綠色數位轉型文章分享

透過深入探討台灣積體電路股份有限公司（簡稱台積電）的IT和AI發展史，我們看到了一個企業成功轉型的模範。其明確的定位和目標制定，以及細緻的分階段、有計畫的應用發展，為其在數位轉型的旅程中奠定了堅實的基礎。其中，充足的數據、適切的人才配置，以及對外部資源的巧妙運用和生態系統的建立，都成為了不可或缺的成功因素。

台積電以其獨特的晶圓代工商業模式，逐步整合IT和AI技術，成功強化了其商業模式，同時打造了堅固的競爭障礙。近期，隨著人工智慧在智慧製造領域的蓬勃應用，我們將進一步深入探討AI在產銷、人才發展等方面的應用，以期提供更全面的數位轉型參考。這一系列文章將揭示AI如何在企業的各個層面成為推動力，進而促使更廣泛、更深入的轉型和創新。

一、數據分析 AI 在 生產/研發 的應用

1. 數據分析 AI 在 生產製造的應用：在數位轉型的浪潮下，生產領域融入了多項先進的人工智慧（AI）技術(如圖1)，這些技術可以應用在三個主要層面，以實現更加高效、高品質和可持續的製造過程。
• 1.1 製程與製造改善：製程與製造改善一直是製造業的核心議題，而人工智慧（AI）在這方面的應用正在為企業帶來革命性的變化。透過機器學習，AI能夠提供製造參數的推薦和關鍵參數的預測，使得生產過程更加預測性。這項技術不僅保證生產效率，同時確保產品符合合規要求。在製造業中，製程效率的提升意味著更快速、更節省成本的生產。AI的介入使得製造企業能夠找到製程中可改善的管制點，進而達到成本效益的平衡。這樣的平衡不僅提高了製造業的競爭力，還使得企業能夠更好地應對市場的變化。在製造計畫方面，AI的應用也延伸到了生產排程的領域。動態排程的引入使得企業能夠根據實際情形進行靈活的調整，更好地應對產能變動、訂單變化等各種挑戰。這種即時的反應能力有助於確保生產的流暢性，同時降低庫存成本。總體而言，AI在製程與製造改善方面的應用為製造業帶來了更多可能性，不僅提高了效率，還使企業能夠更靈活地應對變化，實現了數位轉型的優勢。
• 1.2 品質預測：品質一直是製造業關注的核心問題。自動化在製造現場的廣泛應用帶來了大量的產品異常，這可能導致不良品的大量產生。機器學習的品質預測可以在生產過程中實現更早的異常檢測，減少不良品的產生，這不僅節省了成本，還提高了生產的整體品質; 而虛擬量測則利用機台與製程上的重要參數，利用機器學習的技術，即時地將產品品質準確的預測出來來達到即時產品全面檢查品質保證的目標。
• 1.3 設備診斷：設備管理對於製造業至關重要，並直接關係到生產的持續性。非計劃性停機和設備異常都可能導致產能損失。AI可以應用於設備的預防性維護和異常偵測。透過即時監測和分析設備數據，AI可以提前識別潛在的問題，使企業能夠在問題加劇之前進行必要的維護。這不僅提高了生產設備的運行效率，還減少了生產中的不良率。
2. 數據分析 AI 在 研究發展的應用:
• 另外在製造業的研發領域，人工智慧（AI）的應用進一步拓展到了配方最佳化(如圖1)。這一領域的關鍵在於研發參數的預測和配方的最佳化，這對於產品的材料研發和製程設計都至關重要。傳統上，這些決策多依賴於人的經驗法則，而AI的引入則意味著能夠運用大數據和機器學習來學習過去的經驗，協助研發或生產參數的最佳化。
• 首先，AI在材料研發方面可以透過預測研發參數，提供更有效率的研發流程。AI可以分析龐大的實驗數據，找出不同材料之間的關聯性，並預測新材料的性質。這樣的預測大大加速了新產品或新材料的研發進程，同時減少了實驗成本。
• 其次，製程設計中的配方最佳化是另一個應用方向。AI可以通過分析製程的各種參數，找到最佳的組合，以實現生產效率和產品品質的平衡。這對於提高製造效率、降低生產成本，同時確保產品符合標準都具有重要意義。
• 透過AI的研發和生產參數最佳化，企業可以更快速地推出新產品，更精準地控制製造過程，這不僅提升了研發的效率，也增加了產品的創新性。整合AI技術，讓研發和生產更為智慧化，是數位轉型中的一個關鍵步驟，有望帶來更大的競爭優勢。

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