台塑導入AI拚轉型!120個專案展開中,喊出效益上看3億元
台塑導入AI拚轉型!120個專案展開中,喊出效益上看3億元
2020.01.14 | 物聯網

台灣石化龍頭台塑拼數位轉型,台塑董事長林健男今(14)日分享集團AI使用成效,除大專以上員工全都必須學習AI課程,集團內鎖定四大應用,總計有120個專案展開中,預計完成時將產生3億元效益。

為了強化與南台灣在地產業的互動與合作,工研院今日在台南六甲院區舉辦了南台灣產業大進擊創新論壇。在活動中,一口氣展示近30項在「數位轉型」、「在地優勢」及「培育新創」等三領域上的亮點技術。

其中,工研院長期的合作夥伴台塑企業董事長兼總經理林健男,也在論壇中發表演說,內容提到台塑近來導入人工智慧(AI)的作法與應用。

他強調,台塑自去年開始,全面推動AI相關技術的開發應用,以確保作業環境改善,並提升產品品質、生產及管理績效。在今年,也將進一步將AI的觀念普及到所有員工。

台塑林健男
林健男分享在台塑中,如何應用AI為企業加值。
圖/ 程倚華攝影

晉升工業4.0,AI不可或缺!台塑用人工智慧做到這4大應用

「AI是工業4.0中間的一環,如果沒有AI推行,工業4.0就無法發揮;我們認為AI才是王道,」林健男在演講一開始就開門見山地強調AI對於台塑而言的重要性。

首先,林建男分享了台塑從1970年開始,投入工業自動化、資訊化的歷程。他指出,台塑自2007年開始投入自動化生產管理系統、雲端與大數據的布局,一直到2016年,開始往工業4.0佈局。為了投入工業4.0所需的AI技術需求,台塑秉持著「自己的問題,自己解決」的精神,捐助3千萬元新台幣,協助成立台灣人工智慧學校。

展望未來的人工智慧發展趨勢,林健男強調,「以後每個人的工具就是AI,AI不是給特定人士所用。」因此, 現在在台塑內部,只要是大專學歷以上員工,AI課程都是基本培訓內容

目前,台塑希望可以透過AI技術達到4大應用情境:

1.產銷優化

為了要抬高達交率、優化產能、縮短生產週期,在接到訂單之後,台塑利用AI來推估要在哪個工廠生產、交期時間、以及整個運輸、輸送流程。同時,這樣的作法也可以協助客戶透過系統即時了解出貨資訊。

2.品質確保

在過去,使用人工抽樣檢驗,使得生產品質異常的原因追查不易。不過現在,透過AI的協助,台塑可以即時得知生產異常的原因,並且即時解決。

3.智慧保養

在過去,必須依靠老師傅經驗來判斷計畫性停機保養週期,也時常必須要等到設備異常警報、停機才能夠維修。不過在導入AI之後,透過數據化管理,可以提前得知設備可能出問題的時間,並且根據工廠適合的時間停機維修,降低維護成本、提升工廠工作安全。

4.降低成本(節能操作)

導入AI優化操作之後,可以兼顧設備安全運轉與產品品質,進而減低生產能耗。同時可以兼顧安全、品質與節能。

台塑林健男
台塑過去數十年中的數位轉型歷程。
圖/ 程倚華攝影

導入AI成效看得見!台塑未來還要加碼區塊鏈技術

也由於以上的種種優點,林健男說,「為了提高效益,我們不得不投資AI。」

不過,在導入AI到台塑工廠中之後,目前的成效如何?針對這個問題,林健男也提出數據說明。

他指出,目前台塑有120個AI導入專案正在進行,目前已經完成52案,所得到的效益估計已達到1億4千萬元新台幣;待120案皆完成之後,效益預估將超過3億。

展望未來,台塑在將AI佈局完善之後,也不會停下進化的腳步。

在把客戶、供應方、台塑三方的資訊連在一起、成立一個平台,將銷售量、預估生產時程、品質控管資訊連結再一起之後,林健男說,更重要的是下一步將會把區塊鏈技術導入。

「區塊鏈技術如果跟客戶一起導入的話,可以確保資料安全、不被更改,提升整體的安全性、保密性,」林健男說,未來希望透過區塊鏈技術,降低交易成本與風險,進而提升產業鏈效率。

責任編輯:蕭閔云

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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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