刀具磨损在切削过程中，逐渐磨损，遵循三阶段曲线，如下：

转化为具体公式为：

SIGER TMS （Tool Management System）刀具管理系统是西格数据针对工业制造型企业在刀具使用过程中的难点为客户量身打造的一款刀具状态监测软件。

系统通过采集主轴电流负载数据进行分析的方式真正意义上做到预测刀具寿命、实时监控刀具，让生产过程中对停机换刀的处理更加游刃有余，避免因刀具断刀、崩刃、破损而导致的仪器损坏、模件损坏与产品质量损失！最大程度上提高刀具使用寿命的利用率。

西格TMS算法构建自适应在线深度强化学习的刀具监控分析系统，基于西格数据特征库和客户数据，构建特征选择模型，帮助用户快速实现应用：

西格数据基于特征库，构建深度卷积长短时记忆神经网络模型构建评估模型，帮助用户评价每把刀具极限寿命：

多次项目部署成果的验证评估显示，西格TMS刀具智能管理系统能够做到节约刀具成本20%~30%，刀具寿命预测的准确率达到99%以上，能够帮助客户有效避免因刀具异常导致的质量损失。

台朔重工公司成立于1991年，从事炼油、石化、塑胶、人造纤维及钢铁等产业机械设备之制造及工程总承包，发电厂、汽电共生及其环保设备之工程总承包，大型精密齿轮增/减速机之制造等。但台朔重工在实际生产过程中却有刀具异常无法监控，寿命无法准确预测等痛点。

本次项目主要针对管板打孔的工艺，由于管板上打孔数量较多，若刀具异常无法实时准确监测，则可能会造成整块管板报废，成本损失较大的严重后果。主要加工的工件和刀具如下图所示：

首先在现场快速部署了西格数据TMS系统，实现机床数据的高频采集，下图是现场的负载实时数据监控：

在实际使用过程，为了保证刀具异常率较低，则制定了较为保守的额定寿命，但实际大多数刀具在达到额定寿命后依然能够继续使用。所以本次验证过程做了三组刀具异常盲测，分别选用了两片磨损较为严重的刀片和一片刚达到额定寿命的刀片。具体的盲测结果如下表所示:

具体现场的报警图如下图所示:

盲测结果表明西格TMS系统的刀具异常监控准确率达到100%，并且将刀具的实际使用寿命延长了20%以上。基于盲测结果，成功获得了客户的肯定和项目验收。

无独有偶，在另一家意向客户的POC采购验证测试中，西格TMS同样在一天内展示了骄人的成果。

索普利机械产品（苏州）有限公司是美国Supreme集团在中国投资的一家独资企业。主要生产汽车传动系统的高精度零部件，如汽车换档杆，多轴自动车产品，数控机床产品，汽柴油发动机关键零部件等。

在现场，测试人员根据监控选定测试机床的4号、8号刀具，验证西格数据的刀具监控产品效果，验证是否能够在加工过程中出现产品质量风险提前提示刀具磨损预警。

西格TMS系统通过与机床NC系统通讯，获得机床的实时主轴电流、机床状态、刀位号、程序号等数据。

通过几次采集分析，西格TMS不断的将刀具额定寿命数值推向最终使用寿命数值，相较于客户原设定的刀具额定寿命数值，达到了20%的提升率！

本次测试对特定机床的4/8号刀进行刀具监控，根据测试结果，结论如下：

1.根据数据验证了西格TMS能够提前预测刀具磨损进行报警提示员工换刀，平均提高寿命21%。

2.随着监控样本的增多，系统大数据自学习功能不断精进，监控精度不断提升，将进一步帮助用户节约成本，提升质量。

2020年，随着无人化工厂的推进和制造成本的不断上升，刀具实时监控将变得越发重要，西格数据将为您提供免费的POC（采购验证），还在等待什么呢，欢迎扫描下方二维码，选择申请刀具管理试用吧！

长按扫描上方二维码