金属加工中的刀具管理技术具有重要的大数据意义

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　　刀具在实际的金属加工应用中会产生大量的数据，如每把刀的切削数据和加工效果统计、加工过程中的状态变化数据，这些数据对加工质量提高、刀具改进和成本控制等过程的决策具有重要的意义。
　　刀具在应用中产生的大数据及其存储、统计和分析，将是刀具管理系统真正能够在复杂制造环境中发挥作用的关键。
　　刀具管理系统中的数据集可以分为4类。
　　（1）刀具基础数据。这部分的数据主要由刀具厂商提供，包含刀具、刀柄、配件的几何信息，以及按照材料分类推荐的基础切削用量，可由刀具制造商进行更新和维护。
　　（2）刀具物流数据。用户生产过程中刀具采购、库存、消耗的数据，由PLM和ERP系统进行管理和维护。
　　（3）刀具切削数据。用于向工艺制定和生产计划等工艺准备环节推荐机床-刀具匹配下的切削参数，该类数据实际基于刀具制造商提供的基础切削用量，结合零件的结构特征，通过加工切削性能评价基准试样后优化的数据，该类数据是一种机床动态性能约束型数据，有刀具管理系统进行个性化管理。
　　（4）刀具应用数据。主要指刀具在生产过程中产生的各类数据，目前该类数据在生产中不进行记录和管理。这类数据一部分由机床的数控系统产生，如瞬时切削载荷（功率、电流），可由机床CNC系统提供输出接口，进行数据统计；刀具磨损和切削状态评价类的数据，如刀具磨损和表面质量等数据可以由操作人员进行记录统计，或在机床刀库等处安装传感器进行分类统计。刀具应用数据会在生产过程中持续产生，形成大数据，该类数据的处理将是刀具管理技术未来的发展趋势。