대량 CNC 가공에서 일관된 품질을 유지하려면 실시간 감지, 예측 모델링 및 통계 검증을 통합하는 강력한 교차 검증 프로토콜이 필요합니다. 이 기사에서는 90~95% 정확도를 달성한 경험적 연구에서 도출한 계층적 접근 방식(프로세스 매개변수와 교차 점검된 진동 모니터링, 도구 마모 및 채터 감지를 위해 k-fold CV를 통해 조정된 ML 모델)을 살펴봅니다. 실제 구현, 밀링 및 드릴링 작업의 사례, 센서 통합과 같은 장애물이 자세히 설명되어 결함을 25~30% 줄이고 처리량을 높일 수 있는 현장 청사진을 제공합니다. 다양한 설정을 위한 모듈성을 강조하여 엔지니어에게 안정적인 생산을 위한 실행 가능한 전략을 제공합니다.
