製程最佳化：CNC加工與切削液狀態監控

在CNC金屬加工環境中，數位孿生技術可即時蒐集加工過程的溫度、震動、轉速、刀具負載與切削液使用情況，建立虛實同步模型。這些資料能用於進行刀具磨耗預測、切削液壽命預估與加工異常警示，協助維持穩定的表面精度與冷卻效果，延長機台與油品壽命。

智慧排程與能源效率：生產節奏與油品耗損雙優化

搭配AI演算法，如長短期記憶（LSTM）或深度學習模型，數位孿生可針對工單排程、機台稼動率、冷卻系統啟動時機進行智慧化調度。不僅優化人機協同作業流程，也能在非加工時段降低油泵運轉頻率，有效節能與減碳。

操作員安全與效率提升：結合穿戴設備與AI分析

操作人員長時間接觸油品與機台，姿勢不良或疲勞累積容易導致作業風險。數位孿生結合穿戴式感測器與AI姿勢辨識，可即時掌握作業者的動作與負荷狀態，並透過虛擬介面提供動作輔導與任務調整建議，防範操作失誤並減少職業傷害。

打造數位化、永續化的切削加工生態系

數位孿生不只是數據可視化的工具，更是實現金屬加工智慧化、切削液應用效率化、油品管理永續化的橋樑。未來，透過進一步結合可解釋AI（XAI）、區塊鏈與5G通訊，將能打造更安全、高效且透明的智慧工廠。

◆ 引用自: MDPI

◆ 資料來源: https://doi.org/10.3390/electronics14040646