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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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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