制程最佳化：CNC加工与切削液状态监控

在CNC金属加工环境中，数位孪生技术可即时搜集加工过程的温度、震动、转速、刀具负载与切削液使用情况，建立虚实同步模型。这些资料能用于进行刀具磨耗预测、切削液寿命预估与加工异常警示，协助维持稳定的表面精度与冷却效果，延长机台与油品寿命。

智慧排程与能源效率：生产节奏与油品耗损双优化

搭配AI演算法，如长短期记忆（LSTM）或深度学习模型，数位孪生可针对工单排程、机台稼动率、冷却系统启动时机进行智慧化调度。不仅优化人机协同作业流程，也能在非加工时段降低油泵运转频率，有效节能与减碳。

操作员安全与效率提升：结合穿戴设备与AI分析

操作人员长时间接触油品与机台，姿势不良或疲劳累积容易导致作业风险。数位孪生结合穿戴式感测器与AI姿势辨识，可即时掌握作业者的动作与负荷状态，并透过虚拟介面提供动作辅导与任务调整建议，防范操作失误并减少职业伤害。

打造数位化、永续化的切削加工生态系

数位孪生不只是数据可视化的工具，更是实现金属加工智慧化、切削液应用效率化、油品管理永续化的桥梁。未来，透过进一步结合可解释AI（XAI）、区块链与5G通讯，将能打造更安全、高效且透明的智慧工厂。

◆ 引用自: MDPI

◆ 资料来源: https://doi.org/10.3390/electronics14040646