Yüksek hacimli CNC işlemede tutarlı kaliteyi sürdürmek, gerçek zamanlı algılamayı, tahmine dayalı modellemeyi ve istatistiksel doğrulamayı entegre eden sağlam çapraz doğrulama protokollerini gerektirir. Bu makale, %90-95 doğruluk elde eden ampirik çalışmalardan yararlanarak katmanlı yaklaşımları (proses parametreleriyle çapraz kontrol edilen titreşim izleme, takım aşınması ve çatlama tespiti için k-katlı CV aracılığıyla ayarlanan ML modelleri) araştırıyor. Pratik uygulamalar, frezeleme ve delme operasyonlarından vaka örnekleri ve sensör entegrasyonu gibi engeller ayrıntılı olarak anlatılıyor ve kusurları %25-30 oranında azaltacak ve verimi artıracak atölye planları sunuluyor. Çeşitli kurulumlar için modülerliği vurgulayarak mühendislere güvenilir üretim için uygulanabilir stratejiler sağlar.
