企業省電費靠它很有感!舞雲智網用科技解圍,讓減碳這件事不再霧煞煞
企業省電費靠它很有感!舞雲智網用科技解圍,讓減碳這件事不再霧煞煞

在機台設備裝上記錄電流的智慧電表,聯網後可以知道每張工單的時間周期、用了多少電,甚至精細到生產線各階段所消耗的電能,例如換線時間太長、加熱期間過久等,找出營運上的異常並做出改善。

這是成立32年的線材製造廠新呈工業投入能源管理的日常,擁有數位工具後,變成每月可定期產出報表,跳脫了傳統的紙張作業。

協助新呈導入數位碳盤查的推手——舞雲智網(以下簡稱舞雲),是由台灣數位企業總會、零碳大學創辦人陳來助所創立,在去年底協助台中精機、新呈工業、安口食品機械、創維塑膠、海陸家赫等6家公司導入「三合一數位碳盤查服務」。所謂三合一包含國際標準ISO 50001能源管理系統、ISO 14064溫室氣體盤查、ISO 14067產品碳足跡盤查,可泛指碳盤查。

舞雲智網
台灣數位企業總會、零碳大學創辦人陳來助
圖/ 攝影/蔡仁譯

近年來陳來助協助許多企業二代投入數位轉型,如今企業又面對「減碳」的挑戰,特別是中小企業對碳盤查霧煞煞,不清楚該怎麼做。於是陳來助捲起袖子,號召茂識管理顧問公司、叡揚資訊、今時科技、展綠科技等夥伴共同推動三合一數位碳盤查服務,「我們把各領域的佼佼者找來,結合大家數十年的功力,幫助客戶思考,它真正要的東西是什麼?」舞雲智網協理黃淑儀說。

攤開合作陣容,茂識提供碳盤查與驗證顧問服務,客戶包含台積電、友達、日月光集團等知名企業;叡揚資訊協助客戶建立數據管理系統與報表產出;展綠科技開發的「智慧勾夾」設備,可即時記錄、分析每個設備的電力用量、計算碳排放量;今時科技則聚焦能源管理服務。

「企業投入減碳工程,不是懂一個Domain Knowledge(領域知識)就可以做,是需要跨界合作。」黃淑儀表示,舞雲透過提供一套減碳解決方案,提供客製化的業師輔導與數位工具,中小企業不用一家家從頭聯繫,降低進入門檻。

從改善能源管理切入,投入減碳更有感

從舞雲提供的三合一數位碳盤查服務,可以拆解成「數位化」、「三合一」2大重點。第一,傳統顧問公司協助做碳盤查是一年一盤,如今歐盟將在2023年試行碳邊境調整機制(CBAM,俗稱碳關稅),進化到「每季」繳交產品碳排數據。根據波士頓顧問公司(BCG)與全球1,290家企業合作的「2021全球企業碳盤查調查」發現,高達86%的企業仍使用試算表手動記錄與揭露碳排,凸顯數位化管理的重要性。

第二,在碳盤查上,舞雲建議企業先從國際標準ISO 50001能源管理系統進行「細盤」,一一盤點廠房的用電設備的能源使用情況,「 當知道重大耗能在哪裡,就可以對症下藥展開節能策略。 」接著進行ISO 14064溫室氣體盤查與ISO 14067產品碳足跡盤查。

黃淑儀解釋,企業將面臨國內外增收碳稅的額外成本,目前無論歐盟或環保署都還是象徵性宣布,尚未強制性要求。為了提前準備,舞雲建議從能源管理盤查開始,可以有系統地改善能源使用效率,節省電費開支,對企業來說投入減碳會更有感。

不過目前金管會的要求是,2023年起分階段要求上市櫃完成溫室氣體盤查、而非導入能源管理系統。對此黃淑儀比喻,「做溫室氣體盤查,可以知道企業1年的總碳排,就像是1年花多少費用;若企業想省錢,還是需要把發票一一拿出來盤點,掌握重大耗能熱點在哪。」兩者其實是相輔相成。

以新呈為例,投入能源管理系統約半年時間,有助於後續加速推動溫室氣體盤查,僅花2~3個月的時間,主要是能源管理已經先盤點好設備的能耗。接著只要把溫室氣體盤查需要的「排放氣體」算入即可,例如鍋爐燃燒產生的廢氣。新呈工業總經理陳泳睿認為,先導入能源管理系統,對後續推動溫室氣體盤查的速度有幫助。

新呈預計今年8月底透過第三方查驗機構取得ISO 50001能源管理系統認證、11月取得ISO 14064溫室氣體盤查認證,產品碳足跡盤查認證預計明年完成。

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為推動能源管理,線材製造廠新呈工業導入舞雲智網提供的數位工具,每月可定期產出用電量報表。
圖/ 攝影/蔡仁譯

不是取得認證就結束,把減碳融入日常營運

對企業來說,最關注的仍是碳盤查要花多少錢?一般來說,顧問費用行情價約30~40萬元起跳,取得第三方查驗機構認證約20~30萬元;若還需要相關減碳數位工具,則另外計價。

由此可見,投入碳盤查並不是一筆小數目,「我們希望把這些國際標準ISO的方法學,融入企業的日常營運管理,不是取得認證就結束了。」黃淑儀強調。

過去企業做節能減碳的重擔,落在廠務等後勤人員,但節能減碳應該跟每個人都有關係,舞雲建議應把研發、製程人員拉進來,並持續追蹤成效與優化。

放眼未來的減碳需求,舞雲下一步將輔導中小企業透過製程改造、服務創新來達到低碳轉型,幫助企業從碳盤查一步步邁向碳中和。

提早減碳布局,放眼新事業機會

談起和舞雲的合作契機,陳泳睿說,「我本身對數位轉型比較熱衷,如果碳盤查還停留在紙張作業,一定不敷使用。」因此擁有多年減碳經驗及結合數位化的優勢,讓舞雲在眾多碳盤查的合作對象中脫穎而出。

投入碳盤查過程中,陳泳睿認為,最大挑戰在於了解各種碳排計算方式,「盤查完發現,我們的燈是耗能最高的,如果換成LED燈,算一算至少節省8%的電力。」

不僅是為了節省電費,新呈在減碳上有更大的企圖心。以內銷為主的新呈,專攻各類線材組裝、研發與生產,小至手持裝置大到汽機車船舶線組,近來更積極布局電動車市場。「國際車廠紛紛訂出燃油車禁售時程,聽起來很嚴重,但我們是賣電線,一定商機無限。」

陳泳睿分享,過去曾主動詢問客戶是否有減碳的要求,當時了解到客戶的母公司確實有減碳要求,但尚未擴大到第二階(Tier2)、第三階(Tier3)供應鏈,「如果我們提早布局,生產產品的碳排量比別人少,競爭力就提高了。」 在舞雲的協助下,新呈設定中長期的減碳時程,2030年碳達峰(指二氧化碳排放量達到歷史最高值,之後逐年下降)、2040年碳中和,以及每年訂定降低2%能耗的目標。

黃淑儀觀察,隨著減碳的議題持續發燒,現在無論是顧問公司、認證機構都供不應求,舞雲後續已有40至50家企業找上門合作。對企業而言,減碳已不只是符合法規的要求,更多像是新呈這樣的公司,放眼新事業的機會。

舞雲智網
成立:2012 年_董事長:陳來助
減碳工具:提供三合一數位碳盤查服務,包含導入國際標準ISO 50001能源管理系統、ISO 14064溫室氣體盤查、ISO 14067產品碳足跡盤查
服務客戶:工具機大廠台中精機、線材製造廠新呈工業等公司

責任編輯:傅珮晴、蘇柔瑋

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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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