切削工具的大数据管理发展趋势是什么？

高性能切削工具的主要目标是在粗加工阶段提高金属切除率，在精加工阶段提高表面质量。在批量生产中，由于机床-工件的组合、生产率相对固定，刀具品种和消耗数量易于统计，适宜于刀具管理。但在在小批量、多品种的混线生产，刀具品种和消耗数量不易精确统计，对于刀具管理系统的应用具有较大难度。
工具管理系统不仅要面向制造车间的物流管理、刀具安装调整、机床刀具配置等过程进行刀具相关数据管理，同时还要在工艺编制过程中提供刀具几何数据、切削参数，以及在生产计划编制过程中的机床-工件-夹具-刀具匹配，并能进行效果预测。
工具在实际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）工具基础数据
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）工具物流数据
用户生产过程中刀具采购、库存、消耗的数据，由系统进行管理和维护。
（3）工具切削数据
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）工具应用数据
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；刀具在高负荷状态下，与各类切削油产品的实际配伍性能数据等。
随着机床加工技术的不断发展，刀具的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。