亞洲首座!直擊西門子歌美颯機艙組裝廠,重達400噸的「風機心臟」怎麼組裝?
亞洲首座!直擊西門子歌美颯機艙組裝廠,重達400噸的「風機心臟」怎麼組裝?

巨大的離岸風機機艙,排排站在廠房外,這是全球最大離岸風機系統商西門子歌美颯位於歐洲丹麥以外,首座離岸風機機艙組裝廠,就座落在台中港工業專業區。同時,也培育了80位在地離岸風電相關人才。

西門子歌美颯於2019年9月宣布在台投資建廠、2020年4月啟動建廠,攜手下游包商、經歷392天工程完成建廠,並在今年8月正式投產,今(14)日首度對外揭開機艙組裝廠的神秘面紗。

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站在巨大的機艙旁邊,人都變小了。
圖/ 蔡仁譯攝

重達400噸機艙零組件組裝,首波供應沃旭能源

機艙裡頭包含上千個零件,當葉片受到風力吹動旋轉,帶動旋轉軸和齒輪箱轉動產生機械能發電,機艙被稱作是「風機的心臟」,重要性不可言喻。

採訪這天,機艙組裝廠因安全考量進入停工狀況。廠房內可容納兩條生產線,將從歐洲丹麥工廠運來台灣的三大機艙零組件:Hub(輪轂)、generator(發電機)、back-end(後段)進行組裝。完成一個機艙約需十天的工作天。

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廠房內可容量兩條生產線。
圖/ 蔡仁譯攝
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台中機艙組裝廠內部,透過黃色的翻轉機構,可調整機艙與發電機等設備,以進行後續精準對位。
圖/ 蔡仁譯攝
西門子歌美颯臺中機艙組裝廠開幕
廠內將三大機艙零組件:Hub(輪轂)、generator(發電機)、back-end(後段)進行組裝,完成一個機艙約需十天的工作天。
圖/ 陳映璇攝影

「首波將供應沃旭能源大彰化東南及西南第一階段所需要的900MW機艙共111個,預計明年如期如質完成交貨」,西門子歌美颯亞太區離岸風電營運發展總部董事長倪邇思說。

沃旭能源是西門子歌美颯在台灣的重量級客戶,也是全球離岸風電開發商龍頭,沃旭能源台灣總經理汪欣潔表示,沃旭自2018年確立了大彰化風場的風機系統商後,經歷近三年的時間,並在疫情下如期如質完成機艙組裝廠,「機艙組裝廠的落成,是完成大彰化東南及西南第一階段離岸風場重要里程碑。」

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一個機艙重達400頓。
圖/ 蔡仁譯攝

而機艙組裝廠在地化的過程,對離岸風電第三階段區塊開發(2026~2035年)會是很重要的學習,汪欣潔不諱言,「未來(離岸風電供應鏈)在地化挑戰還很多」,必須政府攜手開發商、在地供應鏈共同努力。

台中市經濟發展局局長張峯源表示,台中港鄰近風場、水深夠深,因此不只西門子歌美颯,包含鑄件廠永冠、葉片廠天力以及世紀鋼都來此投資,台中港工業專業區至今累積投資達165.9億元,創造1425人就業機會。隨著西門子歌美颯積極搶進亞太離岸風機市場,他預估,「未來亞太地區每2座風機,就有一座來自台中生產。」

「只要有疑慮就暫停」,安全是企業文化核心

除了建造機艙組裝廠,西門子歌美颯也委託金屬工業研究發展中心訓練在地人才,從今年5月以來,共培育80位機艙組裝人員接受西門子歌美颯基礎機艙訓練,包含手工具訓練、電纜訓練、螺帽旋緊訓練、防護警告訓練、墜落防護等。

特別的是,廠內採取「師徒制」進行技術與經驗傳承,共有7~10位丹麥籍技師「手把手」教導80名在地員工,進行環安衛課程、廢棄物處理、液壓(高壓)設備操作、天車操作訓練。

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人在歐洲的西門子歌美颯全球離岸風電執行長Marc Becker,以視訊的方式致詞。
圖/ 蔡仁譯攝

「安全」是西門子歌美颯非常重視的核心,西門子歌美颯全球離岸風電執行長Marc Becker強調,「在廠內你只要感到不安全的話,我們都鼓勵員工提出來。」

台中機艙組裝廠採取兩班制,工作不會超過24點,一班約20~30人,機艙三大機艙零組件Hub(輪轂)、generator(發電機)、back-end(後段)加總重達400噸,都是龐然大物,工序為透過機械組裝、電器組裝、塗裝,再測試完成後交給客戶。

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完成的機艙,準備展開測試與塗裝。
圖/ 蔡仁譯攝

連擁有20年再生能源產業經驗的西門子歌美颯機艙組裝廠的產線主管陳泓政都坦言,「第一次看到這麼大的零件!雖然跟組裝飛機類似,但飛機用的材料很輕,(機艙)材料很重、很扎實,危險性也高,」因此廠內員工都遵照一個指標:「 只要你覺得有疑慮就暫停, 」他們鼓勵同事共同找出解決方案,再繼續上工,以安全為優先。

台灣預計在2025年發展5.7GW離岸風電裝置容量,目前西門子歌美颯在台握有2GW裝置容量訂單、1GW風機優先承攬合約,占台灣整體總裝置容量的70%,對於產業來說,機艙組裝廠的落成,能否促成台灣成為亞太離岸風電機艙出口中心,將是未來關注的焦點。

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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
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。

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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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