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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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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