直擊抗疫隱形功臣!台灣拚成全球口罩生產大國,揭一週出貨10台產線秘密
直擊抗疫隱形功臣!台灣拚成全球口罩生產大國,揭一週出貨10台產線秘密

因應武漢肺炎(新型冠狀病毒)疫情,政府預計要 在二月底、三月初左右讓國內口罩產能每日達到1千萬片,若達此規模量,行政院長蘇貞昌說,台灣將意外成為全球口罩第二大生產國。

為達成目標,經濟部指導工研院攜手精機中心、金工中心等法人機構與工具機公會等單位,一同協助廠商要增建「60組生產口罩所需的設備及產線」。

今(14日)行政院院長蘇貞昌、經濟部長沈榮津一同參訪位於新北市鶯歌區的口罩自動化設備大廠權和機械。原本一年產能最多為30台產線設備的權和機械,在工研院的協助下,將在一個月內完成20台設備,相當於增加約200萬片口罩的日產量;另外40台設備則由位於五股的長宏機械負責生產,並由精機中心與精工中心提供支援。

工研院、精機中心、金工中心投入協力,趕工生產口罩設備

此次前來支援的工研院機械與機電系統研究所,智動化介面技術部的工程師陳永文表示,這次工研院派了約20人前來支援,自5日起進駐,確認與零組件協力廠商進貨以及關鍵零組件的貨量等問題,同時組裝設備,在10天內完成4台產線設備。

下週他們更預計交貨10台,馬不停蹄地趕工。

口罩工廠
陳永文(左)為這次工研院派來協助權和機械提升口罩生產設備產能的專業人士之一。
圖/ 蔣曜宇攝影

陳永文說,這個機台包含馬達在內,幾乎全部零件都是台灣生產,只有關鍵零組件「超音波熔接機」是從國外進口。但就權和機械來說,由於平時就有備貨,所以目前關鍵零組件的供應無虞。

一台口罩產線設備需要裝設五台超音波熔接機,用途在於將口罩三層布料、耳帶的接合,以及口罩的封邊等步驟上。

原則上,一台設備產線一分鐘約生產120片口罩,若24小時運作不停歇,一天最理想情況可以生產約17萬片,但扣除補貨等流程,一台設備一天可以生產10萬片左右。

口罩生產流程大公開

一個口罩的成形需要有三個步驟。一個外科口罩共有三層布料,外層紡黏不織布用於防水;中層熔噴不織布為靜電濾材,用來吸附病菌及有害物質;內層不織布則有透氣效果、可以吸收口鼻分泌物。

在產線中第一步驟中,口罩的三層布料透過熔接成形,經過第一個機台「口罩本體機」。此處每分鐘會處理120片口罩。

口罩工廠
生產線起點、三層布料各自捲入產線中。
圖/ 蔣曜宇攝影
口罩工廠
經過口罩本體機,三層布料熔接成形,鼻樑的壓條也是在此處接合進去。
圖/ 蔣曜宇攝影

後來經過分流,由兩道產線流進兩台耳帶機中掛上耳帶,最後進行封邊即完成。此處一台耳帶機每分鐘會處理60片口罩,兩台加起來是120片。

口罩工廠
經過分流,每分鐘120片口罩分半,流進兩台耳帶機進行接下來的作業。
圖/ 蔣曜宇攝影
口罩工廠
在耳帶機掛上耳帶、封裝後即完成。
圖/ 蔣曜宇攝影

根據經濟部公告的「口罩生產廠商利用本部附條件贈與機台生產口罩遴選」結果,未來這60台設備將分配給15家口罩生產商,分配到最多(10台)的有三家廠商,分別為康匠、永猷及恆大。康那香、順易利則分別拿到5台,其餘20台則將分給10間廠商,預計將於三月初開始正式生產。

蘇貞昌院長表示,目前第一階段的口罩供應是採實名制一人七天內買兩片的措施,第二階段口罩供應量起來後,則會優先提供醫護人員、基層診所、需長跑醫院的特殊疾病人士、陪病家屬、以及需要口罩的特別產業等。

他也呼籲大眾,要正確地使用口罩,同時贊同許多民眾響應的「你先領 我OK」的活動,期許政府到民間上下一心,一起完成防疫的任務。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #武漢肺炎
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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

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黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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