[IT-3] Predicting Tool Life Using Machine Learning

Ju-Hyo Hwang; Kyo-Hong Jin

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자료유형: 학술대회자료

저자정보: Ju-Hyo Hwang (Changwon National University) Kyo-Hong Jin (Changwon National University)

저널정보: 한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2024 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.15 No.1

발행연도: 2024.1

수록면: 146 - 149 (4page)

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This study focuses on enhancing product quality and reducing defects by predicting the remaining life of manufacturing tools, which is crucial for efficient maintenance and replacement scheduling. Utilizing time series data from CNC (Computer Numerical Control) facilities, this research extracts variables associated with tool life, factoring in facility data, production cycles, and tool replacement history. The analysis of the temporal relationship between tool usage patterns and replacements has enabled the development of various machine learning models to predict tool life. This methodology is anticipated to significantly contribute to the advancement of quality control and maintenance strategies in manufacturing environments, through the analysis and modeling of tool life factors using historical tool replacement data.

#Remaining Useful Tool Lifetime #Time Series Data #CNC Machinery

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