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基于大數據的刀具綜合管控平臺

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一、項目背景
在汽車及相關設備制造中，機加工藝具有非常重要的地位。作為機加工藝系統中最活躍的要素，刀具的使用量及經濟成本巨大，對生產效率的影響也最大，已成為汽車制造企業降本增效的重點。
某知名汽車動力公司當前刀具管理依靠管理人員的技術成熟度進行，過程不透明、效率低，難以支撐企業持續改進。車間刀具壽命憑借經驗設定工件加工頻次來評估，實施強制換刀。這種粗獷的評價方式存在很多問題：有時刀具還可用時卻被強制更換，刀具壽命未得到充分利用；有時刀具尚未達到設計使用頻次（預期壽命）卻已經超出磨損極限，引發機床設備停機、工件報廢等危害，這些問題給企業帶來諸多困擾。

二、問題與挑戰
1.刀具在還未達到真正壽命時就被替換且刀具使用周期較長，如何獲取足夠多的同一型號刀具磨損全生命周期樣本帶來很大挑戰，需設計有效的樣本收集策略。
2.在對刀具相關參數采集過程中，受數控系統接口及開放程度、機床設備老舊及改造、加工工藝及加工環境影響，關鍵參數無法采集，需研發面向復雜環境下的數據采集技術。
3.刀具加工是離散加工過程，有加工工件、加工工藝及加工設備等多個影響因素，如何對同類型刀具相關數據進行關聯、通過數據清洗獲取高質量的數據是支撐刀具大數據應用的難點。

三、解決方案
通過整合行業軟硬件資源，開發出基于刀具狀態監測與磨損狀態識別的刀具綜合管控平臺，有效解決刀具壽命無法準確預測、刀具管控不透明、不及時的痛點。解決方案包含刀具加工過程中工件、工藝、設備等數據的集成采集、存儲與統一管控、大數據分析挖掘、結果輸出與可視化綜合展示四個部分。

通過對加工過程所監測到的機床、刀具、工件的信息進行處理及特征提取，構建刀具磨損狀態識別模型，實現對加工狀態的識別，實時掌握加工狀態，確保加工過程平穩、安全進行，擺脫刀具壽命優化和失效原因分析長久依賴于傳統經驗的方式。同時，將監測與識別的加工狀態信號輸入到優化決策與實時控制模塊中，自動辨識刀具磨損、破損狀態，指導換刀，實現高品質加工。
利用大數據技術，構建加工工藝與刀具切削數據中心，建立刀具壽命、加工工件成本、加工工藝間的影響關系模型，實現根據不同的加工工件智能推薦合適的刀具選型參數，加工工藝步驟等，全面優化傳統工藝并提升生產效率。

四、應用價值
1.通過刀具大數據分析與綜合管控應用，幫助用戶企業實現機床加工過程刀具磨損監測閉環管理與刀具全生命周期管理透明，使刀具采購成本降低10%，刀具庫存成本降低10%，刀具使用壽命延長5%，年節省成本500余萬元。
2.為企業其他分廠開展刀具大數據分析與綜合管控積累了豐富經驗，為行業內開展刀具大數據應用及智能制造轉型升級做出了示范。

五、適用行業
1.面向汽車制造、模具加工、航空航天等離散型機加企業推廣刀具綜合管控平臺，全面降低刀具成本、提升企業管理水平。
2.面向中小型機加企業，推廣刀具大數據解決方案，提升刀具利用率。

基于人工智能技術的汽車產品噪聲檢測

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