工業技術研究院

歷經2025年的跌宕，年初臺灣工具機產業回暖，1月出口年增15.7%，工具機零組件出口年增超過3成，第一季出口年增1.2%，顯示全球製造業需求春燕已現。3月底國際工具機展廠商精銳盡出，從搶攻海外訂單到智慧升級，工具機產業正站上景氣回溫與轉型交會點，期待這波轉型紅利，能轉換為下一波的成長動能。

2026台灣國際工具機展（TMTS）3月底在臺中國際會展中心登場，集結400家廠商，共1,800個攤位參展。睽違8年，工具機展重返工具機重鎮－臺中，讓這場展會更具指標意義。

本屆展覽以「AI賦能 智造永續」（AI-Powered Sustainable Manufacturing）為主題，延續近年製造業數位轉型與綠色轉型的趨勢，進一步聚焦AI導入生產流程、效率優化與製造韌性提升，凸顯工具機產業正由單機性能競爭，走向智慧化、系統化與永續化的升級路徑。

面對全球地緣政治變動、供應鏈重組，高階製造需求持續升高，工研院積極投入關鍵技術研發，協助臺灣工具機產業強化競爭體質，布局高值化市場。此次工研院共展出12項AI驅動的高階工具機關鍵技術，已成功導入國內上市櫃企業及終端應用場域，包括光隆精密、伯鑫工具、高鋒工業、金豐機器、群聯電子等指標業者。

工具機組裝品質智慧檢測　AI分析快速判定品質

傳統工具機出廠檢驗主要聚焦於靜態精度與幾何精度，雖然能確認機台基本規格是否達標，卻難以進一步掌握整機在實際運轉狀態下的動態表現。在產業現場，包含螺栓鎖附力、接合面預壓狀態、地腳支撐條件等組裝細節，皆可能牽動整機剛性、振動反應與加工穩定性，進而影響最終加工品質與設備壽命。

工研院研發的「工具機整機AI動態出廠檢測技術」，正是針對傳統檢測架構中較難量化的動態性能而設計，目的是建立一套可量測、可判讀、可標準化的整機出廠驗證方法。

這項技術以頻率響應函數（FRF）為核心指標，透過敲擊量測擷取機台的動態響應特徵，再結合AI模型進行分析判讀，藉此辨識整機結構是否存在組裝異常或性能偏差。

相較於過去仰賴資深人員的經驗判斷，此技術可將量測結果與資料庫中的標準模型進行比對，快速完成良機與異常機台的判別，並在出廠前即時回饋組裝端進行調整，大幅提升品質管理效率。此技術已協助國內工具機大廠高鋒工業導入主力產品線，將保固由1年提升至3年，並促成美國代理商INNOVA在立式機系列，增加20%訂單，產值提升5,000萬元以上。

預兆診斷技術及應用服務　AI幫設備「提前看病」

在智慧製造架構中，設備維護已從後端支援的角色，升級為影響稼動率、生產品質與營運韌性的關鍵要素。工研院研發「設備預兆診斷系統」（Prognosis Monitoring System；PMS），即是鎖定迴轉機械設備打造的智慧監測平台，任何異常徵兆都逃不過它的法眼。

設備維護最初的形態完全仰賴感官，有經驗的技師用手觸摸軸承外殼感受熱量，將螺絲起子抵著設備「聽」內部聲音，或觀察油脂顏色判斷磨耗程度等。之後隨著振動感測器、頻率分析技術的演進，機器學習的導入，設備維護從1980年代的專家系統，進入2010年以來的數據驅動模式。

工研院的「預兆診斷技術及應用服務」以振動分析為基礎，結合AI演算法與物理模型分析邏輯，將過去高度仰賴專家經驗判讀的維護流程，轉化為可自動監測、即時分析與預測趨勢的數位化機制，讓設備管理由定期保養與故障修復，進一步邁向預測維護。

透過持續蒐集設備運轉過程中的振動速度、加速度、頻譜等關鍵訊號，以健康指標模型進行狀態監測，進而建立健康趨勢預測與故障診斷能力，從訊號特徵中準確辨識設備劣化軌跡，推估健康衰退趨勢，並在異常發生前提出預警；當健康指標逼近警戒門檻時，也能同步啟動診斷模組，判別可能的故障型態。

這套系統兼具模組化、通用化與快速導入等特性，可支援多種感測配置與通訊協定，應用於馬達、泵浦、空壓機、齒輪箱、發電機，乃至金屬加工、半導體、石化與能源等多元場域的迴轉機械設備，將原本散落在人員經驗中的維護知識，轉化為可複製、可視化、可擴散的智慧服務能力。

此技術已成功應用於工具機、半導體、風力發電機等產業，提升半導體真空泵壽命50%、鑽孔機刀具壽命30%，並獲2026年美國愛迪生金獎。