エラーをオンラインで予測するための深層学習ベースの AI システムである DeepMachining について説明します。
工場の製造データをもとにDeepMachiningを構築・評価しました。
具体的には、まず、特定の旋盤機械の動作に対して深層学習モデルを事前トレーニングし、加工状態の顕著な特徴を学習します。
次に、事前トレーニングされたモデルを微調整して、特定の加工タスクに適応させます。
DeepMachining が、さまざまなワークピースや切削工具を含む複数のタスクに対して高い予測精度を実現することを実証します。
私たちの知る限り、この研究は、旋盤機械の加工誤差を予測するために事前トレーニングされた深層学習モデルを使用した最初の工場実験の 1 つです。

要約(オリジナル)

We describe DeepMachining, a deep learning-based AI system for online prediction of machining errors of lathe machine operations. We have built and evaluated DeepMachining based on manufacturing data from factories. Specifically, we first pretrain a deep learning model for a given lathe machine’s operations to learn the salient features of machining states. Then, we fine-tune the pretrained model to adapt to specific machining tasks. We demonstrate that DeepMachining achieves high prediction accuracy for multiple tasks that involve different workpieces and cutting tools. To the best of our knowledge, this work is one of the first factory experiments using pre-trained deep-learning models to predict machining errors of lathe machines.

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