AI人工智慧、物聯網掀起的技術浪潮不斷衝擊、重組全球產業價值鏈，意味著新型態智慧工廠的興起，但最終目標都是為了縮短產品研製週期、降低成本、提高生產效率、提升產品品質、減少碳排等。這時，如何以最有效率的方法取得精準的數據資料就是很重要的一環了，只有蒐集完整的數據資料庫，用數據取代老師傅所說的感覺、直覺的做法，才能達到精實生產，並一步步達到政府推動的2050淨零碳排政策。

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傳統加工現場遇到的問題

以前不管任何產業，問題發生時大多仰賴老師傅的經驗來解決，而這也是學歷再好、智商再高的新人無法取代的。但這些珍貴的經驗卻很難數據化、系統化的保存下來，通常是以個人主觀感覺來進行傳承，導致很多時候在與他人溝通上容易有誤會，產品品質也不穩定，再加上少子化、缺工的問題日益嚴重，不僅讓這些經驗與技術面臨斷層的問題，產量與品質也無法穩定。

另外以汽車、航太產業為例，在生產時每一個零件都需要達到高品質的要求，不能有任何一點差錯，因此不僅工件的精度更是要達到1條這麼細，每次生產後更是都要進行全檢。所以如果刀具有任何一點損耗，便會嚴重影響品質，造成重工甚至是整批報廢等嚴重的問題。

耗費時間與人力進行試錯

以CNC加工產業為例，接到訂單後，傳統會以「試加工」方式來進行試錯，之後再不斷和客戶端回報、溝通，力求完善，接著再不斷修改參數、治具。但在試加工時會引發以下幾點問題：1.主觀認知使製程並非最快最好；2.浪費的試製時間，增加隱性成本：3.外包（浪費成本，需稽核外部品管）；4.更動設計後再回到試加工迴圈。而這過程中，不僅僅浪費掉人力與時間成本，其中所產生的碳排放量也不容小覷。

如果想要提升設備總合效率OEE，達到更精實的生產以及節能減碳的目標，首要的任務就是「減少浪費」。

如何利用最少的資源，降低生產中過程中一切浪費因素，完成所有訂單交付？就要盡量避免時間、不良品、加工、製造過多等種種浪費行為。企業想更往前走一步，就要先將數據可視化，因為沒有數據資料當作優化標準，就無法做到精實管理，而數據資料的品質更是決定精精實管理成效的關鍵。

首先必須要強化數據面，不能只依靠人為的抄寫數據，而必須開始進行數據資料「數位化」。但怎麼做才能有效且即時蒐集準確的數據資料，來建立大量模型、應用在各個場域中呢？

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善用物聯網讓設備說出真相

物聯網（IoT）是指結合感測器、軟體系統和其他技術的互連設備，能夠通知使用者或者進行自動化動作。以CNC加工來說就是要先做到將IoT物聯網與機械觸覺感測應用導入工具機械、切削加工中，讓刀具有感知、觸覺，讓感測器感知環境、蒐集外在訊號，再即時傳遞到數據資料平台上，達到真正準確的趨勢及預知分析。

物聯網應用於智慧化切削中

而以CNC加工現場來看，想要減少浪費就要先能夠得知刀具精準的數據資料，只靠操作人員的經驗去判斷刀具壽命與加工品質，不僅無法正確掌握實際情況，還可能會增加大量時間、原料成本，因此掌握刀具損耗即時且準確的數據資料，並將其數位化便是首要任務，但到底該怎麼做才能做到智慧監控刀具的即時情況呢？

智慧化切削應用模式

前面提到IoT物聯網可以幫助我們更快速地將數據資料蒐集並回傳，進行CNC加工時，可以將感測器聯網模組安裝在刀把上，從而量測刀具在加工時的各種訊號，將物理現象從波型中還原回來，讓我們能知道加工時產品品質的變化。

但加工時刀具是呈現高速旋轉模式，想要將感測器安裝在刀具上，就必須利用無線通訊方式才能將資料傳出。感測器必須靠近刀具，才能直接感測訊號，數據資料的準確性相比震動、其他感測都來得好，讓師傅可視化看到實際的現象，直接進行操作，甚至讓工具機進行自動化判斷，真正達到智慧製造。

當我們掌握更多真實的生產製造數據資料，便能達到減少人工作業的錯誤率，提高決策正確率，更好的達到品質控制，甚至能夠做到品質預測和設備預知保養。但其實智慧化切削應用效益遠遠不止於此，想要知道智慧化切削還可以帶給我們那些效益嗎？智慧切削如何幫助我們達到精實生產與減少碳排放呢？請期待接下來的智慧切削應用案例與附帶效益（下）吧！

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參考資料：馬森科技