面對全民智慧行動時代，人工智慧應用領域愈來愈普遍，而臺灣製造業要邁入智慧製造的時代，第一步就是推動智慧機械的發展。但是對於中小企業而言，舊有生產設備仍在使用年限內，為打造智慧生產線而整批汰換幾乎不可能，因此較可行的辦法是採舊廠升級，先將機械數據可視化，將數據連結到雲端，使機台的各項資訊與動態能夠被掌握，進而讓產線更穩定。為了推行臺灣智慧製造政策，國家實驗研究院台灣儀器科技研究中心以中心光學智慧製造工廠為示範場域，提升車削定心系統 (alignment Turning System, ATS）的穩定性、效率和精度。

如何讓機械數據可視化？ 靠感測器

　　人類可以透過日常累積的經驗與學習，讓生活愈來有效率，避免失誤。就像我們每天上班出門前，會靠著過往經驗判斷：要走哪條路最快？要在哪一節捷運車廂上車，下車就可以直接換線或轉搭其他交通工具，再藉著每一次上班的結果，去修正下一次的判斷。而當機械裝上感測器，就如同賦予機械五官，使機器可以看得到、聽得到，藉此不斷地收集數據進行回饋，才能使得AI技術能正確地應用。而針對不同的需求，感測器類型的選擇與其架設也不能輕率，感測器依量測方式區分為直接式量測與間接式量測，目前常用之感測器大多為間接式量測，所量測到的感測器訊號包括力、力矩、振動、聲音、聲發射、電流、光或影像、熱、磁等不同物理量，以提供各種資訊進行AI製程監控。

　　儀科中心除自主開發機上檢測軟硬體模組，加速製程精度與速度外，亦在車削定心系統關鍵模組位置裝設感測器，例如在刀具軸及鏡組旋轉軸等位置，架設振動感測器，瞭解加工與檢測過程中振動資訊資料，亦在液靜壓轉台油路以及加工區域等位置裝設溫度感測器，監控溫度變化趨勢，由於車削定心系統除了加工模組之外，亦有機上檢測模組，可檢測光學鏡組偏心量及幾何尺寸，因此，控制器數據除了紀錄各軸位置、加工補正參數等加工參數外，亦包含機上檢測結果；所記錄數據除彙整於機邊電腦資料庫 (MySQL) 之外，亦透過網路即時線上監控系統狀態並利用工程軟體進行加工參數分析。

機械雲是智慧機械的重要應用

　　有了數據之後，我們就可以在雲端建立機械資料庫，進行後續的數據分析與應用。光學車削定心系統用於製造具有非常低偏心誤差的精密光學鏡組，儀科中心發展雲端架構的光學車削定心系統，具備即時遠距數據擷取，此系統整合工業物聯網（IIoT）開發模組，可快速建立自動化設備的通信，包括PLC、控制器、軟體、記錄器、IO、和其他自動化硬體，我們亦使用開發軟體創建遠距圖形監視系統的架構。可以輕鬆維護和監控光學鏡組的即時加工數據。將光學製造業推向數位化及智慧化，大幅優化現有的製造模式，帶領光學製造業從人為控制的程序轉移到全自動運作。