[8L]科学データ

14:35 〜 14:55

[8L-04] 機械学習による高炭素鋼の黒皮切削時における工具摩耗量推定手法の提案

*谷津 俊助¹、木村 昌臣¹、澤 武一¹ (1. 芝浦工業大学)

発表者区分：学生
論文種別：ショートペーパー
インタラクティブ発表：あり

キーワード：

SDGs、科学データ、機械加工、機械学習、データマイニング

近年、労働人口の減少が各産業における自動化の急速な需要増加を引き起こしており、製造業も例外ではない。特に金属加工業においては、自動化の推進が急務とされている。しかし、現場では依然として人手に依存する作業が多く存在し、切削工具の交換タイミングも経験に基づいて決定されているため、生産効率の低下やコストの増大、製品品質の低下を招く問題がある。本研究は、機械学習を活用し、熱処理した高炭素鋼（S55C）の黒皮切削時における工具摩耗量を推定する手法を提案するものである。本手法により、工具摩耗状態を把握し、最適な工具交換のタイミングを見極めることで、過剰な交換を避けつつ、生産効率の向上と廃棄工具の削減を図ることを目指す。