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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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

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深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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