智慧化切削應用案例與附帶效益（下）

在想要做到精實生產？就讓智慧化切削來幫你（上）這篇文章中，我們提到傳統加工業會面臨的問題，與智慧切削的應用模式，但到底智慧切削是如何幫助我們減少浪費、提高營收呢？讓我們接著往下看吧！

在生產的過程中，難免會遇到產品品質不良的情況，不但會造成額外的成本，如：材料損失、機械設備折舊、重工、做白工等問題，甚至間接造成訂單流失、公司信譽受損等傷害。這些損失與浪費不僅對企業造成實質性的傷害，其中所增加的碳排放量，更會對全球造成一定的風險，離淨零碳排的目標也更加遙遠了。

智慧切削優勢與效益

智慧切削特點

1.刀具即時監測，品質一目了然：將銑削力視覺化並以極座標的方式呈現，當刀子在切銷時，只要有一個刃不對稱，操作者便可以即時從圖上知道刀具有問題，不僅減少崩、斷刀危機，也讓加工產品的品質能維持在一定標準之上，減少不良品率與重工造成的碳排放量。

2.可視化與即時化讓刀具製程優化：利用PCbase與控制器協定通訊回授刀具動態變化等物理表現，讓我們不用再依靠老師傅的感覺與經驗進行加工與檢驗，便可以最有效率的方式完成試錯與達成訂單交付，這之中所減少的工作時間與原料成本，都是降低碳排的根本。

3.高靈敏度感測器提高產品精度：小於1N的切削力量感測：感測器靈敏度最小可達到眼睛不可視的範圍，讓汽車及航太產業所有產品可即時掌握加工時的品質，不會出現因為沒發現刀具輕微損壞而讓整批產品報廢的情形。

4.IoT物聯網+5G技術保證數據資料品質和速度：數據資料的品質是影響上述幾項特點的關鍵，除了利用IoT物聯網蒐集即時刀具加工時的路徑和參數，數據資料品質與傳輸速度也是關鍵，這時就要運用5G來做到相輔相成，才能將所蒐集的數據資料利用軟體系統整合，建立大數據模型，計算出最優秀的加工路徑參數，並即刻偵測工件的品質，降低不良品率。

智慧化切銷實際案例

◎以汽車製造行業為例

傳統問題：廢品量太高（產線速度太快，只要出現一個做壞零件被品管檢測出，基本上整條產線都是做壞的，很難去預防），品管loading很大（總共有600萬個零件，全部都要檢測），刀具成本高。

智慧化切削應用：除了達成0廢品的目標，省下一千七百多萬的費用，品管和刀具的成本也分別減少26%和25%。以時間成本來看，利用刀具稼動成本下去算，其實每一台能夠省的時間不多，但90台機械設備累計下來也是非常可觀。而電力能源則是因為運用智慧化切削後，以每小時18度耗電度數來看，台灣一度電為2.5，一年便可以省下十多萬電費。如果以碳排量來算，單指時間優化電的這件事，就可以減少2萬1千多公斤的碳。

省下這些碳排放量有哪些好處呢？

除了節省工廠支出成本，以歐盟ETS交易所訂定的碳定價來看，大概是84美金／噸，加總下來會有五萬多的碳價可以買賣，變成工廠的碳權增加收益，如果企業本身想要做到碳中和，也可以變成自己使用的碳權。

上面這個案例，只是利用優化刀具，協助工具機達到節能效果，優化的時間後所得出的結果值，並非全體的精實製造成果。而精實製造的效果，也會因為不同的工具機而有不同的效果。但確定的是碳排放量越小，精實管理的成果越高，利潤也就越大。

◎以切削為例

智慧化切削應用：切銷工件時可以將工具機的座標路徑形成3D圖，每一個切銷力量都不一樣，其中涵蓋震動、切削擠壓，加工的力量都是非常細緻，上面如果有花紋會完整呈現在3D圖上，如果再加上人工智慧，進行虛擬與現實的整合，便可以做到真正的數位孿生。

工具機在切銷時，會經由一台工業電腦進行類神經的邊緣運算（edge），將成品進一步做更精準的線下量測，將量測數據資料回饋給電腦運算是否匹配。從中不斷學習，之後進行參數上的調整，甚至可以調適到屬於那一台工具機合適的動盪度。

想要做到精實生產，創造出更多的潤，首要條件就是將機械設備智慧化，才能得到品質極佳的感測數據資料，收集大數據後透過電腦運算建立AI模型，再利用數據模型優化製程參數，達到精實管理的生產力。不僅減少各方面的浪費，提高生產良率、追求效率、提昇品質、縮短前置時間、降低成本及少量多樣化，將整體的庫存降低。追求無缺點、零庫存的完美境界，滿足顧客需求。也可以避免過多的投資而產生大量碳排放量，達到真正的智慧節能減碳。

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參考資料：馬森科技