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機械工業雜誌
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摘要
精密製造業對精度、品質要求日益提高，FANUC、SIEMENS 等大廠紛提出數位雙生方案，降低試
切成本、提升加工品質。然表面品質受CAM、NC、插補、伺服動態響應⋯等多重因素影響。本文以工研
院開發之工具機數位雙生平台為核心，建立運動分析、前饋伺服調機、加工表面推定完整技術流程。擷
取控制器追蹤誤差回授，計算輪廓精度為表面推定指標；運用循圓分析掌握多軸協作性能。導入具摩擦
力因子之轉動慣量模型，結合主軸溫升模組推算熱補償量，使雙生貼近實機動態特性。本成果作為控制
器調校、機台性能診斷及加工參數最佳化之依據，助於提升製造效率品質。
Abstract
Manufacturing industries face increasingly stringent demands for dimensional accuracy and surface
quality. Major controller manufacturers such as FANUC and SIEMENS have introduced digital twin solutions to
reduce trial-cutting costs and improve machining success rates. However, surface quality results from the combined
effects of CAM toolpath planning, NC programming, controller interpolation, and servo dynamic response.
This study presents a machine tool digital twin platform developed by the Industrial Technology Research Institute
(ITRI), integrating controller motion analysis, AI-based feedforward servo tuning, and surface quality estimation.
Tracking error from controller feedback is used to calculate contour accuracy as a surface quality indicator,
while circular interpolation testing assesses multi-axis coordination. A transmission model estimating friction and
rotational inertia, combined with a spindle thermal model for compensation prediction, enables the digital twin
to closely replicate real machine dynamics. The results support controller tuning, performance diagnostics, and
parameter optimization for smart manufacturing.
前言
近年來，隨著臺灣半導體及航太等高精密製造產業的需求提高，對生產品的尺寸公差精度、表面品質及加工效率要求日益漸增。因此，國際控制器大廠如 FANUC［1］、SIEMENS［2］、OKUMA［3］等，陸續提出解決耗費大量加工時間、反覆試切及修正加工參數的方法。
例如 FANUC Surface Estimation 透過 CNC GUIDE、伺服模型及刀具運動資訊（例如速度、加速度、軌跡誤差等），在加工前即可推估加工表面品質，搭配 Tool Path Optimizer 對 NC 程式進行最佳化，降低試切成本並提升加工成功率；SIEMENS Analyze MyWorkpiece 則在 SINUMERIK 系統上，以高頻且無回授的方式從工具機擷取位置資料、扭力值或控制誤差等測量值，以及加工情境資訊（例如當前刀具）。系統會將這些測量值與參考模型持續比較，如果比較偏差超過預設值時，即時記錄結果，並回傳工具機，提供操作員即時回應。
上述兩者皆屬數位雙生加工品質分析技術，但 FANUC 偏重於加工前的品質預測與路徑最佳化，SIEMENS 則偏重於加工過程的資料分析與異常診斷。從國際大廠技術中可瞭解到，工具機加工品質受多種因素相互影響並產生連鎖反應。刀具選擇、刀具路徑規劃、NC 程式、控制器運動控制、伺服系統性能及機械組裝精度等任何一個環節發生變化，都將影響最終加工結果。所以即使使用相同 NC 程式，不同機台構型、控制器設定或傳動系統狀態，任一差異都將產生不同的加工品質結果。
本篇將探討加工運動與產出品質之間的關聯，以數位雙生平台為核心，建立由加工規劃、控制器運動分析至加工面品質的表面推定技術流程。首先，由 NC 程式驅動工具機進行實機／模擬加工，並擷取控制器於加工過程中的機械座標、插補座標、進給率、加速度等運動資訊，分析追蹤誤差與輪廓誤差等運動精度指標；接著，導入 AI 傳動系統模組（摩擦力與轉動慣量估測）及 AI 主軸熱溫升模組，建立更符合實際機台特性的數位雙生模型；最後，再結合輪廓估測技術、循圓誤差分析（包含電氣圓循圓與 DBB 循圓）及表面推定技術，逐步推估工具機加工誤差及加工表面品質。本文將依循上述流程，介紹各項技術的原理及代表的意義。
AI 數位雙生加工表面推定技術
工研院機械所自主研發的工具機數位雙生平台，能夠模擬與同動真實機台的運動行為。透過不同模組的導入，包含控制器及控制器模擬器、工具機運動誤差（追蹤誤差、輪廓誤差及循圓誤差）、傳動系統模組（摩擦力與慣量估測）、主軸熱溫升模組及機構運動模擬模組等，經虛實整合後進行表面推定 UI 顯示推定結果，提升機台模擬的應用價值。
加工表面品質的優劣，由加工規劃開始，經由刀具路徑設計、NC 程式生成、控制器運動控制及機械系統實際響應等多項因素逐步累積而成。在加工規劃初期，CAM（Computer-Aided Manufacturing）系統依據工件幾何特徵、加工策略、刀具種類及切削條件，規劃適當的刀具路徑後，產出工具機可執行的 NC 程式。因此，CAM 生成的 NC 程式是連結加工規劃與實際加工的根基，並直接影響工具機的運動狀態及最終工件品質。
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2026年11月號
(單篇費用：參考材化所定價)