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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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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