痛點

• 憑經驗判斷刀具是否能夠繼續加工，一旦崩刀或斷刀等狀況，損失大量工件及時間成本，也會影響生產進度

• 少量多樣且精度要求高的趨勢，刀具/工件成本越來越高，針對多樣性的刀具與工件材質難以掌握刀具壽命，同時遇到經驗僅在少數人身上，造成缺工以及難以傳承的問題

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​預期效益

• 解決以往以人工紀錄刀具使用時數，且難以對應加工材質判斷剩餘壽命的難處，藉由AI 演算結果精準掌控且降低刀具耗用成本

• 透過CNC產品加工參數、以及電流傳感器，以深度學習SMO算法建立模型，提供刀具健康度評比功能，並提供預警通報

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