在智慧製造成為產業核心競爭力的今日，加工模擬驗證已從輔助工具躍升為確保數位製造可靠性與效率的關鍵。隨著自動化與 AI 應用快速普及，刀具路徑與加工參數的設計逐漸由人工經驗轉向演算法生成。這雖大幅提升設計效率與創新速度，但也帶來一個關鍵挑戰──如何確認自動生成的數據能在實際產線上安全執行並維持品質。若缺乏驗證，將導致刀具損壞、工件報廢、機台受損，不僅增加成本，更延誤交期與削弱客戶信任，對資源有限的中小型加工業尤為不利。因此，加工模擬驗證已不只是技術選項，而是回應產業對降低試切成本、縮短導入時程與確保穩定品質的迫切需求。
本文探討日本津田駒搖籃式傾斜軸定位精度，採用角擺檢查儀進行量測，比較角度編碼器開啟與關閉的差異。結果顯示，開啟編碼器時定位精度與重複性表現優異，補償後誤差縮至4.7角秒；關閉編碼器則在±10°區間出現非線性誤差，最高達155角秒。研究指出，1度分割量測可揭示機構特性，對五軸機開發具重要參考價值。
本研究針對滾珠螺桿預壓力監測問題，提出基於小樣本數據擴增的診斷技術。長期運轉導致預壓力下降，影響定位精度，傳統方法難以收集足夠數據。本文利用生成對抗網路（GAN）擴增振動訊號，改善數據不平衡，並比較CNN、MLP及XGBoost模型性能。結果顯示，GAN生成數據能顯著提升預測準確率與泛化能力，為工業機械健康監測提供有效解決方案。
