日月光「城市採礦」拚減碳!2050年淨零排放挑戰在這,封測大廠怎麼克服?
日月光「城市採礦」拚減碳!2050年淨零排放挑戰在這,封測大廠怎麼克服?

日月光於7月25日在日月光高雄廠舉辦第八屆環境技術研究成果發表會,聚焦資源循環和人文生態兩大面向,現場也邀請穎崴、華泰、國巨等同業夥伴蒞臨參與。秉持「價值共創」的策略,提升資源使用效率,創造半導體製程循環經濟價值,並邀請社區民眾一同透過生態工作坊,建立人與自然的互動,促動環境關懷行動。

高雄廠連續八年與大專院校合作環境技術研究專案,布局全方位綠色行動。研究初期,探討公司在空、水、廢、噪等面向的可行解決方案,透過多年學界豐沛能量及資源的積累,帶動高雄廠從更宏觀及全面性的角度切入,持續精進、優化管理模式,投入節能、資源及廢棄物循環再生、水資源管理、永續發展等概念策略。

循環經淨!日月光瞄準金屬材料再生,達減碳目的

針對資源循環議題,共有三個專案,首先以「城市採礦」概念,探討及盤查包含鎳、銅、金等金屬廢液低碳回收方案,並建構回用於產業之供應鏈模式,期許導入半導體、印刷電路板等相關產業,開創廢料資源循環經濟模式。而因應能源轉型趨勢,同步評估鎳回收副產品轉製電池材料的可行性,以實現關鍵金屬材料的循環再生目標,推動綠色經濟發展。
 

日月光
日月光高雄廠舉辦第八屆環境技術研究成果發表會,現場也許多夥伴蒞臨參與。
圖/ 日月光提供

高雄廠廢棄物管理,以三大原則-減量化、再使用、再循環-強化管理措施及減量。為更精確量化廢棄物再生循環的減碳效益,從三大面向-廢棄物處理方式、再生產品、原生料-系統性地分析低碳潛力,建立半導體封測業之八項廢棄物循環再生產品係數,創造從效率到韌性的的循環再生管理政策,並提供減碳的實際貢獻。
 
最後,近年疫情與戰爭危機,造成企業營運衝擊,體認關鍵物料管理的重要性,為降低供應鏈斷鏈風險,專案分析封測產業物質流,並建置適用於封測產業的關鍵物料篩選方式。掌握物質流是循環經濟的核心,透過環境、社會及公司治理面向,了解物質使用狀況、篩選關鍵物料、辨別管理優先序並提出建議策略,並將階段性成果分享於封測同業。

延伸閱讀:碳權、碳稅、碳交易是什麼?碳稅、碳費怎麼收?

承諾2025淨零排放!副總周春光:有挑戰,會積極克服

針對人文生態議題,此專案結合日月光、學校、鄰里資源,邀請社區民眾共同參與後勁溪人文生態走讀活動,四場工作坊共約180人參與,結合室內環境教育講座、桌遊互動遊戲、水質DIY檢測及戶外實地走讀踏查等,建立人與後勁溪自然環境的互動學習,豐富的行程不僅獲得高度肯定,更促動主動關懷人文生態行動的落實。
 

日月光
日月光高雄廠資深副總周光春指出,日月光承諾2050年淨零排放
圖/ 日月光提供

日月光高雄廠資深副總周光春提及,日月光承諾2050年淨零排放,而溫室氣體範疇三則是高雄廠積極克服的挑戰。以溫室氣體管理、減碳與抵換、循環經濟、供應鏈管理四大執行項目,推動廠內減量行動,並感藉由產學合作,挹注學界資源與深化的知識,從中獲得當寶貴的解析與建議,相當感謝合作的學校、教授及學生,日月光得以持續推動企業低碳轉型,攜手供應鏈掌握轉型契機,共同提高價值鏈影響力,集結眾力讓社會、環境更加美好。

責任編輯:蘇祐萱

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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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