大量の CNC 加工では、一貫した品質を維持するには、リアルタイム センシング、予測モデリング、統計的検証を統合する堅牢な相互検証プロトコルが必要です。この記事では、90 ～ 95% の精度を達成する実証研究に基づいた、プロセス パラメータとクロスチェックされた振動モニタリング、工具の摩耗とびびり検出のために k 倍 CV によって調整された ML モデルなど、多層的なアプローチを検討します。実際の実装、フライス加工や穴あけ作業の事例、センサー統合などのハードルが詳細に説明されており、欠陥を 25 ～ 30% 削減し、スループットを向上させるための製造現場の青写真が提供されます。多様なセットアップのためのモジュール性を強調し、信頼性の高い生産のための実行可能な戦略をエンジニアに提供します。
