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。
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