逾70間台廠受衝擊,中國突襲限電原因為何?專家:可能每年都會發生
逾70間台廠受衝擊,中國突襲限電原因為何?專家:可能每年都會發生

中國在上周無預警嚴格執行「能耗雙控」政策,產業擴及重工業和輕工業,以及在全球占有極大市場份額的太陽能產業,眾多台商聚集的昆山和蘇州受到衝擊,浙江和廣東等地區也受到影響。

中國限電的原因是?

中國當局為何祭出限電措施?原因眾說紛紜,根據外媒報導,大致可歸納為3大原因。

其一,中國高度仰賴煤炭來發電,但煤炭供應短缺,煤價節節攀升,成為漲幅最大的大宗原物料之一。《路透社》指出,製造商和工廠都有強勁需求,但中國與世界第二大煤炭出口國澳洲關係陷入膠著,抑制了煤炭的進口量。

《BBC》報導,購煤成本水漲船高,但中國的電價受到政府管制,不能隨意抬價,使得火力發電廠也缺乏動力來提高發電量。隨著時序進入秋冬和產業旺季,工業和民生需求同時催化,電力供不應求恐怕愈演愈烈。

其二,隨著碳中和成為國際主流,中國也必須跟上減排腳步。去年底中共總書記習近平出席聯合國氣候峰會便承諾,2030年中國將達到碳峰值(排放量最高峰),力拚2060年達到碳中和。「能耗雙控」成為中國的重點政策,每年都會設定降低能源消耗的總量目標,再分拆給各省、各地區執行,每省和地區能耗標準皆不同。

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圖/ REUTERS

但《BBC》指出今年8月中國曾發表《2021年上半年各地區能耗雙控目標完成情況晴雨表》,只有1/3的地區達成節能目標。

第三,疫情已經不如爆發之初嚴峻,在東南亞等地仍受疫情影響而停工時,中國在2021上半年就迎來報復性復甦,除了出門消費的人變多,工業需求也看漲。此次缺電嚴重的江蘇、廣東、雲南等工業生產重鎮,能耗不降反升,下半年恐無法達標,才祭出用電調控措施。

中國限電影響哪些區域?

中國各地都傳出遭到限電、停電的消息,首當其衝的蘇州、浙江、廣東,是不少台廠的聚集地。《衛報》提到,有30多家有發展中國業務的台灣上市上櫃公司停工,以遵守限電政策。

除了產業受影響,民眾的生活起居也受阻。有些地區的居民被提醒少用熱水器和微波爐等高耗能產品,還有部分地區的購物中心比平時更早關門。

哪些台商和產業受到中國限電的影響?

中國限電的影響大致可分為2波。

第一波受到限電政策影響的共有8家供應鏈台廠。包含散熱廠建準子公司昆山廣興電子、電子零組件廠康控、模具加工製造廠乙盛、印刷電路板大廠欣興電子、精密之模具與筆電周邊產品及產品噴塗製造廠欣厚、軸承廠連鋐等都表示,自26日起至30日停工。

經過一個周末,情況急轉直下。27日後的第二波影響範圍擴大到包含晶片電阻廠凱美、PCB(printed circuit board,印刷電路板)廠定穎、功率模組導線架業者界霖、塑膠機構件廠新至陞、連接線業者今皓、測試代工供應鏈穎崴、軸承鑫禾、光通訊供應鏈嘉基、機構件廠聯德和神基、軟板廠嘉聯益、電源線材廠商鎰勝、主機板廠神達、電子零組件廠百容、網通廠耀登、半導體設備廠京鼎、連接線廠宏致等共計54台廠分別公告停工。

28到29日又有9家宣布,為配合中國限電政策停工。單單觀察26到29日,在中國設有據點並受政策影響廠家逾71家。值得注意的是,除了上述71家,還有數不勝數的廠商還在評估是否停工。

觀察受影響名單,多是在昆山、蘇州設有子公司、轉投資或是廠房的公司。目前正式公布的訊息都是以停工到30日為止,順便連十一連假一起放。廠商無不盼望,限電政策在十一連假過後可以有所收斂,好迎接產業旺季。

能源
圖/ 極客公園

中國限電會持續多長時間?台廠該如何因應?

這次限電和停電會停多久,目前都沒有任何官方說明。但可以確定的是,這對廠商的原物料供應和生產排程都是巨大考驗,既有庫存能夠消耗多久,產能如何跟上訂單需求,都令人頭疼。此外,即便庫存足以應付需求,如何裝載及運輸也是問題。據悉,甚至有部分區域禁止啟用發電機,就連停電的備案也可能要重新規畫。不論廠商規模大小,都要比賽耐力、調度和口袋深度。

台經院景氣預測中心主任孫明德於8月景氣動向記者會中示警,因為「能耗雙控」中國限電恐成常態,每年都可能會發生,一旦碳排放的目標難以達成,就會再度祭出政策限電,台商須有中長期準備。

如果限電成為經常性問題,台商需要思考的會是生產無法做足12個月的話,產能是否需要移轉?還有什麼方式調整生產排程?是否還要有其他的產線布局?

目前時序進入產業旺季,本該是供應鏈為了西方聖誕節商機大展身手的時候,不料缺料、塞港問題未解,又有限電政策攪局,面對未知「黑天鵝」如何保持供應鏈韌性,會是廠商最困難卻最重要的課題。

資料來源 / BBCBBCThe New York TimesReutersThe Guardian

本文授權轉載自:經理人月刊

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責任編輯:傅珮晴

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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。

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