施耐德与凯柏精机 将机器学习导入精密工具机械应用

施耐德电机工业自动化事业部总经理孙志强(左二)与凯柏精机董事长蔡清哲(左一)率领两方团队合作研发应用机器学习的刀具磨耗预测系统。

根据统计，2018年机械业产值达约新台币1.18万亿元，较前年成长7.3%，出口产值亦达新台币8,257亿元，年增7.2%，双双创历史新高，再次证明台湾机械产业在全球的重要地位；智能机械是政府5+2产业创新计划的重点之一。

为协助中小企业加速数码转型的脚步，维持满足国际市场需求的竞争力，全球能效管理和自动化领域的数码转型领导者施耐德电机(Schneider Electric)积极在台推广EcoStruxure Machine Advisor机械云物联网解决方案，透过与机械制造商凯柏精机展开密切合作，完整采用施耐德电机EcoStruxure Machine Advisor机械云物联网解决方案的三层架构，并成功研发出应用机器学习的加工机刀具磨耗预测系统。凯柏精机并于台北国际工具机展中展出最新应用成果。

机械云导入简便、高度定制化 数码转型近在咫尺

施耐德电机的EcoStruxure Machine Advisor机械云物联网解决方案，简称机械云，透过第一层物联网产品收集机器运作数据，并将数据提供给第二层的边缘运算及最上层云端数据库做数据分析，提供产线及决策人员图像化的国内外机台运作信息及分析结果，并可进行预测性维护保养与生产分析等建议，将设备价值最大化、显着提高生产力。

许多中小企业时常认为数码转型需要耗费非常庞大的研发费用和时间，因此却步不前。施耐德电机的机械云解决方案可进行高度的定制化，准确切合客户需要，并采取类似云端硬盘租赁的付费方式，使用才须付费，且价格低廉，客户在数码转型初期不需投入大笔的财务支出与进行复杂的云端架构研发，不会增加财务负担；针对中小企业主在意的机密技术网安维护，机械云分析平台仅会上传机器的运作数据，业主的关键数据与技术仍为业主所有，且平台上的数据可随时下载留存，不必担心数据会随服务结束而消失。

应用机器学习的刀具磨耗预测系统 展现台湾团队研发实力

此外，凯柏精机亦导入了加工机刀具磨耗预测系统的创新产品，由凯柏精机与台湾施耐德团队所共同研发，应用机器学习(Machine Learning)，将刀具使用达到最佳化。物件加工机的刀具属于生产消耗品，需要在耗损前更换新刀具，以防加工过程中让产品产生瑕疵；过晚更换会降低产品良率，过早更换则会提高生产成本。

以往业者仅能依赖产在线的老师傅凭经验来判断更换刀具的时间点，不见得每一次更换的时机点都最为符合经济效益；传统判定方法也必须先停机将刀具取出检查，产线停摆降低生产力。

而不同于市面上多数的预测系统，台湾施耐德电机研发团队与凯柏精机研发的刀具磨耗预测系统，成功开发及应用机器学习(Marchine Learning)，使系统大量蒐集数据进行分析，并经过一段时间学习后，能够逐渐提升、修正预测维护时机的准确率以及产品良率，进而降低成本、提升生产效能。

施耐德电机工业自动化事业部总经理孙志强表示，施耐德具备丰富的国际维运经验及全球支持服务团队，两者结合能提供台湾的中小机械制造商更确切的数码转型定制化方案，消弭业主对数码转型的隔阂及疑虑。当产品销往国外，业者更可透过机械云界面获取异常信息，实时提供建议，施耐德电机的全球团队在必要时亦可实地支持，提供完善的售后服务。