El monitoreo de condiciones proporciona información sobre el tipo de daño que ocurre en la herramienta de corte durante el mecanizado para facilitar su mantenimiento o reemplazo oportuno. Al detectar y analizar las consecuencias del mecanizado (vibraciones, vibraciones de arrastre, ruido, consumo de energía, carga del husillo, etc.), correlacionarlas con diferentes condiciones de la herramienta permite el monitoreo en tiempo real y la detección automatizada de fallos en la herramienta. El aprendizaje automático (ML) juega un papel vital en la inteligencia de los marcos de monitoreo de condiciones de herramientas (TCM), y la mayor parte de la investigación está orientada a clasificar varios tipos de desgaste de herramientas. Sin embargo, el monitoreo de bordes acumulados, astillado, agrietamiento térmico y deformación plástica de los insertos de fresadora es un desafío y necesita una cuidadosa consideración. Para monitorear efectivamente estos fenómenos, las vibraciones del husillo pueden narrar el comportamiento dinámico correspondiente de las condiciones de la herramienta y, por lo tanto, se han investigado en esta investigación. Los datos de vibración adquiridos se analizan utilizando características de histograma y se entrenan a través del clasificador Partial C4.5 (PART) para extraer recomendaciones significativas relacionadas con la condición de los insertos de fresadora.