[fr] La prédiction de l’état des outils de coupe constitue un enjeu économique réel pour les fabrications mécaniques. En effet, des pièces produites avec des outils usés peuvent présenter des tolérances dimensionnelles, des rugosités et des contraintes résiduelles non conformes aux spécifications requises. Les mécanismes de dégradation étant très variés, les outils ont une durée de vie très variable, même dans des conditions de coupe similaires. L’objectif de cette thèse est d’investiguer l’apport des techniques de traitement de données relevant de l’intelligence artificielle pour améliorer la prédiction des durées de vie résiduelle et d’optimiser les remplacements d’outils.
Mots-clés : Intelligence artificielle; monitoring; prédiction; usinage; Neural Network Institut : Risques Thème : Predicting the Health of Cutting Tools with Artificial Intelligence
