技術專題主編前言｜智慧精密機械技術專輯主編前言

2024年9月是全球工具機盛事的熱潮的起點，9月分別在美國及德國，有兩個具代表性的展覽，美國是在芝加哥舉辦的IMTS工具機展，德國是在司圖加特舉辦的AMB金屬加工製造展，AMB展覽較美國IMTS展出面積少與規模也小，但技術含量高，主要著重在製造應用為主，筆者今年拜訪德國AMB展，在展覽中看到對應各種領域的製程技術，進一步了解工具機開發設定的硬體架構與規格所對應的產業或製造產品的緣由，以德國工具機大廠GROB為例，過去主要致力於汽車零件生產專用工具機設備開發，近年來在電動車的強力發展下，GROB除了將工具機從燃油車的零件生產製造轉到電動車之外，也投入電動車模組組裝產線系統化輸出服務，以電動車馬達產線從無到有的虛擬工廠規劃，只需要一個月就可以完成，透過創新的工具與方法，實現自動化、數位化，快速對準終端業者需求，提供高可靠度，可精準模擬的方案，解決終端使用者的問題。

從AMB展，除了工具機整合加工製造的部份外，專門提供線邊倉整合機械手臂自動上下料的系統也有大量的廠商展出，以機械手臂整合量測、品質監控、快速產線布置的軟體等，協助設備快速整合導入應用。環境議題近年來隨著全球溫室氣體排放的問題，綠色製造、設備節能的議題也在工具機產業開始發酵，過去所發展工業4.0從設備聯網為基礎，建立產品混線生產技術，隨著數位雙生模型的虛實整合應用，在NVIDIA大力推廣Omniverse環境的浪潮下，快速且精準的模擬所有工序，並能準確預估生產製造的能耗與對應的碳排放量，在各國開始準備課徵碳稅的時代來臨，精準預測避免浪費，對於未來接單報價扮演重要的關鍵。

為了降低設備能耗，德國無心研磨設備廠導入碳纖複材應用於主軸，主要訴求為利用碳纖複材低熱膨脹的特性，讓設備不用暖機就可以直接使用，同時利用碳纖複材高剛性與振動吸收能力，提高阻尼的特性，對於未來使用者因減少暖機所產生的能耗，也符合綠色節能設備的趨勢。

智慧製造的發展，採用沉浸式環境，以虛擬場景或增益實境的方式，協助終端製造業者對於製造工件換線的夾治具安裝指引，提供快速且直觀的引導，透過平板等手持裝置進行安裝位置的判讀，位置誤差可控制在1～2 mm的目標內，將有助於換線設定時間縮短，讓虛實整合應用，帶來更接地氣的應用情境。

>本期智慧精密機械技術專輯，以工具機及加工製造數位化轉型為主題，領袖觀點部分，邀請臺灣工具機暨零組件同業公會陳伯佳理事長分享公會近年來在工具機數位轉型推動智慧製造的現況，也針對綠色節能標章與知識管理平台的推動提供觀點，協助讀者了解數位化轉型對於低碳製造提供的效益。

「人工智慧應用加速智慧製造發展」由產業觀點探討導入智慧製造應用生成式AI的風潮，許多製造企業也在加速開發應用方案與導入製造場域，說明AI在製造領域應用模式、效益，以及生成式AI在製造領域的發展潛力。

「五軸工具機數位雙生平台技術」以五軸工具機數位雙生平台，開發數控模擬器、工具機3D運動模擬、主軸熱溫升補償等功能模組，使虛擬工具機更貼近真實機台運作情形，達成更準確的工件預測結果。「工具機智慧化數位設計技術」以工具機進給系統為基礎導入智慧化數位設計工具，涵蓋傳動系統設計、結構輕量化和伺服控制整合結構響應設計技術，實現精準設計滿足未來綠色工具機的目標。「數位雙生沉浸式互動應用於異地產線製程診斷」探討遠距協同作業模式以及利用數位雙生技術建立的沉浸式互動環境，如何在技術轉型過程中提高生產效率，降低營運成本，藉此工具提供未來企業服務的新模式。

「地雲引擎技術與異地資訊整合應用」探討如何以地雲引擎技術，透過OPC UA工業用通訊介面，達成跨廠跨區的異地資訊整合，使企業更容易接軌國際標準，提高產品智慧化等級與強化售後維護。「智慧切削路徑優化技術」探討運用類神經網路建模，再透過基因演算法，計算最低能耗參數，產生節能效益最大的加工路徑，經過驗證可節省30 %的功率消耗。「智慧製造軟體發展及應用」則是介紹了智慧製造重要的數位化工具和系統，包含製造執行系統、控制系統、製程異常的關鍵參數優化以及資訊安全防護等，讓企業了解智慧製造系統的關聯。

「應用適應性史密斯控制器於工具機切削扭矩控制」提出適應性史密斯控制器進行進給率的調變，線上參數估測器不僅可以反映切削條件的改變，亦可以估測刀具磨耗對切削模型的影響，使進給率控制器更加強健，相較於沒有進行進給率控制的結果，可以提升加工效率達10.5 %。「數位雙生與虛實整合應用技術」 探討數位雙生在虛實整合的概念及在傳統製造業中的應用場景和挑戰，以數位雙生技術基本原理及技術架構，透過即時數據運算與回饋機制，實現高效製造流程控制和決策優化。「數位雙生技術應用於切削加工系統之鑑別與預測」一文則是探討透過RMVM擷取切削參數包括位置、速度、加速度以及負載等，藉由非線性模型、小波網路系統辨識建構切削力模型，可針對各軸向進給系統辨識，最終可達到在不接觸實際機台的情況下就可預測能耗。透過本期文章的分享，期望能為讀者提供智慧製造數位轉型的技術發展現況，作為未來發展方向參考。