ระบบพยากรณ์การสึกหรอของคมตัดด้วย AI และ Machine Vision
ในอุตสาหกรรมการผลิตชิ้นส่วนโลหะ การสึกหรอของหัวกัด (End mill) เป็นปัจจัยสำคัญที่ส่งผลโดยตรงต่อคุณภาพผิวชิ้นงาน ความแม่นยำ และอายุการใช้งานของเครื่องมือ ที่ผ่านมาโรงงานมักต้องพึ่งพาประสบการณ์ของช่างผู้ปฏิบัติงาน หรือต้องเสียเวลาหยุดเครื่องจักรเพื่อถอดหัวกัดออกมาวัดค่า ซึ่งทำให้เกิดความไม่สม่ำเสมอ เสียเวลา และเพิ่มต้นทุนการผลิต เพื่อแก้ปัญหานี้ จึงได้พัฒนานวัตกรรม “ระบบอัจฉริยะสำหรับการวัดและพยากรณ์การสึกหรอของคมตัดดอกเอ็นมิลล์แบบหลายคมตัด” เพื่อช่วยยกระดับการควบคุมกระบวนการผลิต
จุดเด่นที่น่าสนใจของนวัตกรรม
- ตรวจเช็กได้ทันที โดยไม่ต้องถอดเครื่องมือ: ระบบนี้ใช้เทคโนโลยีแมชชีนวิชัน (Machine Vision) ร่วมกับชุดอุปกรณ์รับภาพภายใต้การควบคุมแสง ทำให้สามารถถ่ายภาพคมตัดได้โดยตรงอย่างคมชัด โดยไม่ต้องเสียเวลาถอดหัวกัดออกจากเครื่องจักร
- วิเคราะห์แม่นยำด้วย AI: ใช้ระบบประมวลผลภาพอัตโนมัติทำงานร่วมกับปัญญาประดิษฐ์ (Machine Learning) แบบโครงข่ายประสาทเทียมเอนแซมเบิล (MLP Ensemble) ทำให้การพยากรณ์การสึกหรอกของเครื่องมือตัดมีความแม่นยำสูงมากและมีความคลาดเคลื่อนเพียงประมาณ 3.9% เท่านั้น
ประโยชน์ต่อภาคธุรกิจและอุตสาหกรรม
- ลดต้นทุนและเวลา (Downtime): ช่วยลดเวลาหยุดเครื่องจักรและลดต้นทุนจากการเปลี่ยนเครื่องมือตัดก่อนหรือหลังเวลาที่เหมาะสม
- ลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์: ช่วยลดการพึ่งพาทักษะความชำนาญเฉพาะบุคคล ทำให้การควบคุมคุณภาพมีมาตรฐานสม่ำเสมอ
- รองรับอุตสาหกรรม 4.0: ระบบนี้ตอบโจทย์การทำ Smart Manufacturing อย่างแท้จริง โดยสามารถใช้เป็นระบบติดตามสภาพเครื่องมือตัดในโรงงาน เพื่อช่วยวางแผนการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ (Predictive Maintenance) ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติม
นายศักดิพัฒน์ รักแม่ และ รศ.ดร.วรพงษ์ สว่างศรี
ภาควิชาวิศวกรรมเครื่องกล คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์
E-mail: sakdipat.ra@ku.th และ fengwps@ku.ac.th
