甩開高碳排原罪,台泥喊出「2050年達到碳中和」!張安平的減碳三部曲怎麼進行?
甩開高碳排原罪,台泥喊出「2050年達到碳中和」!張安平的減碳三部曲怎麼進行?

台灣最大水泥供應商台灣水泥17日舉辦法說會,台泥董事長張安平率領一級主管宣示2050年混凝土邁向碳中和,致力減少二氧化碳排放及提升能源效率。張安平提到,2020庚子年是疫情衝擊的一年,新冠肺炎疫情是老天給的一張考卷,但全世界到現在都沒解決,似乎交了「一張白卷」,面對全球越來越嚴峻的氣候變遷,他期許人類不該再交白卷。

台泥
台泥董事長張安平(中間)率領一級主管宣示2050年混凝土邁向碳中和。
圖/ 陳映璇攝影

「水泥是取自於大地,用之於人類文明,但原罪是較高二氧化碳的排放。」台泥自2019年啟動科學減碳計畫,率先承諾科學基礎減碳標準SBTi,設定2025年減碳11%,同時擁有台灣第一張水泥碳標籤;今年則加入全球水泥及混凝土協會GCCA,共同發起2050年氣候願景,目標2050年前水泥產品達到碳中和。

不過在兩個鐘頭的法說會中,投資人都沒有提到減碳相關議題,張安平語帶激動表示:「大家都只談到錢,我很失望!碳排放的議題不是只有公司做,而是所有人都該關心,才有未來。」攸關台泥未來的減碳之路,張安平帶領團隊做了哪些事?

積極減碳,目標2050年水泥產品達到碳中和

台泥超過7成營收來自水泥部門,整場法說會以「減碳」為主軸,台泥總經理李鐘培提到,2030年台灣及中國大陸水泥碳排放強度較2016年降低31%及20%,2050年達到碳中和,提供淨零碳排的混凝土產品,「 這個目標在集團已是總動員,各廠必須設定減碳的KPI,並列入績效考核,做不好要扣績效獎金 。」

減碳第一步,建置再生能源

台泥旗下台泥綠能專注在再生能源及儲能事業,目標在2030年前建500MW再生能源電廠,能減少三分之一的外部用電。台泥綠能目前已發電裝置量為35MW、建置中裝置為49MW、規劃中裝置量為92MW,近期攜手台鹽綠能蓋首座漁電共生案場,明年底商轉;更獲得台東紅葉部落的高度支持,將建造台灣首座多功能的地熱發電廠,它涵蓋了發電、觀光及溫泉,配合國家綠能政策。

而因應再生能源間歇性的特點,台泥也投入儲能,近期得標台電「儲能自動頻率控制(AFC)調頻備轉輔助服務」、共5MW容量,運用儲能來調節電力系統的頻率,解決電網的不穩定性。

透過台泥綠能負責蓋電廠,台泥能元科技開發高效能電池,長遠的目標是,提供參與再生能源倡議組織的RE100成員一個完整的解決方案,從2019年報顯示,儲能方面預計投入的研發經費占營收的2.5%。

減碳第二步,大量使用替代燃料

台泥訂定2025年生質燃料使用達到10%,張安平更要求內部取得工廠附近的土地,共計1千公頃土地拿來做造林,當作自用生質能來源,降低燃燒煤炭的使用。

減碳第三步,配合碳交易市場發展

李鐘培強調:「碳交易不是賺錢,碳交易讓業者自律減碳,」像是2018年歐盟碳權價格翻倍,當買不起碳權時,業者就必須自主投資減碳或減產,當碳排放權成為交易商品,同時也激勵企業減少二氧化碳排放量,不只歐盟,中國大陸也積極推動碳交易市場,響應減碳已成為世界的主流。

縱使推動節能減碳,台泥今年前三季合併營收新台幣822億元,稅後淨利184億元,年成長4%,樂觀看待明年中國水泥市場的需求。台泥也透露將有新的低碳水泥廠投資案,暫定在非洲附近的一個島,張安平認為,世界已經不是錢堆錢的世界,要往前走就要先投資。

責任編輯:錢玉紘

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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
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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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