ในอุตสาหกรรมการผลิตแบบหมุนเวียน (Circular Factory) สินค้าที่ถูกส่งคืนมักมีสภาพการเสื่อมสภาพและประวัติการใช้งานที่แตกต่างกัน ทำให้การตัดสินใจนำกลับมาใช้ใหม่ทำได้ยาก งานวิจัยนี้จึงนำเสนอระบบคาดการณ์พฤติกรรมการทำงานและการประเมินความล้าของวัสดุแบบเฉพาะเจาะจงรายชิ้น โดยใช้กรณีศึกษาเป็นเครื่องเจียรไฟฟ้า (Angle Grinder)
ระบบนี้ประกอบด้วย 2 ส่วนหลัก ส่วนแรกใช้ Convolutional encoder เพื่อสกัดรูปแบบการรับภาระงานจากแรงบิดและแรงกด และใช้ LSTM ทำนายตัวแปรการทำงาน 9 รายการ เช่น ความร้อนและความเร็วรอบ ส่วนที่สองคือการประเมินความเสียหายของวัสดุด้วยวิธี Finite-Element และกฎของ Paris-law เพื่อวิเคราะห์การขยายตัวของรอยแตก ผลการทดสอบพบว่าระบบมีความแม่นยำสูงมาก โดยมีค่าความคลาดเคลื่อนเพียง 2% ในการทำนายค่าตัวแปรส่วนใหญ่
