Tool replacement based on pattern recognition with LAD
Notice bibliographique
Résumé
While traditional maintenance cost optimization is based on finding the reliability, and thus the probability of failure over time, in this paper, we show how to exploit condition monitoring data in machining operation in order to extract intelligent knowledge, and use this knowledge to determine the tool replacement time. This work is motivated by the increasing use of sensors in general, and specifically in condition monitoring. We show how the large volume of data that is now available in many industrial sites can give indications to the machining's operator in order to replace the tool. We use a methodology called Logical Analysis of Data (LA D). This methodology enables us to extract meaningful patterns that describe the state of the tool's wear, based on monitoring and measuring the cutting forces. Unlike the traditional experts' rule-based methods, the extracted patterns are not based on experts' opinion, but on information and hidden relations between the monitored forces. We apply our methodology on data obtained from experiments that are conducted in the laboratory. The experimental data are collected during a turning process of titanium metal matrix composites (TiMMCs). These are new generation of materials which have proven to be viable in various industrial fields such as biomedical and aerospace, and they are very expensive. In order to validate our methodology, we compare the results obtained when applying LAD to those obtained by using the well-known statistical Proportional Hazards Model (PHM). Findings and conclusion are given in the paper.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».