圖1 : 對於長期供應相關產業所需成型/切削加工設備為主的台灣工具機暨零組件廠商而言，唯有繼續加速轉型升級，方能使危機亦不失為轉（單）契機。

歷經過去一年來中美貿易戰波及，雖然到了今（2019）年談判已近尾聲，但美國總統川普旋即又掀起與歐洲貿易戰，將提高航太、汽車等產品進口關稅，使得全球製造業景氣可說是「一波未平，一波又起」。對於長期供應相關產業所需成型/切削加工設備為主的台灣工具機暨零組件廠商而言，唯有繼續加速轉型升級，方能使危機亦不失為轉（單）契機。

工研院產科中心產業分析師葉立綸在上一波中美貿易戰即指出，雖然因此造成從2018年下半年開始，部份大陸終端產品供應鏈開始對於擴充產能態度保守，影響全球工具機消費市場的成長速度。惟若中美談判結束之後，大陸仍將持續邁向製造強國之路，製造裝備數位化為其提升競爭力的第一步，無論是待轉型升級的傳統產業或新興業者都將增加CNC工具機需求。

圖2 : 由於受到貿易戰波及的國家，最終都會因此更加強內部先進製造技術與客製化應用的自主性，對於高端裝備和自動化需求將有增無減。（source:oushinet.com）

葉立綸認為，目前大陸製造模式仍以停留於人力操縱設備加工和標準化程度低的生產流程居多，但為了因應未來產品製造數量與生產品質均一致要求提高的情況下，數位化製造技術與解決方案將會在當地新一輪工業革命中擔任要角，數控系統也成為升級變革的首要目標。大陸製造業將循序透過數位化製造、資訊互連解決方案與智慧製造系統的3個階段，提升其生產高附加價值產品的能力。

其中所需的智慧化機台，因受惠於過去大陸製造業扮演世界工廠的角色，部份大型企業已有相關數位化單機、自動化生產線與電腦整合製造（Computer Integrated Manufacturing, CIM）的運行經驗，與德國、美國廠商的數位化與自動化水準相當。並為了進一步提升製造業的生產效率和品質，將開啟大陸智慧化生產的需求，凌駕現今單機和生產線智慧功能的水準。

葉立綸表示，隨著大陸業者逐漸朝向世界市場發展與加工技術深化，其所需智慧化功能的基本概念，將推進製造系統結合感測、資訊處理、推理與決策、虛擬真實等多重技術，並將之應用於產品設計與製造、製造系統效能監控與提升及製造系統維護等過程。

另為了進一步提升生產效率和製造品質，還須於CNC工具機的機械結構基礎上，整合不同的加工功能與工藝技術，以根據終端製造產業的需求，融入工藝、工序、機台結構與功能等標的，創造出適合加工現場的高效率與高性能產品。

葉立綸指出，目前大陸所需的金屬加工機械仍有部份屬於專用機，主要用來協助終端應用產業加工特定的產品，而須能達到一般泛用機無法企及的加工方式和精度；且為了滿足大批量客製化加工生產模式，強調每台專用機皆可為客戶量身訂作。

如此才可順應當前全球少量多樣的製造業型態及就業人口數不斷減少的製造環境，須在既有數位化單機、自動化生產單元及生產線的基礎上，加入機器運作時所需的智慧化技術；並結合資通訊技術，整合工廠內部機器與設備系統的資訊、工人技術與知識及市場需求訊息等資源，發展符合下一代智慧工廠生產模式所需的可視化機台，及用來運行監控與管理功能的Turnkey解決方案。

對於台灣廠商而言，後者重點其實在於機台與自動化設備連線（M2M），正可經由提供大陸生產商所需單機、自動化產線Turnkey或單元（Cell）之際，攜手產官學研合作。在既有堅實的資通訊（ICT）科技產業基礎上，結合相關業者、工具機和自動化設備廠商，共同制訂內部感測器與自動化設施，包含工業機器人、無人搬運車AGV和智慧化倉儲設備等通訊協定，以迎接大陸市場接下來為了加速製造業轉型升級，所衍生的先進製造技術、商業模式與智財商機。

機器公會整合資源　促國內外廠商加值交流

然而，由於目前台灣工具機暨零組件廠商多數仍屬中小企業，售前研發、行銷與售後維修服務能力相對有限，包含高階CNC控制器、工業等級精密感測器等核心零組件都仰賴進口，也成為業者擴增應用加值、提升國際競爭力的主要障礙。

圖3 : 工研院也在今年TIMTOS 2019期間，共發表22項軟硬體整合的智慧機械技術，圖為工研院智慧機械科技中心主任陳來勝展示車削智動化加工控制技術。（source:工研院）

根據台灣機器工業同業公會（TAMI）分析，隨著智慧時代來臨，已促使機械設備成本結構從目前電子電機零組件占比20~30%、機械零組件70~80%面臨巨大改變，除了前者仍維持20~30%比重之外、後者降為40~50%，軟體與智慧化裝置增至30~40%。

機器公會為了推動台灣智慧機械產業，能於2025年順利達成產值倍增為新台幣2兆元願景，而採行「萬點繁星拱兩兆」策略，期盼透過智慧機械及智慧製造雙引擎，讓台灣精密機械廠商轉型成為智慧機械系統整合商（System Integration, SI）。

分別由智慧機械小組在3年內推廣安裝4,000台智慧機上盒（Smart Machine Box, SMB）、形成3,000家次會員應用機械雲，並透過智慧製造小組，建立適合機械設備製造業的執行指導方針（Guideline）、智慧製造應用解決方案，由政府整合各式機台控制介面標準化，解決Fanuc、Siemens等不同國外品牌控制器無法溝通的問題。

再經過跨領域小組整合產官學研多方資源，如制訂機器人共通標準的資訊模型（Information Model），使得所有國產控制器都能有相同語言，廠商可藉此快速整合人機協作、手勢辨識、順應指導、多機協調等高階應用，或是制訂自有特色的人機介面（HMI），以滿足不同產業所需。

工研院帶頭領軍 TIMTOS展現自主開發成果

台灣研發單位龍頭工研院也在今年台北國際工具機展（TIMTOS 2019）期間，共發表22項軟硬體整合的智慧機械技術，涵括從設計端到製造端，可提供熱穩定、製程優化，整廠智造化與監控等全方位服務，讓台灣廠商不必再花費龐大金額對外採購，還受制於人；且可讓產線更智慧化、彈性化，以協助工具機業者搶攻全球工具機金字塔頂端市場，開拓智慧機械新藍海。

工研院智慧機械科技中心主任陳來勝認為，面對全球少子高齡化社會趨勢，產業邁入智慧製造不僅能有效紓解缺工問題，將更能契合現今少量多樣、大量客製化、短週期內生產的接單製造需求。智慧機械作為智慧製造相當重要的基礎建設，除了在設備端加入智慧化感測技術，提供更穩定可靠的加工性能外，製程方面的軟體加值也是不可或缺的一環。

如因應高階精密製造需求，看好未來車銑複合或五軸加工的多軸應用需求。陳來勝認為，過去一些較為複雜的曲面加工，都須仰仗老經驗的師傅透過不斷「試錯（Try Error）」的方式開發製程。如今，則可透過軟體技術發展實現防碰撞偵測，避免刀具與工件、夾治具，甚至是機台相互碰撞，而這也是未來虛實整合系統切入的重點，即在加工前可先透過數位分身（Digital twins）模擬製程；或是透過預兆診斷系統，能讓業者預知機台健康狀態，清楚何時該維修或替換零件，得以提升設備稼動率，妥善規劃生產排程。

今年工研院於TIMTOS首度對外亮相的「車削智動化加工控制技術」項目，便展示於技轉廠商亦達精機提供的兩部車床及一具工業機器人上，通過軟體虛擬I/O溝通交握，得以經由單一工業機器人，服務兩部車床上下料工作的自動化單元，取代過去以實體I/O線路溝通的工作站，降低系統配線複雜度及提升加工系統可靠度。現已成功應用於加工製造手工具，未來還可望導入金屬零組件、模具加工等，大幅提升企業生產效率與降低成本。

且由於皆搭配工研院EtherCAT（乙太網控制自動化技術）全數位串列通訊伺服控制介面，進行伺服與I/O控制，取代傳統類比式泛用型伺服控制，達到高響應、高精度與高同動性的加工控制效能。使之全數位車削中心控制器可提供3D快速加工模擬及即時防碰撞功能選項，有效提升加工安全性及可靠度。

圖4 : 工研院同時攜手各領域主要廠商組成「智慧製造聯網數據加值產業聯盟（SMDVA）」，左起：盟立自動化自動控制事業協理林財興、工研院智慧機械科技中心主任陳來勝、清大動機系特聘教授宋震國、東台精機董事長嚴瑞雄、工研院機械所所長胡竹生、新代科技總經理蔡尤鏗、研華工業物聯網事業群副總經理蔡奇男、台達電智慧製造事業群經理鄭有倫、工研院機械所副所長周大鑫、工研院機械所業務組長鐘裕亮（source:工研院）

同時展出ROBOT inside五軸同動控制器，具備自主開發的高階五軸控制技術，包含：刀具中心點控制（TCP）、刀尖點平滑控制、傾斜面加工控制、刀具姿態控制（TPC）、工件設置誤差量測與補償、旋轉軸機構誤差量測與補償、3D刀具半徑補正、3D虛擬軸進退刀、3D切削模擬、3D干涉檢查、精度學習控制、公差指定控制等。以及採取一鍵切換的圖像化操作介面，可將銑削工具機與工業機器人的控制核心整合於一套控制器內，現已應用於上研機電公司、友嘉公司生產線。

進而透過工研院整合ERP（企業資源規劃）、APS（先進規劃與排程）、MES（製造執行系統）的智慧製造生產管理系統，結合資訊流與廠內物流資訊，掌控製造上的人機料法，不僅可讓企業監控生產進度與品質狀態，縮短人員排單時間；還能根據訂單與工單狀態，以排程引擎產出優化後的生產計畫，達成生產排程最佳化與自動派工，現已獲得台灣知名輪圈大廠青睞，應用於生產千萬跑車輪圈。

智慧製造聯網數據加值產業聯盟 聚焦工具機聯網遠端監測

值得一提的是，當CNC控制器透過感測器擷取加工數據後，除了可透過工業物聯網（IIoT）通訊協定，將部份資料上傳雲端之外；還能導入邊緣運算、AI、大數據分析等技術，結合機械設備業者的領域知識（Domain Knowledge），發展出顫振抑制或溫升熱補償等軟體應用服務加值。

工研院藉此開發刀具壽命分析技術，希望藉由AI機器學習技術，時時刻刻為刀具健康狀態把關，避免長期受到磨損，恐大幅降低生產精確度；若突然崩壞，還可能影響生產良率、直接衝擊訂單交期。該項技術僅須蒐集正常運轉狀態數據建立模型，並交由歷史數據自動決定最佳模型參數；以及利用維修保養後的短時間訊號，自動更新模型，讓生產管理者關注在刀具「逐漸轉變為不健康的過程」，達到預知保養目的。

且在今年TIMTOS也攜手各領域主要廠商組成「智慧製造聯網數據加值產業聯盟（SMDVA）」，共同展示推動智慧製造聯網成果，包含工研院NIP平台和研華Wise Paas平台，以「智能化工具機軟體整合標準」從遠端聯網監測現場廠商，如新代、台達等工具機控制器和機台，有利於加速其他廠商智慧生產。