新生物科技改變紡織工業
新生物科技改變紡織工業
2005.11.15 | 科技

我們每天穿的衣服、伸手可及的紡織材料,絕大多數都是來自石化產業裡再加工的人造纖維產品。不過,這個我們習已為常的製造流程即將改觀,因為用玉米等生物原料織成的衣服,將在二○○六年中上市,這意味著對石油高度依賴的化學纖維產業生態,即將產生重大的變革。
這個生物科技的革命,即將改變的不只是我們每天穿的衣服,杜邦(DuPont)公司全球營運經理喬瑟夫(Joseph W.Carroll)指出:「衣服布料的構成原料即將改變,這只是第一步,未來包括汽車內裝、室內裝潢材料、工程聚合物等等,都將逐步擺脫石化陰影,由生物技術來取代。」 聽起來這個影響將非常大,但到底是什麼樣的創新,才能掀起這個龐大的產業波瀾?這一場化工產業大革命的始作俑者,源自一個稱為Sorona赤獄E合分子,更嚴格說起來,是佔Sorona酉E合分子中四○%,一種稱為生物基PDO(1,3-丙二醇)的關鍵分子原料。

取代傳統石化纖維 Sorona? 成本可省四成

過去,製造化學纖維用的PDO原料,主要以石化原料提煉,現在新的生物基PDO技術則是來自於玉米中的葡萄糖,再以生物方法催化而成。這種生物基對環保的貢獻很大,除了有效擺脫對石化能源的依賴之外,製造過程更比傳統石化流程節省三○至四○%。過去,靠著石化產業建立龐大化工帝國的杜邦,將以這些研發時間超過十年的生物科技,邁向不一樣的新未來。它第一步企圖取代的,就是目前人造纖維的主角之一,全球每年消耗約二百五十萬噸的「尼龍6」聚合分子。
杜邦自己對Sorona赤煽虧搕S是如何呢?光是看表面宣傳也許還不夠準確,台灣遠東紡織公司長纖事業部副理陳正一從合作廠商的角度分析,一語道破指出:「光是看杜邦最近陸續將那些喊得出來的,那些一大堆什麼龍的聚合分子製造權,通通簽出去給別人做,自己唯獨保留這個Sorona芋A就不難想像他們看待這個技術的重要程度。」
其實杜邦的Sorona谷郎b二○○○年就問世,但直到今年才正式興建量產工廠。今年五月,杜邦剛與全球最大製糖公司之一泰利樂(Tate & Lyle PLC)公司簽訂合資計畫,成立一家雙方各持股五○%的新公司——杜邦泰利樂生物機產品有限公司,工廠設在美國北卡羅萊納州,並預計明年初完工,三月開始年產四萬五千頓生物基PDO。也就是說,明年就可以合成出約十一萬噸的Sorona酉E合分子。喬瑟夫換算這整個新的環保製造過程,將會減少二氧化碳排放量,「相當於減少了十一萬輛車一年所排放的二氧化碳總量。」而之所以與泰利樂合作,「因為杜邦只取製造生物基PDO所需的葡萄糖分子,其餘製造過程的產物,全由泰利樂公司再開發成其他應用。」

生物新材料 可用於保暖外套和內衣

杜邦Sorona言y戰略的第一步,將會以亞洲為主。今年十一月杜邦正式在台灣介紹Sorona酉E合分子的創新技術,同時也為明年第三季以Sorona阬揭赤漸洫惜W市之後的商業布局,積極和下游合作廠商接觸。目前全世界確定獲得授權、以Sorona邑i行各式纖維布料加工的廠商,主要集中在東亞各國,台灣地區是由遠東紡織獲得授權。喬瑟夫不諱言表示,「市場龐大的中國大陸,將會是Sorona迆臚@階段發展的最重要市場,所以大陸除了有四家紡織公司獲許為授權廠商外,未來第二座Sorona酉E合分子量產工廠,雖然產能與規劃都還沒確定,但地點應該就是選定在中國大陸了。」

擺脫石油依賴 未來擁有價格優勢

從產品特性來看,Sorona身搢膆耵型鴔瑂P環保技術,符合我們這個時代對高科技和環保的需求,它同時也是個相當迷人的新材料,因為它兼具了聚酯與尼龍的特性,在織品所注重的彈性、色澤鮮豔度、抗紫外線、抗氯、以及抗污免燙等等表現,都比其他化學纖維織品更好,所以應用面更可從保暖外套、運動服一直到柔軟內衣全面涵蓋,應用的潛力的確相當驚人。 儘管魅力無窮,不過做為新材料,Sorona谷P樣必須面對嚴格的市場機制挑戰。對於現階段Sorona赤漲言說A的確比它的競爭對手尼龍來得高,杜邦的中國與台灣區營銷經理周進也不否認,「價格會影響到Sorona赤滷擘s速度。」讓合作廠商願意吸收的理由是什麼?除了符合未來趨勢的魅力之外,遠東紡織短纖事業群襄理張瑋玲指出了另一個重點:「從石化原料來的傳統纖維,例如尼龍6,雖然比較便宜,但因為原油價格被操作的變數實在太多,相形之下,從玉米來的Sorona酉顳瘨掍略騆酋w,對成本控制與長期採購來說,其實不見得沒有優勢。」 當然,你不可能期待在Sorona酉s成的衣服裡,真的聞到玉米片的味道,畢竟紡織纖維工業是個相當冗長且複雜的化學處理過程。儘管讓Sorona乳硅蛣M分解的技術也還在研發中,甚至我們也無法預估,萬一Sorona角j量應用之後,是否有可能帶動目前仍處於爭議狀態的基因作物全面滲透。不過確定的是,人類這場擺脫石油的能源大戰又往前邁進一大步,Sorona赤滌搘@,宣示了生物科技將帶動另一波纖維革命的開始。

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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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