智慧製造中「刀具選用與刀具壽命監控」是工件品質跟製造製程效率關鍵的一環，因此是工具機運作效能的指標。此技術結合現場監控數據，實驗室檢測及深度學習運算，提供不同工件材料和產能需求之優化刀具選擇與加工參數組合，增進工具機的運用效能。以切削的線上監控，建立以(a)切削推力、(b)馬達電流為核心的切削知識庫，結合實驗室檢測環境，蒐集(c)工件表面粗糙度(d)切屑特徵(e)切削溫度等相關數據。導入深度學習的運算，依據材料切削的難易程度(Machinability)，提供刀具選用及匹配適合之切削參數。切削知識庫可提供各類工具機在不同產能需求，及各種元件材料下之刀具選用及優化加工參數組合，及加工製程中刀具壽命的預警。除了解決人為判斷的誤差及人才斷層引起的經驗傳承危機，更能增進工具機運用上的效能，及準確的物流管控，降低加工新工件材料及引入高階工具時所須之經驗累積的時間及成本。