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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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:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

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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