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國立彰化師範大學 工業教育與技術學系 石文傑所指導 張育家的 實虛整合技術應用於物料顏色辨別及倉儲之研究 （2021），提出台達cnc控制器關鍵因素是什麼，來自於可程式邏輯控制器、物料辨別、自動倉儲、實虛整合技術、Factory IO。
而第二篇論文國立彰化師範大學 機電工程學系 黃宜正、沈志雄所指導 羅乾耘的 建置類神經網路模型優化伺服調機參數預測CNC加工性能 （2021），提出因為有 CNC工具機、伺服參數、廣義回歸類神經網路、基因演算法、轉移學習的重點而找出了 台達cnc控制器的解答。
實虛整合技術應用於物料顏色辨別及倉儲之研究
為了解決台達cnc控制器 的問題，作者張育家 這樣論述：
隨著科技的日新月異，製造業生產方式不斷的進步與更新，從原本傳統的人力轉變成自動化生產，而工廠轉型的過程中，除了要耗費大量的資金外，倘若發生設計與實際使用不符，都對工廠轉型造成嚴重的影響，若能先利用軟體模擬和測試產線流程，可以避免二次開發問題發生。本研究以虛實整合(CPS)為基礎，採用既有元件，但是以創新整合的方式，開發新的實虛整合應用方案。實體機構的光纖放大器先對物料顏色偵測數值，透過可程式邏輯控制器(PLC)計算與分析，判斷物料顏色後，再將物料送至虛擬工廠中，模擬工廠運作(進料、加工、組裝、自動倉儲及出料功能)，並以人機介面為操作主軸，整合實體機構的物料顏色辨別系統與模擬軟體Factory
IO所建構的自動化虛擬工廠，達成實虛整合的技術應用。
建置類神經網路模型優化伺服調機參數預測CNC加工性能
為了解決台達cnc控制器 的問題，作者羅乾耘 這樣論述：
CNC工具機產業對於加工工件的品質需求具有三項互相牴觸的加工指標，分別為快、準與穩，其分別代表速度、精準度及表面粗糙度，CNC工具機引入人工智慧在加工產品品質上提高及產能提升，此外在工廠傳統只能對單一機台進行調機，製造業無法在短時間內銑削加工取得大量加工資料，故如何使用僅有的少量加工資料快速地轉移到另外CNC機台進行調機成為了未來的研究重點。本文透過轉移學習方法，建構基因演算法優化廣義類神經網路(General Regression Neural Network)，並且以田口實驗方法設計實驗，以伺服驅動參數作為模型之輸入，預測其三項加工指標，預測結果表示對於加工性能之平均預測誤差為15.99
%，相較於未轉移學習前的模型平均預測誤差提升了3.93%。將預測模型結合基因演算法(GA)，建立完整伺服參數調機系統，以「快」為加工需求狀態下，加工時間改善率為1.6%，以「穩」為加工需求狀態下，表面粗糙度最高改善率為22.5%，伺服扭矩剛性最高改善率為87.6%，以「準」為加工需求狀態下，精度最高優化率為34%。研究結果表明，本文所建構之伺服參數調機系統，提供使用者利用少量加工資料利用轉移學習方法，轉移到不同的加工機台，得以進行針對不同CNC工具機調機方法與依據。