当目前台湾正积极探讨如何能因应德国工业4.0策略，解决「无头产业」缺口，建立业界于控制器、感测器IC设计等核心元件的自主研发能量时，却常忽略了还有另一种无感量测(sensor less)方式的重要性。其系透过对于有效的演算法来比对、分析各阶段加工过程的大数据，建构起终端使用者(End User)加工所需的CPS网宇实体系统，刀(把)具则为其中关键。

包括曾参与起草行政院「生产力4.0」方案的美国NSF智慧维护系统中心(IMS)主任、辛辛那提大学教授李杰，便是藉由所开发的预测演算法与高圣精密机电公司(COSEN)、中正大学合作，建构锯床锯带制程健康预测分析的云端技术情境。先利用中正大学的力量感测器上传切削力、螺杆预压等数据上云端；再经多变量统计分析巨量资讯，来找出代表性能之参数，以反馈控制端，保持切削力一致，作出不令人担心(worry-free)的锯床。

同时在过程中，将每把德制锯刀的生命周期分为4阶段：1. 健康2.衰退3.检查4.更换，并用一般智慧型手机的APP显示图表与数值，而非控制器介面，让每个人都能看懂并随时掌握资讯，就不怕锯刀突然断裂，导致生产线必须停机更换维护的风险。

智慧化感知加值服务平台　反馈延长刀具寿命

由资策会主导进行的「产业智慧化感知加值服务平台」，则在2014年成功导入后台中精机公司，进行生产处方智慧管理。以铝轮圈Turnkey解决方案为例，系将制程分为3大系统：1.轮圈机制程监控系统，透过ServBox撷取各制程整线加工资料，以确保产品品质。 2.铝轮圈加工自动断屑系统，以侦测刀具振动，解决过往车削锻造件时易刮伤表面和夹治具问题。3.远距刀具寿命预测系统，能让远在芝加哥加工的客户将刀具震动信号回传台湾运算，并通知结果仅耗时7secs，作为制程及工业工程管理的工具。

图1 : 影响物件加工价值流的最大关键在于加工阶段刀具(Source:iecee.org)

台中精机专案经理吴永涂表示，该公司借此检视机械加工流程、展开加工履历，发现影响物件加工价值流的最大关键在于加工阶段刀具；进而交由智慧管理，将刀具情报回馈到刀具应用，实现在正确时间将正确的刀具和数量送到正确的机台，以进行正确使用，平衡成本与损失。吴永涂认为，若整部机台都可借刀具管理软体挑选过刀具，建立刀具使用、补正等履历。就可在决定安装之机台后，经过与资策会合作开发的资料撷取器(Service Box)「黑盒子」得到加工程式内容，预诊刀具寿命、次数；使资讯流不经人为，从制单到刀具管理流程都达成E化。

图2 : 刀具管理系统流程(Source:台中精机)

「所有刀具情报应皆来自机台加工或感测。即以刀具履历为核心，首要有唯一的刀具序号，记录刀具安装、使用、补正曾进行的动作，及其设定、变异时间，防止因刀具任一变动，影响后续加工。」吴永涂说，此能使刀具在加工过程若须补正，不必仅凭经验，将大幅提升刀具寿命及利用率；另因为管理要能适用多机系统，在更换机台时可确认找得到刀、刀具能否续加工，得以大幅降低成本。

吴永涂强调，目前虽有软体可进行刀具管理，但因为应用方法与以往进行刀具感测后有别，仍欠缺与机台加工交换的刀具履历、寿命管理等资料。过去采用晶片的成本高，不易普及；条码则有越来越多人推广，却有容易脱落的缺点，甚至要因此多买一部雷射雕印机；改用电流判断刀具寿命的优点是即时又便宜，可分为时间、距离、次数等计算方式，由使用者自行定义、累积于控制器内建的资料库，达成现场管理一条龙的模式。