在依赖机加工过程的大规模生产环境中，一个常见的挑战是在不知不觉中继续使用破损的刀具进行操作，导致生产缺陷产品。通过监测刀具状态并实时检测断裂，可以最小化缺陷产品的生产。
MAZIN公司致力于开发人工智能解决方案，以逐个工艺应对生产挑战。在机加工领域，一个重点是开发刀具状态监测算法。这通过在机床上安装电流传感器并分析与切割扭矩相关的电流值来实现，作为各种实验和分析的一部分。
为了避免仅基于电流值的大小而导致的误检，对于涉及重复同一产品机加工周期的大规模生产过程，采用了更精确的方法。该方法涉及将当前机加工周期的电流值与之前周期的电流值进行比较。这种比较允许更准确的异常检测，增强了在不必要地中断生产流程的情况下识别刀具断裂或磨损的能力。
这种方法不仅旨在降低缺陷产品的率，还通过确保刀具在整个机加工过程中处于最佳状态，有助于保持高生产效率和质量控制。
这次，我们介绍一个用于比较当前和之前机加工周期之间电流值的关键技术：周期检测技术。
机加工周期可以与数控（NC）设备协同识别。然而，对机器进行改装以建立这种连接有时可能是不切实际的或昂贵的。
MAZIN公司已开发出一种周期检测算法，该算法可以从时间序列数据中识别出机加工周期，无需直接与NC控制设备接口。这种算法允许仅通过几个简单的步骤注册机加工过程信息，即可自动识别周期，无需对机床进行物理改动。
周期检测技术的进步扩大了可以采用刀具异常检测系统的机床种类。
我们将继续改进周期检测技术，使其与更广泛的机床类型兼容。
如需了解更多技术详细信息或与研发相关的查询，请联系我们。
