近年來隨著工業4.0的技術發展，製造業朝向數位化、模組化邁進，由於物聯網的普及，存儲和計算成本變得越來越便宜，數位雙生變得更加實惠可行，並推動製造業的未來。應用數位雙生技術可以在實際加工前透過網路空間以及模擬的方式即時控制和優化產品、找出問題並提出解決方案，而不用經過現場實際機台的反覆測試。本文帶領讀者認識數位雙生的由來及其發展與應用，透過盤點國內產業的技術發展以及應用現況，進一步了解工具機產業痛點並探討如何提升加工性能，最後提出一個應用數位雙生於智慧化加工性能精進的控制器加工參數智慧模組作為範例。
前言
臺灣工具機產業應用開發製造技術成熟且供應鏈完整，但國內加工業者對於控制器參數與工具機性能匹配關係較不嫻熟，往往都是使用一組保守之控制器參數進行各類加工，無法發揮機台最佳性能。雖然工具機在準備出廠時都會進行控制器參數調整，但製造商並無法掌握使用者的加工實境，如加工工件的重量與外型、加工品質、加工時間的權重、加工的刀具與材質等，因此加工效能與品質不盡理想。
隨著工業4.0各項技術發展，包括智慧機台、智慧工廠、物聯網(Internet of Things, IoT)、智慧機器人(Intelligent Robots)、大數據(Big Data)以及虛實整合(Cyber-Physical System, CPS)如圖1，如何應用新的技術提升既有以及未來將開發的CNC工具機的加工性能便是目前重要的課題。工業4.0的技術概念在國際上被公認為製造產業在面對經濟危機、非本地化生產的趨勢以及市場複雜性增加的反應策略之一，其技術基礎紮根在物聯網，在工業層面可以透過物聯網的架設、感測及遠端控制設備，使得真實世界與虛擬系統之間能更直接的整合，因此提高效率、準確性以及經濟效益。而其中的關鍵技術為虛實整合，在虛擬與實體層面運行並與實體設備互動，透過虛擬設備感知實體設備並依此控制真實世界的實體設備。
近年來，虛實整合以及數位雙生的技術已被嘗試應用在製造領域[1-3]，透過這些技術的應用，可以在實際加工前透過網路空間以及模擬的方式即時控制和優化產品、找出問題並提出解決方案，而不用經過現場實際機台的反覆測試。本文主要討論如何將數位雙生的技術應用在工具機的加工性能精進。首先介紹數位雙生的技術並盤點產業的技術發展以及應用現況，接著進一步了解工具機產業痛點並探討如何提升加工性能，最後提出一個應用數位雙生於智慧化加工性能精進的控制器加工參數智慧模組作為範例。
何謂數位雙生
數位雙生，亦稱數位孿生、數位雙胞或數位分身，源自英文的「Digital Twin」，這個技術的概念最早是耶魯大學的電腦科學家David Gelernter在其1991年發表的著作「Mirror Worlds」中揭露[4,5]，而2002年密西根大學的Michael Grieves則在籌建產品生命週期管理(Product Lifecycle Management, PLM)中心時，首次將數位雙生的概念介紹給工業界，其投影片呈現如圖2所示，雖然圖片描述為PLM的理想概念，其具有數字雙生的所有元素：真實空間、虛擬空間、真實空間與虛擬空間之間的數據與訊息交流連結[6]。
2010年美國太空總署NASA在嘗試改進太空飛行器的物理模型模擬並發表發展藍圖時，提出數位雙生的第一個實用定義「對運輸載具或系統進行完整的多物理、多維度的概率模擬，使用最佳可用的物理模型、感測器更新、機組歷史等資訊，以反映它的飛行雙胞胎的一生。它是超現實的，可以考慮一個或多個重要且相互依賴的運輸載具系統。」而除了航空領域的研究，2013年出現了第一個關於數位雙生在製造業的研究報告，其他文獻中出現的數位雙生的定義統整如表1所示[7]。工業界和學術界以幾種不同的方式定義數位雙生，數位雙生可以說是竣工產品的集成模型，旨在反映所有製造缺陷並不斷更新使用時持續的磨損狀況；其他則廣泛地定義數位雙生為在即時環境中模擬實體對象的啟用感測器的數位模型。基本上，數位雙生可以定義為有助於優化業務績效的數位檔案，紀錄著實體從過去到現在不斷發展的行為。數位雙生是建立在大量的、累積的、即時的、跨維度的真實世界的數據量測的基礎上。數位雙生是產品設計和工程活動不斷改進的結果，疫情加速全球數位化的腳步，而資通訊系統的數位化是數位雙生得以實現的基礎，如今國際標準組織也開始了數位雙生的標準化作業以及提供相關應用的指引[8]。
數位雙生的概念由三個不同的部分組成：物質/實體產品、數位/虛擬產品以及兩者之間的連接。實體產品與虛擬產品之間的連接包含從實體產品流向虛擬產品的數據資料以及將虛擬產品取得的訊息投入到實體環境。這個概念後來又被分為三種類型：數位雙生原型(Digital Twin Prototype, DTP)、數位雙生實例(Digital Twin Instance, DTI)及數位雙生集成(Digital Twin Aggregate, DTA)。DTP包括設計、分析和實現實體產品的過程。DTP存在於實體產品之前。DTI是產品製造後每個單獨實例的數位雙生，而DTA是DTI的集合，其數據和訊息可用於詢問實體產品、預測和學習。數位雙生所包含的特定訊息是由使用案例驅動。而數位雙生是一種邏輯結構，代表其實際數據和訊息可能包含在其他應用中[9]。
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