中鋼不老派,用VR傳授老師傅經驗!看滿月新總座如何推動鋼鐵部隊玩創意?
中鋼不老派,用VR傳授老師傅經驗!看滿月新總座如何推動鋼鐵部隊玩創意?

一位員工正坐著,頭戴VR頭盔,一手操作搖桿,一手空中觸按,相當忙碌。從一旁螢幕可以看到他眼中的模擬環境,面對的是煉鋼廠熔漿流動的高溫環境,熔漿溫度隨時處於1500度需要精神專注。

這位訓練員正在利用VR學習如何用轉爐傾倒出鋼液,這是一道需要豐富經驗且機器自動化不易學習的製程,目前多由老經驗師傅操作,但隨老師傅陸續退休,新進人力就必須加以訓練,但溫度跟轉爐等現場情境不容易搬到教學場景施做,這套虛擬實境平台正好解決痛點。

VR 中鋼
中鋼員工利用VR進行訓練,模擬高溫環境
圖/ 王郁倫攝影

「煉鋼廠中轉爐的傾鋼作業是一項危險,且需要純熟操作技術的工作,」工研院表示,第一階段先透過中鋼提供資訊,開發出轉爐傾鋼的SOP(標準作業流程)VR訓練內容,一旦操作錯誤軟體會立刻提出警告,而2020年中工研院將開發出突發狀況應變模擬課程,第三階段目標是多人互動教學,也就是說,讓老師傅也能在模擬情境裡頭指導。

將危險的「轉爐傾鋼」作業訓練先透過虛擬實境(VR)進行。這不僅在鋼鐵業是創舉,在台灣產業人員教育訓練上也屬少數。(延伸閱讀:1,500家企業薪資全公開!你的產業中,誰給最低?誰最敢給?

其次中鋼加大投資AI(人工智慧)、水處理、高端金屬材料發展,「AI是擋不住的趨勢,跟得慢就會被淘汰!」中鋼總座王錫欽說,因此,第一波先將AI用於公安強化。

中鋼王錫欽
中鋼總經理王錫欽剛上任1個月,積極推動創意
圖/ 王郁倫攝影

中鋼將運用工研院開發的iRoadSafe智慧道路安全警示系統,在場區內及貨運車輛上加裝,用上帝視角對用路人做安全警示。另外,固定式起重機(天車)內也將加裝工研院無線電通道資訊(CSI)非接觸式呼吸偵測技術,利用演算法及Wi-Fi晶片偵測駕駛員的疲勞狀況,加強安全。

中鋼新總座,面臨產業逆風挑戰

中鋼6日宣佈與工研院技術合作,共同研發新技術,期望讓鋼鐵業價值再創新,而這次兩方合作總計11個項目,中鋼一共投資3500萬元,中鋼總經理王錫欽指出,集團將大力朝AI(人工智慧)、水處理、高端金屬材料三大方向投資。
王錫欽雖管理的是硬梆梆的鋼鐵製造業,但卻常把創意掛在嘴邊。「創意在艱困中激發!產業欠缺創意,必須借助產業合作,創造價值,藉此創意、創新、創業、創立。」他多次強調,中鋼一年提撥20億元研發費用,其中產業合作部分僅7%,他並不滿意,目標要提高至10%,並協助下游轉型。

而王錫欽這番談話其來有自,鋼鐵產業今年因上游原料成本高,但「鋼需」不振,鋼價走跌,中鋼9月獲利創今年新低,第三季稅後純益下探14季度新低點,他10月1日上任後,雙肩責任重大。

為此中鋼雙路並行,先降低成本,二是導入科技加速轉型。

中鋼
鋼鐵業對公安最重視,此次也導入AI監控
圖/ 中鋼

省成本62億元,少花費就是多賺

「我們今年賺的錢,都是自己省下來的!」王錫欽說。這番話並非玩笑,實際上,中鋼今年本目標成本撙節32億元,如今做的順手,目標上調到61.8億元,相當於多賺1~2季度獲利!

要怎麼做?王錫欽表示,中鋼至少有七招對策。首先是向礦場溝通,期望共體時艱降低進料價,其次買便宜低品味原料,利用中鋼的煉鋼技術維持品質出貨。第三是改善製程,第四是尋找其他合金替代方案,第五是提高熱進爐溫度避免加溫成本上漲,第六是提高訂單合格率。

而第七則在福建邏嶼港承租倉儲,建立中轉基地。過去礦砂輪來台,由於後段倉儲空間有限,使礦砂輪無法卸貨,在海上等待,就必須支付上億元停滯費,如今中轉地可以讓礦砂輪先到福建卸貨,減少鉅額成本。

中鋼
中鋼在台灣有多座煉鋼廠
圖/ 中鋼

材料博士王錫欽促成,成特斯拉馬達零件獨家供應商

而中鋼另還有兩大技術目標,一是加強水資源處理,二是發展高階金屬材料。

中鋼表示,極端氣候常讓水源不穩,但鋼鐵業用水量大,過去從自來水、都市污水再生,現在更朝海水淡化方向發展,而中鋼過去也發展金屬材料,曾是光碟片、被動元件、LCD面板材料供應商,現在也期望開發半導體用靶材,打入高階市場。

王錫欽本身是材料科學博士,3年前就擔任中鋼產銷智能委員會主任委員,負責推動集團產銷安全、生產成本、交期縮短、客製化系統建構4大業務,更是台灣風電協會大會理事長,對綠能跟智慧化導入相當積極。(打造離岸風電30層樓高「水下基礎」,興達海基將組400人焊接部隊拚進度

中鋼.jpg
中鋼是台灣最大鋼鐵業,也交貨給TESLA特斯拉
圖/ 中鋼

而他跟科技業的關係之深,也並非從這次跟工研院合作才開始,過去,他就曾親自拜訪特斯拉四次,拿到獨家馬達電磁鋼片原料供貨權,而中鋼能打敗歐美鋼廠奪單的關鍵是,開發出薄、耗電低的電磁片,最後以0.35mm關鍵零件小兵力大功,而當時身為技術副總的王錫欽絕對是幕後關鍵操盤手。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #VR_AR_MR
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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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