【徵求合作夥伴】AI 與智慧刀具監測：讓加工過程可視化的關鍵技術
2026-03-31
馬森科技
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在精密製造與CNC加工產業中，刀具狀態與製程品質長期仰賴人工判斷，導致刀具磨耗不可視、製程異常難以及時發現等問題，進而影響良率與生產效率。隨著少量多樣與高精度需求提升，傳統加工模式已難以應對。 透過導入結合觸覺感測、IoT與AI分析的智慧製造技術，可即時蒐集振動、切削力與負載等加工數據，進一步實現刀具壽命監測、異常預警與製程優化。此類技術不僅能降低停機與報廢風險，也可逐步建立企業專屬的加工知識庫，將經驗轉化為可複製的數據資產。 然而，多數中小企業在導入 AI 製造時，仍面臨成本與效益不確定的挑戰。因此，透過示範案例與實際場域驗證的合作模式，能有效降低導入門檻，加速智慧製造在產業中的落地與擴散。
在精密製造與 CNC 加工現場，許多關鍵決策仍仰賴工程師經驗，包括刀具使用、加工參數設定與異常判斷。然而在少量多樣與高精度需求下，企業逐漸面臨一個共通問題：加工過程缺乏數據化與即時可視能力。
因此，馬森科技透過數據監測與物聯網（IoT）技術結合加工設備，建立可即時監測與分析的智慧製造系統，正成為製造業數位轉型的重要方向。
製造業常見的加工痛點
- 刀具狀態不可視 刀具磨耗與崩刃難以即時掌握，容易造成不良品與停機損失
- 製程異常無法即時發現 振動、負載異常多在事後才被察覺，缺乏預警機制
- 加工參數依賴經驗 缺乏數據支持，難以建立最佳化加工條件
技術解方：數據監測 × IoT × 觸覺感測
以物聯網（IoT）與加工數據監測為核心，透過在刀具端導入感測技術，即時蒐集加工過程中的振動、負載與切削狀態等關鍵數據，讓原本不可視的加工過程得以被量化與掌握。
同時，結合製程經驗與分析能力，協助企業判讀數據並優化加工條件，可實現：
- 刀具壽命提升：依實際使用狀態調整更換時機，避免過早或過晚更換
- 加工參數優化：透過數據與經驗分析，找出較穩定且高效率的加工條件
- 製程穩定度提升：降低異常發生頻率，提升整體良率
- 經驗系統化累積：逐步將現場經驗轉化為可記錄、可傳承的數據依據
此階段著重於「數據可視化與製程理解」，為後續導入更進階智慧分析與自動化決策奠定基礎。
為何中小企業導入困難？
儘管技術成熟，多數企業仍面臨導入成本與風險疑慮、缺乏測試與驗證場域，以及不確定實際效益，因此，以「小規模示範 → 成功複製」的導入模式，成為降低門檻的關鍵策略。
合作計畫招募
經濟部企業署目前正在推動產業合作計畫，將透過 新創與企業共創示範案例 的方式，協助製造業導入智慧製造技術。
計畫合作模式
- 盤點企業現場加工痛點
- 導入 AI 與智慧刀具監測技術
- 建立示範應用案例
- 將成功模式擴散至更多中小企業
徵求合作夥伴
歡迎具下列需求之生產製造業者與我們洽談合作：
- 缺乏即時量測與數據回饋機制
- 刀具磨耗不可視，難以有效監測
- 刀具選用與參數設定仰賴經驗
- 缺乏製程參數最佳化依據
- 現場異常狀態不易即時偵測
- 無刀具崩刃、磨耗監測機制
- 加工經驗尚未數據化
- 尚未建立材料／刀具／參數加工資料庫
歡迎適用 #BT30 #BBT30 設備的夥伴>>>免費導入+製程優化服務<<<
聯絡資訊
公司名稱：馬森科技股份有限公司
聯絡窗口：郭柏毅 行銷業務經理
電話：04-2473-6883 #10
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