為提升台灣工具機產業的國際競爭力及技術水準，國科會於2022年啟動之「次世代智慧製造關鍵技術研發專案計畫」，由清大動機系蔡宏營講座教授主持推動，透過產學合作，研發並應用先進控制技術、人工智慧(AI)、智慧排程及高速網路技術，以實現智慧製造，現已初步展現優異成果。

根據《2021工具機產業白皮書》數據顯示，台灣是全球第五大工具機出口國，該產業對國家製造業發展具有重要影響力，2020至2024年皆呈現市值增長趨勢。在此背景下，台灣需積極發展並掌握次世代智慧製造技術，保持市場競爭力。然而，隨著AI技術日新月異，台灣如何能不落其他先進國家，發展自有產業技術？因此，本次專案計畫主要聚焦於以下幾個研究方向：

1. 開發先進控制技術：透過智慧補償系統、伺服與差補參數、曲線平滑化等技術，以協助工具機、放電加工、模具沖壓等產業提高加工精度與效率。

2. AI embedded CNC控制器：結合AI技術與控制器設計，提升國產控制器的性能。

3. 線上機器學習技術：開發適用於智慧製造廠域的機器學習技術，如線上自動特徵標示、轉移學習、持續學習等。

4. 高速網路應用：應用5G及Wi-Fi 6技術，構建感測器、控制器及邊緣運算平台的通訊系統。

5. 量測檢測模組：開發共通性量測檢測模組，提升半導體及電子製程設備的精度。

此外，該計畫還特別關注節能減碳技術的研發，例如開發低耗能切削加工技術，以實現環保目標。

計畫執行截至2024年8月，計畫團隊已初步展現研究成果，本次參展團隊分別為北科大機械系何昭慶教授團隊及台大機械系蔡孟勳教授團隊。何昭慶教授團隊專注於半導體關鍵尺寸量測技術，利用瞳面放置空間濾波器的方式，有效篩選反射零階光譜，將系統量測精度進一步提升，樣品量測結果相關係數可達0.95以上，各項關鍵尺寸之量測結果皆小於1.6%。蔡孟勳教授團隊與業界合作開發嵌入式AI CNC 控制器，著重人機介面、模型管理系統、ECB邊緣計算模組和NPU 推論加速，本計畫目前已整合熱變位預測技術進行AI 推論，亦透過U-Net模型對刀刃磨耗分析，減少運算量可達96.5%。

「次世代智慧製造」二團隊期待能於本次成果展，增進經驗交流、相互觀摩，創造更多跨領域合作機會，將學術轉化為在地產業的價值，加速產業升級，促進我國智慧製造產業的發展。