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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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