台塑AI轉型:重工業示範臺灣AI突圍路徑
臺灣雖擁有全球領先的晶片實力,卻在AI應用轉型上明顯落後,AI國力評比甚至輸鄰近的新加坡。這不只是產業差距,更是國家競爭力的隱憂。面對這股警訊,傳統重工業的數位轉型經驗,反而為臺灣AI應用指出了一條務實的道路。
台塑的經驗展示了如何將AI從單純的IT技術,轉化為提升製程效能與工安韌性的戰略工具。這種實踐不僅是對抗人力短缺、加速創新的現代解方,更為臺灣企業樹立了一個可複製的典範──AI的真正價值,在於能被第一線員工掌握,並在企業營運的關鍵痛點上,創造持續且顯著的效益。
漫長數位歷程:台塑累積AI爆發的數據底氣
台塑的數位化始於1970年代的工廠自動化;在2001年於ERP系統上達成業界領先的「一日結算」;2007年投入資金建立「即時生產管理系統(RTPMS)」,整合51座工廠的製程數據。這些持續數十年的自動化與資訊化工程,成為後續AI應用最關鍵的數據基礎。
AI技術的逐步引入
隨著2015年的大數據浪潮與工業4.0的推進,台塑開始在分析、預測與最佳化上逐步引入AI技術。公司進一步確立AI在產銷優化、降低成本、智慧保養、工安環保與品質確保等五大領域的應用目標。其核心精神不僅止於降低成本或提升效率,更著眼於工作型態革新,為未來面臨的人力與技術傳承挑戰預作準備。
關鍵成功因素:
台塑認為,許多企業尚未完成自動化與資訊化,就急著導入AI,往往導致「做到一半才發現數據不足」。台塑的成功來自OT(操作技術)與IT(資訊技術)的深度整合,讓AI建立在穩定、完整且可信的數據基礎上。
智慧工安:AI守護高風險場域與提升應變能力
在石化產業中,工安是最不能妥協的底線。過往事故往往源自資訊分散、缺乏整合。台塑建構的「智慧工安管理平台(Smart HSE)」透過AI將門禁、監視系統、人員定位、高風險區域危害數據、施工動態、有毒氣體偵測等資料整合分析,讓工安管理從被動轉為主動。
主要功能特色
- 風險區域標示:平台能在全廠地圖上標示風險最高的「紅色區域」,協助主管聚焦管理
- 異常行為辨識:AI能辨識異常行為,例如開孔作業未做好隔離與防護時,自動推播給工安人員
- 緊急應變模擬:系統結合ALOHA擴散模型、氣象資料(風速、風向)、洩漏條件等,模擬污染物擴散情境
- 即時人員追蹤:結合人員定位系統,在事故發生時即時掌握位置與協助救援
製程AI最佳化:破解品質與產能的「煉酒」難題
石化煉製如同細膩的「煉酒」過程,溫度、壓力與分餾條件牽一髮動全身。過去因人工取樣頻率有限,操作人員為求品質穩定,多採保守操作,導致高價值油品未能充分提取。
AI導入成效:
AI導入後,每30秒重新運算最佳操作點,兼顧品質、產量與能耗。例如常壓蒸餾單元中,AI成功提升柴油與航空燃油產量,同時降低蒸汽使用量。整體專案投資約2,371萬,每年帶來超過1.6億元效益,展現AI對連續製程的高回報特性。
讓AI成為11萬名員工的工作工具
目前台塑集團已完成超過1,900個AI專案,累積年效益達數十億元。關鍵在於將AI工具化、模組化,使非IT背景的工程師與現場人員也能利用平台組合流程、自動導入資料並完成訓練。
企業內用GPT系統
台塑亦自行研發企業內用的GPT系統,讓第一線員工可透過自然語言快速查詢程序、產生報表、輔助判斷,目前使用量每月高達數萬次。AI應用普及後,也帶來超過1億元以上的年度效益。
結語:重工業示範了臺灣AI的突圍路徑
台塑的轉型證明,臺灣的重工業不但能理解AI,更能利用數據整合與AI賦能,創造安全、效率與利潤的多重價值。真正的關鍵不在技術,而在於:
讓AI變成每位員工都能使用的日常工具,並深入企業營運的核心流程。
唯有如此,臺灣才能把硬體優勢延伸到軟體應用,真正打造國家級的AI競爭力。
