CNC 공구 마모 주기 예측 모델 개발 : CNC 공구 마모 주기 예측 모델 개발 = Development of a CNC Tool Wear Prediction Model

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid adoption of smart factories has increased the availability of CNC machine data, while the practical use of manufacturing AI remains limited. Tool wear prediction is a critical task because improper tool replacement degrades productivity and product quality. This thesis proposes a tool-wear cycle prediction model that detects tool-change (TC) events using only time-series CNC operational logs, without additional sensors.
Tool-change detection is formulated as a multivariate time-series binary classification problem (TC vs. non-tool-change, NTC). CNC logs are segmented into machining cycles and converted into fixed-length subsequences, and TC labels are defined using the Unclamp signal with consideration of the pre-change wear phase. GRU, LSTM, and Transformer models are evaluated under identical conditions. Experimental results on real production data show that LSTM achieves the highest overall accuracy, while GRU provides balanced performance across classes. The results demonstrate the feasibility of reliable and low-cost tool-change prediction using built-in CNC logs.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론
• II. 배경 지식
• 2.1 CNC 공작기계 및 공구 마모 특성
• 2.2 시계열 딥러닝 모델 (GRU/LSTM/Transformer)
• 2.2.1 LSTM
• 2.2.2 GRU
• 2.2.3 Transformer
• 2.3 손실 함수 (BCE, Focal, PINN)
• III. 관련 연구
• IV. 문제 정의
• 4.1 CNC 로그 데이터 구조
• 4.2 공구 교체(TC) 이벤트 정의
• 4.3 라벨링 기준
• 4.4 시계열 기반 분류 문제 정의
• 4.5 Subsequence 변환 정의
• V. 제안 방법
• 5.1 전체 시스템 구성
• 5.2 데이터 전처리
• 5.2.1 가공 상태 필터링
• 5.2.2 불필요 변수 제거
• 5.2.3 가공 싸이클 분리
• 5.2.4 TC / NTC 라벨링
• 5.2.5 Sub Cycle 분할
• 5.2.6 데이터셋 구성
• 5.3 모델 구조(LSTM/GRU/Transformer)
• 5.3.1 RNN 기반 모델 구조(LSTM / GRU)
• 5.3.2 Transformer 모델 구조
• 5.4 PINN 적용
• 5.5 후처리
• VI. 실험 및 결과 분석
• 6.1 실험설정
• 6.2 모델별 성능 비교
• 6.2.1 Baseline 모델 성능비교
• 6.2.2 PINN 적용 모델 성능 비교
• 6.2.3 후처리 적용 모델 성능 비교
• 6.3 Best Case 분석
• 6.3.1 Gru Best Case 분석
• 6.3.2 LSTM Best Case 분석
• 6.3.3 Transfomer Best Case 분석
• VII. 결론 및 향후 연구
• VIII. 참고문헌