Application of data analysis algorithms for cost, time, and quality improvement in machining processes

Abstract

This work presents the development and evaluation of an integrated data-driven framework for the analysis, visualization, and interpretation of machining process data, aiming to support decision-making related to time efficiency, tooling costs, and product quality. The research adopts a methodological approach based on the systematic processing of operational data acquisiton obtained from machining operations, combining interactive time-series visualization, frequency-domain inspection, and performance-oriented analytical modules. The framework enables structured selection of operations, comparison of raw and processed signals, and exploratory analysis across multiple temporal and operational contexts. Based on these analyses, optimization scenarios are evaluated, including alternative tool selection strategies, identification of inefficient operating conditions, and early recognition of potentially harmful process behavior. The results indicate that meaningful reductions in machining time and tooling costs could be achieved by improving tool utilization, reducing unnecessary air-cutting and low-efficiency movements, and mitigating abnormal load or force conditions before tool or part failure occurs. Additionally, qualitative improvements in process stability and product quality are inferred through the reduction of unfavorable operating conditions. Although the proposed framework is not validated under real-time industrial deployment, the results demonstrate its potential as a practical decision-support tool for manufacturing environments, highlighting the value of integrated signal analysis and interactive visualization in supporting process optimization and continuous improvement initiatives.

Este trabalho apresenta o desenvolvimento e a avaliação de uma estrutura integrada baseada em dados para análise, visualização e interpretação de informações de processos de usinagem, com o objetivo de apoiar a tomada de decisão relacionada à eficiência de tempo, aos custos de ferramentais e à qualidade do produto. A pesquisa adota uma abordagem metodológica fundamentada no processamento sistemático de dados operacionais provenientes de operações de manufatura, combinando visualização interativa de séries temporais, inspeção no domínio da frequência e módulos analíticos orientados ao desempenho do processo. A estrutura proposta permite a seleção estruturada de operações, a comparação entre sinais brutos e processados e a análise exploratória em diferentes contextos temporais e operacionais. A partir dessas análises, são avaliados cenários de otimização, incluindo estratégias alternativas de seleção de ferramentas, identificação de condições operacionais ineficientes e detecção antecipada de comportamentos potencialmente prejudiciais ao processo. Os resultados indicam que reduções significativas no tempo de usinagem e nos custos associados às ferramentas podem ser obtidas por meio da melhoria do uso das ferramentas, da redução de movimentos improdutivos e da mitigação de condições anômalas de carga e esforço antes da ocorrência de falhas da ferramenta ou da peça. Além disso, infere-se uma melhoria qualitativa na estabilidade do processo e na qualidade do produto. Embora o sistema não tenha sido validado em ambiente industrial em tempo real, os resultados demonstram seu potencial como uma ferramenta de apoio à decisão em contextos de manufatura, reforçando a relevância da análise integrada de sinais e da visualização interativa de dados para iniciativas de otimização e melhoria contínua.