一、產業需求
工具機在切削過程中，刀具磨耗程度會直接影響加工精度品質，為確保產品品質，目前產業普遍做法為提前換刀，但生產成本相對提高，若延後換刀則須承擔斷刀、崩刀引起的設備故障與不良品產出，因此，通過建立刀具磨耗壽命預測技術加速產業升級轉型進程。
二、技術介紹
1.HUNTER刀具履歷系統介紹
本公司通過經濟部工業局推動中小型製造業供應鏈導入AI應用加值計畫，成功研發刀具壽命診斷與預測系統，本計畫利用CNC車銑複合中心機加工分度盤關鍵零組件-轉塔為例，蒐集加工設備參數與使用對刀儀量測3種加工刀具(平面銑刀、銑刀與精搪刀)的變化特徵如刀長、刀徑與影像等資訊，通過無線射頻辨識技術(RFID, Radio Frequency Identification)，將原始量測數據寫入HUNTER系統以建立刀具使用履歷，通過HUNTER系統進行透明數位化高效生產管理。
2.刀具壽命診斷與預測模型
結合卷積神經網路與遞歸神經網路採用長短期記憶架構之卷積遞歸神經網路(ConvLSTM)，提取數據庫特徵資訊，包含刀徑、刀長磨耗值、刀徑磨耗值、刀具磨耗面積、刀具影像磨耗等級、轉塔加工次數與最後一次加工，進行神經網路模型訓練預測，建立刀具壽命預測模型。
3.技術綜整
將刀具壽命預測模型導入HUNTER系統，HUNTER系統自動代入數據庫資訊進行刀具壽命分析預測，提供管理人員確認刀具汰換時機，避免過早換刀成本浪費與減少因刀具狀態異常造成不良品發生，以及自動回寫加工設備進行加工參數補正提升刀具使用效益。
三、計畫效益
透過刀具AI診斷與預測系統，可預測每次加工的刀具磨耗，推估刀具可再加工之次數，建立刀具加工次數標準，以精確利用刀具及減少加工品損壞或重工，以歐權科技年預估生產至少7,000個轉塔(加工168,000孔位)，可節省刀具成本約1,130,800元/年。

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