萬人台塑全員發展AI，盡速推動120項AI專案目標要創造3億元效益

「很多人迷思AI是不是IT人員在做？不是，全員都有責任。」台塑董事長林健男在一場活動中指出，AI是工業4.0的幕後推手，但要讓AI遍地開花，不應只靠少數部門員工，反而要讓AI成為所有人的工具。為此，台塑將人才培訓分為五個階段，每半年會培訓超過2,000位員工基礎課程，每季也會開設實務、實作課程，並定期安排員工到臺灣AI學校上課，從底層員工到經營主管都要動員。

台塑集團，近兩年來，這家乘載著上萬名員工的老牌塑膠大廠，決定朝工業4.0發展，並以AI作為驅動轉型的關鍵技術，全力發展AI。在策略面上，除了與臺灣AI學校密切合作，也打造仁武廠為AI研發中心，逐步在各廠區導入AI應用，目前已經完成120項AI專案中的52項；且在人員培訓方面，也定期、計畫性的幫員工上課，光是在臺灣AI學校進修過的員工就超過300人，大專學歷以上聽過基礎課程的員工，比例更達100%。

而且，為了創造出讓員工激盪想法的環境，台塑也在內部建立了AI交流平臺，以App與網頁為載體，設置知識庫來傳遞AI相關知識，其中的討論區也提供員工進行互動交流，且台塑也已經在平臺上發起兩次AI競賽，要培養技術人員用AI來解決廠區問題的風氣。

如此大幅度的改變經營策略，林健男認為：「推行AI的基本精神，就是要『快』點『做』！」而且要邊做邊調整，「不要等！」就像E = mc²這個公式，在M不變情況下，速度（C）越快，效果（E）就會以平方的倍率成長。此外，林健男也強調，企業導入AI後，人依舊是公司的重要資產，「AI不是要贏過經驗豐富的人，是要用來提高效益。」

規劃導入120項AI應用，預計帶來效益超過3億元

台塑目前完成的52項AI專案中，包含了產銷優化、品質確保、智慧保養、巡檢數位化、降低成本等五大面向的應用。

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在產銷優化方面，台塑首先應用AI在生產排程中。由於台塑在全臺灣有許多廠區，如麥寮廠、林園廠、仁武廠等，從接單到出貨的生產排程，需要根據產品類別與數量、廠區產能、交貨時間、裝櫃運輸等條件，來決定應在哪個廠區生產更有效率。林健男表示，台塑全球一年生產的PPC超過300萬噸，應用AI後，已經能有效提高達交率、提高生產效率、優化產能，並縮短生產週期。

在品質確保方面，以AI來取代人工抽樣檢驗產品，可以解決人工檢驗頻率低、也難以從根本找出品質異常原因的痛點，甚至能提供最佳製程操作的建議值。比如說，台塑碱場的電解槽溢流管共計16,768支，若沒有及時察覺堵塞情況，會造成槽內高溫危險，但過去僅仰賴操作員每班巡檢兩次，無法全面檢驗異常情況，但導入影像辨識技術後，能縮短到每2秒就自動檢驗異常。

在智慧保養方面，過去機臺的計畫性保養，大多依照手冊或是經驗來決定保養時間，而非計畫性保養，常常是在機臺發出異常警報或故障後才執行；但應用AI進行潛在異常根因分析後，就能提早預警減少工安風險，並根據機臺壽命來排定計畫性的停機檢修時間。比如說，台塑目前已經在482臺壓縮機中導入監控設備，可以預測出機臺加速劣化、劣化加劇的時間，並進一步預測出機臺剩餘壽命，提供人員提早進行保養維運。

而巡檢數位化方面，過去是靠工程人員定期巡檢、人工抄錶，而監工部門則要在現場施工巡查，直到台塑導入AOI技術，直接以攝影機讀取儀表值，不僅省去了作業人力，也能將讀取到的數值直接傳到控制室進行比對，當發現異常狀況時，能及時告警處理，來降低工安意外發生風險。

最後一個面向，則是要降低成本。比如精餾塔AI節能技術，是指原油經過精餾塔分離出燃氣、液化石油氣、輕油、中油、重油、柴油的過程，由於傳統的生產條件大多仰賴過去經驗，且基於設備安全與產品品質，操作上也相對保守，會導致能源的浪費；但導入AI後，能更精準地控制溫度、進料時間、取油時間等變數，在兼顧安全與品質的同時，也降低能源消耗，進而節省成本。目前，台塑每生產一噸的油品，平均能節省了0.009噸的蒸氣用量，每年省下的能源費用加上增加的產能，「帶來的效益超過1億元。」林健男表示。

台塑每生產一噸的油品，平均能節省了0.009噸的蒸氣用量。

目前，台塑共有120個AI專案正在進行，「預計完工後會帶來超過3億元的效益。」林健男表示，台塑也正在規劃建置「供應商與客戶產業鏈AI作業平臺」，藉此來預估原物料與銷售量需求、品質良率預測與交貨物流分析等；此外，也計畫在平臺中導入區塊鏈應用，在保障資料安全的同時，也降低交易成本與風險，「區塊鏈不只可以應用在服務業，在供應鏈上和客戶一起導入，也可以提升產業鏈效率。」