Nell‘industria della lavorazione del tornio CNC, l‘obiettivo ideale di ogni produttore è la produzione a rifiuti zero. Ma nel processo di raggiungimento di questo obiettivo, il ruolo e l‘importanza della tecnologia di test di precisione sono evidenti. La qualità della lavorazione delle parti e la qualità dell‘assemblaggio dell‘intera macchina sono legate alle apparecchiature di lavorazione, alle apparecchiature di prova (lavorazione di parti non standard) e all‘analisi e all‘elaborazione delle informazioni di prova. Pertanto, per ottenere una produzione a rifiuti zero, dal punto di vista dei test di precisione, è necessario considerare alcuni problemi. Nel processo di lavorazione del tornio CNC, il pezzo viene misurato online o il pezzo viene ispezionato al 100%, il che richiede lo studio di apparecchiature di prova adatte per la dinamica o quasi-dinamica e persino apparecchiature di prova speciali che possono essere integrate nella lavorazione del tornio a controllo numerico per ottenere test in tempo reale. In base ai risultati dei test, i parametri di processo vengono continuamente modificati e l‘elaborazione del tornio a controllo numerico e altre apparecchiature vengono integrate con regolazione o controllo di feedback. Dal punto di vista della teoria dell‘accuratezza, dovrebbe essere studiata anche la teoria dell‘accuratezza dinamica, compresa la valutazione dell‘accuratezza dinamica. Studiare come utilizzare appieno le informazioni di misurazione per ottenere una produzione di rifiuti zero. Attraverso il pieno utilizzo dei dati di misurazione online al 100%, analizzare le caratteristiche dinamiche della distribuzione degli errori durante l‘elaborazione e la misurazione. Allo stesso tempo, in base alle caratteristiche dinamiche dell‘errore di elaborazione e alle caratteristiche di perdita di precisione dell‘accuratezza del sensore, nonché ai requisiti di qualità del prodotto e ai regolamenti di tolleranza, fornire il modello teorico di base della produzione a rifiuti zero. Sfruttare appieno le reti neurali artificiali, l‘algoritmo genetico e altri metodi matematici moderni per prevedere con precisione la qualità dell‘elaborazione e ottenere un controllo anticipato della qualità.