作者:羅宇然工具機智慧監測技術之發展與應用
隨著智慧製造與工業4.0 發展，工具機及其關鍵零組件之健康管理，已成為提升加工品質、降低設
備停機風險與維護成本的重要課題。傳統工具機維護多依據固定時間或累積運轉時數進行預防性保養，
較難即時反映主軸與軸承之實際劣化狀態。近年來，感測器、資料分析與人工智慧技術快速進步，使工
具機狀態監測逐漸由定期維護，轉向以即時量測與資料驅動分析為基礎之智慧化預知保養。本文首先介
紹兩種工具機主軸與軸承狀態監測技術，包含以加工製程監測資料結合非監督式機器學習，用於分析主
軸故障與製程事件關聯之方法，以及以數位－實體雙驅動多尺度轉移技術，解決軸承故障樣本不足問題
之診斷方法。接著，本文以多物理量智慧化量測模組為案例，說明預壓、振動與溫度等訊號之整合方式，
以及主軸軸承健康度分級模型之建立方法，並探討其於主軸跑合、軸承狀態辨識與早期異常預警之應用。
透過上述內容，本文期望提供工具機主軸狀態監測技術開發與產業導入之參考。