靠肥皂攻進半導體業!日本花王海外首座「精密洗淨中心」落腳新竹:為何清洗晶圓,是良率大魔王?
靠肥皂攻進半導體業!日本花王海外首座「精密洗淨中心」落腳新竹:為何清洗晶圓,是良率大魔王?

重點一:花王(Kao)將在台灣新竹設立海外首座化學品精密洗淨中心,目標2026年初投產。

重點二:新據點鄰近新竹科學園區與台積電,聚焦先進製程的洗淨工程協作與驗證。

重點三:花王以「奈米界面控制技術」與高市占的 Flux Cleaning(助焊劑洗淨劑)強化半導體相關解決方案。

依據日媒《NNA》報導,化學與家庭日用品、化妝品大廠花王(Kao)宣布在台灣新竹湖口設立海外首座「化學品精密洗淨中心」,預計 2026 年初投運。 該中心設備規模對齊客戶實機場景,直指先進封裝的狹縫、窄間距與微細空間的清潔難題。

花王化學事業部資訊材料事業部長山崎征人接受《Business Insider》訪問時指出: 「就像洗臉要顧皮膚、洗衣服要顧布料一樣,半導體也必須在保護基板的同時把髒污洗掉,這點是一樣的。」

花王雖以「Bioré」與「一匙靈(Attack)」等洗手乳、洗衣精聞名,是眾所周知的日用品大廠;但在半導體『清洗』製程領域,它同樣具備全球關鍵地位。

本次新竹精密洗淨中心選址緊鄰新竹科學園區,與台積電 2 奈米先進製程廠屬同一地理聚落,有助貼近供應鏈核心,加速與客戶及夥伴的技術協作。

花王指出,半導體製造的微細化趨勢推升洗淨工程的難度與精度要求。新中心將以「洗淨工程課題解決」與「整體解決方案(Solution)提案」為主軸,透過在地連結強化技術落地與產線導入速度。新竹精密洗淨中心為繼日本和歌山工廠之後的第二處同類型據點。

山崎征人表示,為了能「模擬客戶端的真實生產環境」,中心備齊各類清洗設備:從支援「全尺寸面板(Full Panel Size)」的大型水平輸送機台、噴霧式助焊劑清洗機,到專攻微小縫隙的機型,一應俱全。

他強調,團隊不僅會利用電子顯微鏡嚴格驗證清洗成效,更積極與夥伴共同研發新製程,解決「極窄間距(Narrow Pitch)」結構難以清洗的痛點,為客戶提供從評估到解決的一站式方案。

把晶圓「洗乾淨」,就是花王的超能力

花王自 1890 年以高級化妝皂起家,長年累積跨日用品與工業用途的清潔與洗淨技術,涵蓋服飾、肌膚、頭髮到汽車零件、半導體封裝與晶圓(wafer),可以說只要用得到洗劑的地方,就可能看見花王的產品。

不過,花王的半導體之路並非一開始就直奔晶圓廠。1987 年全球推動「禁氟」後,花王將工業清洗從氟系溶劑轉向水系配方,打造了電子部件清洗的替代方案,隨後再把這套技術「橫向遷移」到晶圓與封裝領域。

由 AI 拉動的製程微縮與封裝堆疊,讓污染控制成為良率的生死線。依業界共識,在整個晶圓製造流程中,於蝕刻、擴散、薄膜沉積、光刻、CMP 等關鍵步驟前後,都會插入多次「洗淨/清潔」流程,目的在於去除微粒、金屬與有機殘留;這類清潔步驟對良率與缺陷密度有直接影響。

據業界共識,清洗作業在晶圓製造中約占 30% 的流程,可見其對良率的關鍵程度。

山崎征人指出,隨著半導體技術走向 2.5D/3D 先進封裝,利用中介層(interposer)將多個晶片組合到基板上,晶片與中介層、以及中介層與基板之間的連接,需要使用助焊劑(flux)。連接後會產生殘留物,因此必須清洗掉縫隙中的殘留助焊劑,清洗製程的難度也隨之大幅提升。

《NNA》指出,在技術面上,花王的核心能力為「奈米界面控制技術」(Nano Interfacial Control),可在物質界面進行奈米尺度調控,提升狹小間隙與細微結構的洗淨效果。 其包含「溶解」、「乳化/微粒化分散」、「降低附著力」等機制,目標是在不破壞被保護物的前提下,於奈米尺度徹底去除污染物,形成「精密界面」。

面向半導體製程,花王可在前段提供 CMP(Chemical Mechanical Planarization,化學機械平坦化)添加劑;後段則涵蓋 TBDB(暫時固定材剝離用洗淨劑)與 flux cleaning(助焊劑洗淨劑),其中助焊劑洗淨劑具備世界頂尖市占率。

駐地台灣!花王要靠「潔淨力」支援台廠

花王 2024 年合併營收為「1 兆 6,284 億日圓」,其中化學品事業占比約 25%;公司將化學品事業視為「成長驅動(Growth Driver)」之一。半導體相關需求受全球擴張推動,被列為優先資源集中領域。

山崎征人表示,將把「130 年以上」累積的技術提供給台灣最前沿的客戶與合作夥伴。花王(台灣)副總經理山瀬実律也指出,台灣在半導體與電子產業上居全球領先地位;中心設立將透過與具前沿技術的客戶與夥伴溝通,持續在高難度洗淨工程中打造課題解決與方案提案,並以此為在台半導體事業的成長踏板。

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資料來源:Business InsiderNNA

本文初稿為AI編撰,整理.編輯/ 李先泰

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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。

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