工具機能耗AI預測與精準碳履歷建立技術

前言

根據《歐洲綠色協定》(European Green Deal)，歐盟委員會已為2050年前實現歐洲氣候中和訂下明確的政策目標。在此目標的推動下，各國正積極尋求在經濟發展與環境保護間取得平衡。為了達成上述願景，大幅減少溫室氣體排放已成為各行各業必須正視的挑戰。其中，工業部門由於能耗巨大、用電需求持續攀升而備受矚目，同時也使全球能源使用議題更加凸顯。國際能源署(International Energy Agency)數據顯示，2014年全球電力消耗總量達19,841 TWh，而工業部門約佔整體用電量的47%，顯示該領域的能源使用對全球耗能結構有著舉足輕重的影響。進一步來看，2016年全球近四分之三的排放(以二氧化碳當量計算)源自能源使用，工業部門約佔整體排放量的30%，其中24.2%屬直接來自能源消耗，可見該領域在減碳進程中扮演關鍵角色。

在此情境下，製造業作為工業部門的重要組成部分，將原材料轉化為成品的過程中不僅消耗了大量能源，同時產生廢棄物與排放物。2018年，製造業占工業部門最終能源使用的77%。隨著21世紀工業4.0/5.0架構的推動，全球製造業產值雖節節攀升，但高能耗的生產特性一方面加劇環境壓力，另一方面也提供了減碳與節能的契機，並成為企業提升能源效率的重要經濟誘因。在此背景下，工業領域中的機械設備，特別是機床，因主導製造過程的能耗分布而顯得格外關鍵。故深入了解此類設備的能源使用狀況，並提出精準的能耗預測方法，不僅有助於提升能源效率，更是實現可持續發展的重要策略。

綜合上述，製造業在現代經濟中占據了舉足輕重的地位，其高能耗特性對環境和資源的壓力日益顯著。在傳統的製造過程中，能耗數據的收集和分析往往存在挑戰，特別是在面對複雜製程和多樣化的機床配置時。不同加工條件(如切削速度、進給量和工件材質)與機床能耗之間的關係往往呈現出高度非線性，增加了能耗建模的難度。此外，隨機誤差和觀測數據的缺失也對能耗預測的準確性帶來了挑戰。

為了應對這些挑戰，學術界與工業界已提出多元的能耗建模途徑，大致可分為理論方法(Theoretical Methods)、實驗統計方法 (Experimental Statistical Methods)與數據驅動方法(Data-Driven Methods)。理論方法基於物理法則，適合於簡單製程但在複雜場景下表現有限；實驗統計方法則透過實驗數據挖掘參數間的隱含關聯，但對於不斷更迭的機床組態調整反應不佳。伴隨物聯網(IoT)與智慧感測技術的進步，數據驅動方法得以利用豐富且多元的資料來源，靈活應對多變的生產條件。透過對龐大的感測資料與製程紀錄進行適當的數據工程，研究者能更全面地洞察整體趨勢並掌握潛在發展方向，使此方法成為解決製造業能耗問題的關鍵技術。

人工智慧(Artificial Intelligence, AI)是近年來基於數據驅動而誕生的尖端技術(State-of-the-Art)。基於能耗分析並運用人工智慧平衡供需以提升生產能源效率的研究，已經提出了許多優秀的解決方案。同時，工業向綠色能源的數位化轉型也逐步成為現實。例如，運用數位雙生(Digital Twin, DT)制定生產規劃的新規則，優化工業物聯網(Industrial Internet of Things, IIoT)的應用，發展工業網路物理系統(Industrial Cyber-Physical Systems, ICPS)，引入第六代(6G)網路技術，以及更加高效地使用生產數據並通過機器學習(Machine Learning, ML)進行優化，這些技術為實現可持續的節能生產提供了更多的機遇。

此外，近年來的一項重要發展是利用人工智慧技術預測製造業能耗的研究領域。透過深度學習(Deep Learning)和各類先進的機器學習(Machine Learning)模型，如深度神經網路(Deep Neural Networks, DNN)、長短期記憶網路(Long Short-Term Memory, LSTM)與圖神經網路(Graph Neural Networks, GNN)等，研究者能夠從高度非線性、異質性的生產數據中自動挖掘能耗模式。這些模型可考量多種加工條件、設備狀態和工件特性，並藉由不斷更新與自適應調整參數，逐漸提升能耗預測的準確度和穩健性。