當目前台灣正積極探討如何能因應德國工業4.0策略，解決「無頭產業」缺口，建立業界於控制器、感測器IC設計等核心元件的自主研發能量時，卻常忽略了還有另一種無感量測(sensor less)方式的重要性。其係透過對於有效的演算法來比對、分析各階段加工過程的大數據，建構起終端使用者(End User)加工所需的CPS網宇實體系統，刀(把)具則為其中關鍵。

　　包括曾參與起草行政院「生產力4.0」方案的美國NSF智慧維護系統中心(IMS)主任、辛辛那提大學教授李傑，便是藉由所開發的預測演算法與高聖精密機電公司(COSEN)、中正大學合作，建構鋸床鋸帶製程健康預測分析的雲端技術情境。先利用中正大學的力量感測器上傳切削力、螺桿預壓等數據上雲端；再經多變量統計分析巨量資訊，來找出代表性能之參數，以反饋控制端，保持切削力一致，作出不令人擔心(worry-free)的鋸床。
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