随全球节能减碳议题兴起，车体轻量化成为汽车产业发展的重要目标，汽车制造商也纷纷聚焦于轻量化材料，包括铝合金与高强度钢材料，然而对于具有不同属性的材料而言，也让加工技术形成一莫大挑战。尤其是在工具机刀具的使用寿命上，如何利用人工智能和传感器数据搜集技术，达成预测性维护的效果，是工具机厂商产品功能改善的关键。

根据国际钢铁协会研究，在不增加造价及牺牲汽车安全性能的前提下，使用先进高强度钢取代一般碳钢，可减轻车体重量25%、节省油耗5.1%，并减少5.7%的温室气体排放。虽然铝合金的表现与钢材相比更胜一筹，但由于铝材价格相对昂贵，在制造和维修工艺上都颇具难度，汽车制造商现阶段倾向于以高强度钢取代普通钢材，以及部分使用铝合金。但美国的汽车研究中心(CAR)在报告中则是透露，预计到2020年，高强度钢的用量将达到高峰，占整车重量近15%，但2040年，占比则逐步跌至近5%，届时其他轻量化材料将在其中占一席之地。

然而，高强度钢意味在强度和韧性方面具有优异的表现，但在加工作业上亦形成挑战，提高切削加工的难度，主要表现在包括切削力大、切削温度高、刀具磨损快、刀具耐用度低、生产率低等挑战。因为具备高强度和硬度，在切削加工时，刀具的负荷将大幅增加，这也额外衍生工具机在智慧机械发展下，对刀具寿命与磨耗预测的需求。

尤其工具机产业现也积极透过AI技术添翼。刀具属于生产消耗品，需要在耗损前更换新刀具，但过去业者仅能依赖产在线的老师傅凭经验来判断更换刀具的时间点，不见得每一次更换的时机点都最为符合经济效益，传统判定方法也必须先停机将刀具取出检查，造成产线停摆降低生产力。

而AI的优势在于能够做到预测性维护。例如，凯柏精机与台湾施耐德团队便将机器学习应用在刀具磨耗预测方面，利用系统大量搜集数据进行分析，并经过一段时间学习后，能够逐渐提升、修正预测维护时机的准确率以及产品良率，进而达到降低成本、提升效能等的目的。德国自动夹持系统设备制造商雄克则是和新创公司开发智慧刀杆，直接在刀具上嵌入传感器取代外部装置，除了进行刀具寿命的监控，也在加工过程记录并实时控制切削参数。