裝太陽能板、智慧電網,企業依舊會缺電?一場大停電讓綠電的兩難浮上檯面
裝太陽能板、智慧電網,企業依舊會缺電?一場大停電讓綠電的兩難浮上檯面

5 月 13 日,台電高雄路竹路北超高壓變電所匯流排因人為疏失,造成興達電廠 4 部機組跳機,無法正常送出電力。這次事故,導致全台 62 個工業區中,其中 29 個工業區輪流停電,加工出口區以楠梓加工出口區影響較大,區內有日月光半導體、華泰電子、國巨等大廠;三大科學園區中,竹科跟中科分別有 20 多家廠商受影響,南科則有 40 多家廠商受影響。

停電會使得企業損失龐大。為確保電力無虞,企業常見做法包括自行添購發電機、架設智慧電網。近年能源與環保政策獲得重視,企業也擴大使用再生能源,像是採購綠電、或者自行設置再生能源設備。

停電
圖/ 張庭銉攝影

日月光:智慧電網自動降載電壓

半導體封測廠龍頭日月光,因曾經歷2017年815大停電,位於楠梓加工出口區的高雄廠損失900多萬元,促使日月光發展「智慧電網技術」。一旦接到限電通知,智慧電網可以區分哪些是必要用電、哪些是非必要用電,藉由控制中心自動降載電壓20%,並將情形回報給台電系統,將損失降到最小。這次513停電,日月光高雄廠立即啟動備援供電系統,搭配智慧電網等措施,所受影響有限。

台積電:廠區設置太陽能板

另一方面,以台積電為例,2019 年台積電社會企業責任報告指出,除了採購綠電,台積電也在廠區設置太陽能板,新增太陽能板裝置容量 1720 千瓦,已發電量 370 萬度;2020 年持續擴充太陽能裝置容量 655 千瓦,預計發電量可達 527 萬度,全公司 7% 用電總額為再生能源;預計在 2030 年以前,達成全公司生產廠房 25% 用電量使用再生能源。

綠電不是萬靈丹,搭配儲能系統才能穩定

但是光建置綠電相關設備,不足以確保供電穩定。原因在於,再生能源發電情形容易受天氣影響,以太陽能為例,假設沒有日照,就會無電可發;加上電力需要在生產當下就被使用,即使白天日照再多,這些電力依然無法續航到晚上。

因此需要一套「儲能系統」,一來儲存多餘的電力,提供夜間使用;二來自動調度電力、維持電網穩定性。

儲能系統:以電池存下過剩電力,有需要再送出

近期日月光在高雄市衫林國中導入智慧電網技術,因為該所國中地段比較偏僻、用電常會中斷,日月光先透過太陽能板將光能轉換成電力,並進一步儲存在電池裡,同時用智慧電網監控電流量,達到最省電的分配電力方式,過程完全不需要倚靠台電電力。這次遇上興達電廠事件,衫林國中師長表示,電燈只閃爍了一下、其餘電器一切運作正常,但是像宿舍沒有太陽能及電網系統的地方就停電了。

全球電源與能源管理領導廠商台達電,也在金門與台電合力建置「儲能貨櫃系統」。台電表示,金門太陽光電、風力發電等綠能發電占比最高可達 30% 以上,台達電的儲能系統可以平緩再生能源變動,太陽日照充足時,存下過剩電力;有需要時則將電力送出,維持電網穩定。假設遇到跳機,電網也可以自動調整系統頻率,在 0.2 秒內供電救援;相較啟用傳統備用機組,需要 15~20 分鐘,等同快上數千倍。

Solar energy_太陽能
圖/ shutterstock

延伸閱讀:沃旭、上緯、台達都是成員!SEMI成立風能產業委員會,拚本土供應鏈產業化

發展綠電儲能系統的難處:電池貴、地不夠

上述例子可見,即使擁有能源,也必須搭配儲能系統。如果無法儲存、調動,一樣可能面臨無電可用。還記得今年2月中,美國德州遭遇北極嚴寒暴風雪侵襲、造成400萬名用戶大停電的事件嗎?事實上,德州是美國的重要能源重鎮,擁有豐富的石油、天然氣資源,在近年再生能源的趨勢下,也發展風力與太陽能光電。《華爾街日報》報導,2020 年德州電力 40% 來自天然氣發電、 23% 來自風力發電、18% 來自火力發電、11% 來自核能發電。

在得天獨厚的背景下,德州是全美唯一採用獨立電網、擁有自己的電網。但無法從其它地區的電網緊急調度電力,成了隱憂。早在2011年,德州就曾經歷類似的大規模停電,當時聯邦能源管理委員會(FERC)就建議,應該加強電網防凍等基礎設施、發展儲能電備系統,為寒冬做好準備。

但以企業面來說,有其難以發展的地方。先前日月光投控行政長汪渡村在接受本刊專訪時表示,以智慧電網來說,必須搭配儲能系統,才能發揮最大功效,對此,企業遇到的難題,一是電池價格貴,二是土地取得困難。相較學校用電量小,因此可以把技術完整套用,但工廠用電量大,以目前的技術能量而言,電池體積龐大,在既有的加工園區中,很難找到新空地建置電池,即使企業想要自建電廠,也可能因為佔地面積廣、顧及環保問題,受到反彈。

儘管儲能系統還在發展階段,但隨著愈來愈多產業需要儲能,電池價格可望持續下探。《CNBC》舉例,電動汽車電池組在 2010 年時為 1100 美元(約新台幣 3 萬 422 元),到2019 年已降低為 156 美元(約新台幣 4314 元),10 年間下降 85%,假設持續擴大經濟規模,2024 年有可能降低至 100 美元以下(約新台幣 2800 元),未來儲能產業的應用場景將不限於電網、電動汽車、甚至進入住宅場域,公營事業也可能成為儲能產業最大潛在市場,透過整合儲能系統到既有的系統中,在尖峰用電時段協助供應電力。

《CNBC》指出,現在最廣泛應用的電池種類為鋰電池、也有人積極開發固態電池與液流電池,現在無法保證最後哪種電池會勝出,但能確保的是,電池將在我們的中發揮更大作用。

最新6月號雜誌《高價值企業100強》:傳送門
零接觸電子雜誌訂閱:傳送門

資料來源 / The Wall Street JournalCNBC台積電2019年企業社會責任報告書
本文授權轉載自:經理人
責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #綠電
往下滑看下一篇文章
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
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

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。

數智聚(良興)_1.JPG
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。

數智聚(良興)_2.JPG
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。

數智聚(良興)_3.jpg
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/

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
代理式商務連動百兆商機
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓