自从2011年工业4.0问世迄今10年来历经不同阶段，CNC工具机也从最早期仅通过安装sensor、IIoT搜集传递关键资讯；到后来开始建构平台，或协助于云、端资料库累积足够大数据之后，可用来建立预诊相关零组件、刀具等耗材寿命的参数与模型。拜今年新冠肺炎疫情推动WFH潮流之下，接下来还可望加速产业OT与IT领域无接触整合。

回顾2011~2016年在台湾推广工业4.0(Industry 4.0)初期，许多机械业者在官方说明会上最常提出的问题，就是：「如果每部机器上都加装了那么大量感测器，售价要增加多少？」、「若客户机器都用不坏，开发了新机要卖给谁？」殊不知机器初期加装大量感测器，往往只是为了搜集资讯；接下来还要等到融入软体、工艺相关参数与模型、演算法之后形成专家系统，以有效预诊维护设备或加值，才算实现真正工业4.0的核心理念CPS(Cyber physical system)，有助于最终转型为数位企业。

图1 : 目前终端加工业者(User)为了争取市面上多样少量、大批量客制化或难切削材订单，还要克服24hrs不间断作业与设备稼动率等课题。 (source: img.directindustry.com)

尤其目前终端加工业者(User)为了争取市面上多样少量、大批量客制化或难切削材订单，还要克服24hrs不间断作业与设备稼动率等课题。唯有借着掌握所有工艺和预防性维护(Predictive Maintenance)技术，来分析制程中搜集与累积的大量设备运作即时资料；并搭配设备制造厂商(Maker)提供相关参数或量身订作，才能产生真正有效的预防性维护模型，用于设备故障前有效预测、找出潜在问题并即时解决。「倘若预测越精确，便能缩短前置时间，以延长设备、零组件寿命，实现零意外停机理想，甚至满足未来自适应智慧制造需求。」
...
...