TOSHIBA半導體廠節能減碳現況與發展
TOSHIBA半導體廠節能減碳現況與發展
2008.08.11 | 科技

一、前言
為因應地球的氣候暖化現象及生態的保育,降低半導體製造對於環境所帶來的影響,國際的半導體大廠,紛紛提出節能減碳的策略,在維持產量及經濟效益前提下,同時維護環境的生態,並可提升企業的形象。本文將對國際半導體大廠-日本TOSHIBA公司,在半導體廠的節能減碳措施,做現況及未來規劃之探討,以提供國內半導體業在節能減碳上之參考。
二、TOSHIBA節能減碳現況分析
根據TOSHIBA集團所生產的產品CO2 排放量比較,以半導體產品的CO2排放量47%比例為最高,其次是社會基礎設施產品占16%,第三為LCD產品占14%,圖一詳列出TOSHIBA集團內生產各類產品所排放CO2的比例。
圖一 TOSHIBA各項產品的CO2排放比例

TOSHIBA實行節能減碳的措施,詳列如表一所示。

表一 TOSHIBA實行節能減碳的策略


 
TOSHIBA半導體採用集團內生產的產品如:空調用設備、Renewable電力設備、電漿廢氣處理設備等,實行上述的節能減碳策略後,於2006年CO2排放量為1,130千噸(如圖二所示),雖然比2005年排放量多,但以生產量的單位排放量比較,則比2005年更減少了約7%,而由每年單位生產量的CO2排放量來看,是呈逐年下降的趨勢。TOSHIBA 2005年的半導體營收為9,045百萬美元,而2006年更成長為9,782百萬美元,成長比例為8.14%,由此可知TOSHIBA每單位的CO2減量成效良好,且營收並不受影響反而上升,所以TOSHIBA能確實的執行節能減碳的策略,並有效地利用資源,創造更高的營收貢獻度。
圖二 TOSHIBA半導體廠歷年減碳的成效


三、TOSHIBA半導體廠未來的節能減碳目標
TOSHIBA半導體廠在未來的節能減碳的實施方向,將以減少因用電而排放的CO2為目標,以1990年為基準年,於2010年減少25%。而造成溫室效應的PFC氣體的排放量,將以1995年為基準年,於2010年減少10%。在資源的有效運用上,以減少廢棄物的排放,則是以2000年為基準年,於2010年減少20%。
由圖三所示,TOSHIBA集團於2006年減碳的績效達到430萬噸CO2,其中半導體及光電產業所生產的電子元件,則減少排放111.8萬噸CO2,占集團內所有減少排放CO2的26%,其比重僅低於家電產品的41%,位居第二,如圖三所示,對於未來所有製程造成的CO2排放量,則以2000年為基準年,按每年減少的比例,朝向2025年減少1,060萬噸CO2,但TOSHIBA仍希望調高為減少3,570萬噸CO2,達成最高的目標。
 
圖三 TOSHIBA 於2025年降低CO2排放量之目標

四、結論
我國半導體產業為二兆雙星之重要產業之一,而TOSHIBA在半導體產業降低CO2的排放經驗可知,我國的半導體廠仍有節能減碳的改善空間,而國內目前進行的措施,相較於日本產業對於環境影響所制訂的政策,他們以較高的目標完成節能減碳外,並同時創造企業的利潤貢獻度。我國半導體廠若以TOSHIBA為基準,發展出更多的節能方向及目標,除了可以為環保減碳善盡企業社會責任外,在歐盟積極推動綠色環保的產品潮流下,相信企業節能減碳的實行,能為企業帶來更多商機,同時也提升企業在綠色產品的競爭力。

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

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林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

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博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

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