因應現今全球製造業快速變動，與追求數位永續的國際產業環境，終端應用產品逐漸轉型為高價值或客製化加工需求，採行批量彈性生產製造。台製CNC數控系統廠商則工具機產業開始發展超過20年，擴及產業機械、工業機器人等領域，也期待從中找出生存契機。

雖然過去台灣機械產業透過完整的產業鏈、高性價比與彈性化生產能力，而在全球機械產品市場佔有一席之地。但到了如今面臨「全球化已死」，國際地緣政治衝突風起雲湧的年代，前有歐日系老牌大廠掌握關鍵CNC數控系統，壟斷高階機種市場，更透過工業4.0、日圓貶值優勢加劇競爭；後有中國大陸挾終端應用需求，舉國強化「新質生產力」急起直追，台廠勢必要加速轉型加值，才能保有一線生機。

然而，由於台灣機械業者多屬中小企業，研發與市場行銷能力有限；包含高階控制器、精密感測器等核心零組件仍仰賴進口，也是現今台灣機械產品提高國際市場競爭力與附加價值的重要障礙。除了近年來配合「智慧機械」產業政策，積極推行「智機產業化、產機智慧化」策略，台製控制器廠商也從CNC工具機產業之外，擴及一般產業整線/廠專用機應用。

於今年機械公會（TAMI）發表的新版《台灣機械產業發展白皮書》，也具體規劃業者應在2035年實現「產值倍增突破3兆、附加價值率達到35%以上、人均產值新台幣600萬元」的10年藍圖，其中利潤占比高達30%~40%的CNC數控系統更是核心關鍵議題！

機械產業白皮書指引　提高附加價值率刻不容緩

根據白皮書統計2013~2021年間，台灣機械業附加價值率（生產毛額/生產總額）約為24.0%~28.3%，其中生產毛額包含營業盈餘、受雇人員報酬，該如何持續提升兩者數值，則是可否提升附加產業價值率的關鍵。

機械公會也針對產業發展藍圖規劃，召開研發法人諮詢會議，邀請工研院、金屬中心、精機中心等技術發單位專家出席，就機械領域技術與產品研發項目規劃提出意見，並請各法人提出擬投入的機械領域技術、產品研發項目。

於調查問卷中提出3項能協助提升機械企業競爭力的關鍵技術、零組件與軟體，也獲得廠商認同有很高的發展必要性，包括：

1.有助於提升關鍵零組件，例如軸承、螺桿、線軌、齒輪等效能與品質的設計、製造、檢測技術、設備、軟體。

2.能提高機械產品價值的關鍵零組件，例如精密控制器、感測器、雷射元件等設計、製造、檢測技術、設備、軟體。

3.機械產品、零組件的可靠度評估，以及改善可靠度的相關技術、方法、設備、軟體。

圖一 : 關鍵技術、零組件與軟體發展需求（source：TAMI）

產學研開發控制器　解決終端加工應用課題

長期推動台製控制器發展的精密機械研究發展中心（PMC）執行副總經理李健勳也指出，回顧台灣發展自製CNC控制器超過20年以來，由於台灣工具機產業以出口導向為主，內需市場規模不足，而遲遲無法在市占率有所突破，在泛用型標準機種已無法與歐日系品牌大廠競爭，破兆元產值就有30%落入外商口袋。

因此建議台製CNC控制器廠商可從End user角度出發，順應全球供應鏈重組、在地化趨勢，針對不同產業所需的專用加工機，協助強化差異化、客製化服務的特色，並發揮機械業在地聚落協同研發的優勢，持續整合創新智慧化功能硬體模組、軟體應用程式App，以及高效率加工方案。包括經濟部產發署與技術司，也會要求研究法人單位為此挹注資源，光是2025~2028年便已編列上億元預算補助，共同投入解決終端加工應用課題，逐步從泛用機往高階高值化機種發展。

台製控制器大廠集結　延伸AIoT調機和預診加值

圖二 : 台達機電事業群經理劉淵銘認為，台灣工具機產業勢必要加速投入智能生產，台達也積極與業界密切交流，並協助精進開發智能設備，分別導入不同應用領域。（攝影：陳念舜）

台達機電事業群經理劉淵銘表示，由於近年來全球經濟景氣低迷，促使台灣工具機產業勢必要加速投入智能生產。台達也協助精進開發智能設備，並分別導入智能調機、預兆診斷、物聯網（IoT）、數位分身（Digital twins）、人工智慧（AI）等領域應用。

其中的「智能調機」，有別於過去工具機加工和調校參數都須先取得波形分析，再經過傅立葉轉換後，仰賴專家來調整完成最佳化參數。現在只要透過上位機台讓使用者方便設定、啟動cycle start，即可在機台運作時與底層設備緊密交握，採集必要數據和足夠算力。

隨之經由量測、伺服馬達、驅動器，自主學習與調機；再通過總線控制，確保金屬加工時，在伺服控制上的高頻取樣數據和補償表現，都能與控制器完美結合，而不須專家在現場監控波形出現mm的誤差再調整參數，只須透過控制位置、速度、電流操作，就能將加工紋路最佳化。

其次是「預兆診斷」，由於工具機通常扮演加工業者的印鈔機角色，3C產業要求24/7模式不間斷生產，更不允許意外停機，而需要藉此提醒客戶可能出問題的刀具、零組件。隨著採集資料越來越容易、CPU運算能力加強，再搭配自學習辨識能力，即可透過電流模型來預測螺桿是否損害或加工良好。加上第三項的「物聯網」，已由工業3.0單機自動化朝整線/廠自動化發展，甚至可透過手機監控OEE等數據可視化，以CPU運算來執行不同學習最佳化。

第四項為「數位分身」，在今年TMTS展場已四處可見，目前台達正投入與機台模型結合，控制器從CAD/CAM角度切入生產過程，規劃最佳化路徑防碰撞，逐步掌握各環節越來越清晰的資訊。以免若在加工過程中出現問題，即可判斷是否出自控制器命令或前期的CAD/CAM路徑、G-code或伺服調機參數設置不當，所造成產品報廢、撞機受損等不必要的浪費和排碳。待運算能力越來越強，還可在加工前從整體產品設計、動作模擬、計算預測結果。

最後的「AI」其實與前四項都息息相關，過去從大數據運算發展到AI階段，皆受限於記億體、CPU等算力不足，如今則成為現在進行式，邁向很重要的未來前景。今年也看到有參展商利用台達新款控制器的4核心Linux平台，透過API介面及算力整合開發客製化產品，以脫離泛用型標準機競爭的紅海。

台達現也強調工藝整合know how與開發專用機的重要性，如在TMTS 2024已看到開始有客戶只要讀取2D圖檔，等待業界將描述問題特徵化且與API整合，內嵌入多個AI模型，再透過API與Chat GPT即可生成加工程式。

機電系統及工藝整合　實現節能減碳目標

圖三 : 目前控制器發展趨勢不只從CNC數控系統整合商角度，還須在機台、工藝整合領域攜手合作。（攝影：陳念舜）

接下來還要關切的是節能減碳，畢竟終端使用者也會為了減碳，而要求上游設備供應商須更智慧還要夠綠！包含產品和製程的碳足跡，從輸入原物料、生產和零組件組裝階段，都是產業鏈上下游業者都要全面投入的運動。

劉淵銘指出，台達新款NC5控制器還必須能為此，提供計算碳足跡等記錄的功能，以符合ISO14955規範。目前發展趨勢不只從CNC數控系統整合商角度，還須在機台、工藝整合領域攜手合作。

並加入AI算力、算法模型等，建立製程可穩定生產、品質管理的標準化流程，才能大幅提升機台智慧化，實現更精準預測及最佳化；投入刀具/主軸數據監控、生產/設備數據應用分析，執行加工業者所需高效生產。目勤在許多國內外高階標準型控制器。客戶所需的智慧化，則不外乎將複雜工業變得簡單且提升產能，讓工具機成為自動印鈔機。

串聯上下游IT、機器人系統　打造自動化產線

圖四 : 寶元數控基於多年來控制與自動化經驗，在TMTS 2024發表自家智慧工廠LNC WIFS，分為3段架構整合板式家具生產過程。（攝影：陳念舜）

寶元數控處長梁皓博則發表自家智慧工廠LNC WIFS，為該公司基於多年來控制與自動化經驗，整合板式家具生產過程。又可分為3段架構：由最前端LNC Home Design，提供室內設計師使用的平台，搭配寶元代理的CAD/CAM軟體，快速高彈性完成設計工作，具備強大渲染功能；

到了中段資訊系統LNC Home Quote/LNC Home MES拆單、報價和排單，將轉出的加工程式經過通訊連結介面（LNC Recon、WebAPI、Socket、IO），上傳到後段LNC Hone Central機台中控台/雲端生產資訊系統，派工到不同機台加工。

LNC Home MES優勢在於設計文件發送到家具製造廠後，可加入櫃體自動一鍵拆件、一鍵檢查，避免設計錯誤；快速將設計導入製造，可以設定並保存用戶可根據自家廠內的生產工藝，來直接快速生成或拆解、分離成不同屬性的加工程式。

再經過LNC Home SCADA監控、LNC Home WL串聯對應生產設備加工，直到後端家具製造廠製造，打造基於工業4.0理念和5G數據傳輸的現代化智能櫥櫃家具生產線。其中SCADA在資訊系統中負責整廠及全製程資訊管理，可透過遠端戰情室、中控台、PC/手機App監控所有生產設備的第一手資訊，並排除故障，可針對客戶需求客製化多樣標準功能。

其中在AI視覺辨識系統，則分為AIWG木紋檢測系統、AI-2000瑕疵辨識系統，LNC Home WL處長陳飛旭表示，如今寶元的刀具檢測除了使用次數、時間、切削行程，還加入刀具及工件材質、轉速、進給率等更多資料，得知更精準損耗率和預測刀具壽命。

透過獨家AI技術及演算法，可準確區分天然木紋類型，能識別不同類型板材的紋理，應用於檢測多種不同家具瑕疵。另透過大型碼垛機器人搭配視覺系統、AI控制器，處理不同尺寸板材在相同層次堆疊，並維持重心不倒塌。

新代科技處長陳飛旭進一步說明，該公司最近推出的IIoT智慧感測加值方案，利用CNC控制器能力足夠適用於不同產業需求，將控制器人機介面發展成工具，提供客製平台以協助提升控制器介面質感與友善性；開發專屬CAD/CAM與調校功能，可採用對話式產生加工路徑，滿足許多業者想包裝的自家工藝強項需求。

圖五 : 新代科技處長陳飛旭指出，新代推出生產智慧雲方案，迎合現今單機→自動化→雲端應用趨勢，並透過聯達雲端智慧服務，專為金屬加工業打造模組化解決方案。（攝影：陳念舜）

新代還推出生產智慧雲方案，迎合現今單機→自動化→雲端應用趨勢，並透過聯達雲端智慧服務，打通各環節端點蒐集資訊。專為金屬加工業打造一套平台系統整合相關軟體應用，強調「好用、輕量、整合、開放」目標；搭配模組化解決方案，依工廠管理、接單生產類型流程和數位化程度逐步導入，利用模組化管理快速搭建多元解決方案。

藉此先讓老闆看得到投資有回報，再分階段導入機聯網、局部數位化，其中如遠程刀補功能，即可利用上下料、加工、機邊量測過程中，一旦發現尺寸有偏差，透過通訊補償刀具至下一工件回補精度，或破損後換刀，實現管理到位、生產可控，最後實踐智慧數位工廠。

簡化人工智慧　超前部署次世代CNC控制器

圖六 : 台灣大學教授蔡孟勳建議業者開發次世代CNC控制器的願景，應能實現高速、高精、高品質、高能源效率，以及低加工成本等目標。（攝影：陳念舜）

台灣大學教授蔡孟勳則指出，現今有許多台灣CNC工具機加工誤差與產生紋路的關鍵原因，主要在於前期CAD/CAM規劃加工階段，而非後期CNC數控系統插補和伺服參數錯誤，或是結構及主軸振動、垂直度誤差等問題。

但由於商用CNC控制器追求穩定，系統相對封閉，目前仍難以整合Edge AI與控制器，而須仰賴機邊及雲端AI的推論結果時，容易因為經通訊傳遞到機台的資訊延遲。蔡孟勳還為此分析各種CNC+AI晶片（CPU、NPU、GPU、CPU+NPU、FPGA）的可能解決方案。加上AI模型過於龐大，至今尚未有針對CNC控制器的AI模型管理系統，造成AI模型的部署、更新及管理不易。

因此建議業者開發次世代CNC控制器的願景，應能實現高速、高精、高品質、高能源效率，以及低加工成本等目標。同時具備完整感測器和通訊介面，則得以監測及預診多感測器刀具磨耗狀態；執行智能化調校插補與伺服參數，實現控制器參數最佳化；進而導入轉移學習，執行機台（主軸＋軸向）熱變形補償。

無論是Embedded AI或是Edge AI都必須關注該如何在保持預測準確度同時，進行AI模型簡化，應用於建立與機械相關的AI模型與參數最佳化，減輕AI推論負載。適合安裝多個AI模型和線上調整功能，利用AI影像解析與判讀紋路，有助於未來將AI技術落地於嵌入式AI CNC控制器，整合CNC運動控制（motion control）與AI推論功能。

**刊頭圖（攝影：陳念舜）