8.5代廠的另類競爭  有產能,也有綠能
8.5代廠的另類競爭 有產能,也有綠能
2009.09.01 | 科技

在面板產業的遊戲規則中,新世代廠房興建一直被認為是企業競爭力的關鍵,特別是台、韓兩地的競爭更是白熱化。今年第一季,韓國三星開出了第二座八.五代廠的產能,生產十六:九寬螢幕,而另一家樂金(LG)公司也宣布開出主要生產三十二吋以上電視面板的八.五代廠產能。

在講究經濟規模的面板產業下,外界都認為韓系廠商將更具較低成本優勢,這對台灣廠商來說,會形成很大的競爭壓力,「我們想的不只是產能,更要考慮到永續經營的問題,」友達光電總經理暨執行長陳來助指出。

今年第六月,友達正式開出了八.五代廠的產能,投片量為一萬片玻璃基板,預計年底將達兩萬片的目標。開出產能,固然對投資人有所交代,但更令友達驕傲的是,這座廠房是全球第一座榮獲美國綠建築協會所頒發的「能源與環境先導設計LEED」金級認證廠房。

於 一九九四年啟動的LEED認證,二○○九年公布的第三版規範,在評估時滿分為一百分,依照永續基地開發、水資源效率、能源及氣體管理、材料與資源運用、室 內環境品質五大基礎項目給分,另外再加上創新設計與區域優先情況(Regional Priority)兩項額外加分指標,其中得分在六十到七十九之間為金級認證。

「這對我們或是綠建築協會都是新的學習,」負責統籌的友達 廠務工程中心協理邱逢梁說,過去LEED多半是針對辦公大樓為主要認證對象,但這次是全工廠的型態,加上超大面積的基地,每個環節怎麼去評估及施作,都考 驗著雙方的團隊。他舉例,像是熱處理設備增加熱能回收設計,就是將排放的熱氣再利用,節省製程中所需熱能的電力,使每台設備節約四○%的能源使用量。

建 材使用量上,廠房的鋼骨結構採用斜樑式(Buckling Restrained Brace, BRB)的設計,不僅可增加建築物韌性的支撐鋼材,在達成同樣的安全係數下,又能讓此八.五代廠每單位面積(平方公尺)用鋼量較七.五代廠房減少了一 ○%,「事先有許多準備的工夫,我們花了兩年,動員了近五百人,才達成整個綠色廠房的目標。」

「綠色廠房最大的困難點在於如何建立能源使用的模型,」台北科技大學能源與冷凍空調工程研究所教授李魁鵬指出。

資源必須有限利用
為 了建立模型,找出節能的空間,友達成立了七個委員會,大至流程,小至單一機台,一個環節一個環節拆解。但更大的轉變在於廠務的思維,「我們從豐沛資源的提 供者,轉變為有限資源的管理者,」邱逢梁指出,以前建廠只要製造單位提出水電等能源需求,廠務就是要想辦法滿足,但現在反過來,廠務制定目標,要求各單位 達成。也因為這樣的轉變,友達團隊在這過程中,就開發出不少管理的模式,未來有機會提供給其他業者使用。

然而對友達而言,綠色廠房只是綠 色行動的起點,「我們要全面推動『從搖籃到搖籃』的目標,」陳來助表示,目前友達的綠色面板占比已從二○○六年的五○%,到今年將可達到九五%。但他強 調,友達的理念絕對不是單一產品的推出,而是整體解決方案的推行,因此除了內部同仁的宣導外,友達也將供應商納入,並定期舉辦分享會。「綠色行動不只是減 法概念,也可能達成乘法的效果,」陳來助說,藉由與供應商的分享會活動,可以找出更多節能的想法。他舉例,友達在IT供應商的交流中,就利用虛擬化的概 念,把五百多台伺服器縮減整合後,電能及熱能管理都獲得不錯的成果。

「我們正在跟時間賽跑,」陳來助說,只有回到流程的管理,一動才能全動,綠色行動也才能節節貫通。

友達8.5代廠 Profile
廠房所在地:台中科學園區
量產時間:2009年6月
廠房大小:5萬平方公尺(約7座標準足球場)
生產玻璃尺寸:2200mm×2500mm,大約是一個標準撞球檯大小,可切割出6片52吋或8片46吋的面板
廠房高度:49 公尺

【每個環節,都有創新空間】
製程水回收系統:160個標準游泳池水量
在面板製程中,因為要清洗化學製劑,因此每個機台用水量極大。在考慮每個機台對水的潔淨度後,友達設計了「Water Inter-use System」潔淨水串聯系統,可以將A設備用過的水,直接可以給B設備用,不用經過水回收的流程就能重覆利用。

氣驅式風力發電:5萬輛小汽車的碳排放
目前有17座風力系統設置製程的排氣口,透過製程的排氣來進行24小時發電,每月可提供3400度的電力,一年可節省超過25噸的碳排放。

雨水回收系統:3萬戶家庭用量
由於廠房面積龐大,因此屋頂就成了相當好的回收平台,透過德國廠商開發、友達設計的37支管路將雨水回收。由於管路採用重力及離心力的原理,回收的水除了澆灌外,還可以提供系統冷卻及製程用水。

機器手臂Manz Robot:空間多更多
此機器手臂可將玻璃直立於玻璃載運台車(Carrier)上,以利玻璃能順利送進濺鍍機鍍膜。利用其6軸角度設計,可自由調整手臂行進路線與玻璃放片位置,有效節省空間使用。

巨觀檢查機(Macro):節能30%
使用不同光源(收束燈/背光)照射於彩色濾光片基板上,進行品質檢查。由於採用T5燈管及HID燈,可節能30%。除了節能外,由於此檢查機設於生產線流程上,還可以即時檢查,增加產品良率。

(照片提供/友達光電)

關鍵字: #綠能環保 #友達
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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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