施耐德電機攜手凱柏精機，成功將機器學習導入精密工具機械應用

施耐德電機積極在台推廣 EcoStruxure Machine Advisor 機械雲物聯網解決方案，透過與機械製造商凱柏精機展開密切合作，完整採用施耐德電機 EcoStruxure Machine Advisor 機械雲物聯網解決方案的三層架構，並成功研發出應用機器學習的加工機刀具磨耗預測系統。

機械雲導入簡便、高度客製化數位轉型近在咫尺

根據統計，去(107)年機械業產值達約新臺幣1.18兆元，較前年成長7.3%，出口產值亦達新臺幣8,257億元，年增7.2%，雙雙創歷史新高，再次證明台灣機械產業在全球的重要地位；智慧機械是政府5+2產業創新計畫的重點之一。

施耐德電機的 EcoStruxure Machine Advisor 機械雲物聯網解決方案，簡稱機械雲，透過第一層物聯網產品收集機器運作資料，並將資料提供給第二層的邊緣運算及最上層雲端資料庫做資料分析，提供產線及決策人員圖像化的國內外機台運作資訊及分析結果，並可進行預測性維護保養與生產分析等建議，將設備價值最大化、顯著提高生產力。

凱柏精機是台灣首家完整應用機械雲三層架構的精密機械製造商；除了凱柏精機，勝源機械也採用完整的機械雲三層架構，透過此架構串連起整線機台，持續優化分析，提供客戶專屬的應用服務；振蕭機械也將施耐德自動化系統與機械雲導入其砂光機與鋸片機等設備，完成機械雲兩層架構，為客戶提供更即時的服務及建議。

此機械雲解決方案可進行高度的客製化，並採取類似雲端硬碟租賃的付費方式，使用才須付費且價格低廉，客戶在數位轉型初期不需投入大筆的財務支出與進行複雜的雲端架構研發；針對中小企業主在意的機密技術資安維護，機械雲分析平台僅會上傳機器的運作資料，業主的關鍵資料與技術仍為業主所有，且平台上的資料可隨時下載留存，不必擔心資料會隨服務結束而消失。

應用機器學習的刀具磨耗預測系統，展現台灣團隊研發實力

此外，凱柏精機亦導入了加工機刀具磨耗預測系統的創新產品，由凱柏精機與台灣施耐德團隊所共同研發，應用機器學習(Machine Learning)，將刀具使用達到最佳化。物件加工機的刀具屬於生產消耗品，需要在耗損前更換新刀具，以防加工過程中讓產品產生瑕疵；過晚更換會降低產品良率，過早更換則會提高生產成本。

以往業者僅能依賴產線上的老師傅憑經驗來判斷更換刀具的時間點，不見得每一次更換的時機點都最為符合經濟效益；傳統判定方法也必須先停機將刀具取出檢查，產線停擺降低生產力。而不同於市面上多數的預測系統，台灣施耐德電機研發團隊與凱柏精機研發的刀具磨耗預測系統，成功開發及應用機器學習(Marchine Learning)，使系統大量蒐集數據進行分析，並經過一段時間學習後，能夠逐漸提升、修正預測維護時機的準確率以及產品良率，進而降低成本、提升生產效能。