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联邦学习如何用于多工厂CNC刀具磨损预测
刀具磨损预测很适合机器学习，也很容易在真实工厂里“卡住”。单台机床、单条产线的数据通常不够丰富；把多个工厂的数据汇总训练，又会碰到工艺机密、客户保密条款、数据出域限制和网络条件差异。arXiv:2608.11281给出的关键信号是：在以真实刀具轨迹划分模拟客户端的实验中，联邦模型的表现接近集中式训练，并显著优于各客户端独立训练。这并不等于联邦学习已经可以直接接管换刀决策，却说明多工厂协作训练的额