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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