万人台塑全员发展AI，尽速推动120项AI专案目标要创造3亿元效益

“很多人迷思AI是不是IT人员在做？不是，全员都有责任。”台塑董事长林健男在一场活动中指出，AI是工业4.0的幕后推手，但要让AI遍地开花，不应只靠少数部门员工，反而要让AI成为所有人的工具。为此，台塑将人才培训分为五个阶段，每半年会培训超过2,000位员工基础课程，每季也会开设实务、实作课程，并定期安排员工到台湾AI学校上课，从底层员工到经营主管都要动员。

台塑集团，近两年来，这家乘载着上万名员工的老牌塑胶大厂，决定朝工业4.0发展，并以AI作为驱动转型的关键技术，全力发展AI。在策略面上，除了与台湾AI学校密切合作，也打造仁武厂为AI研发中心，逐步在各厂区导入AI应用，目前已经完成120项AI专案中的52项；且在人员培训方面，也定期、计划性的帮员工上课，光是在台湾AI学校进修过的员工就超过300人，大专学历以上听过基础课程的员工，比例更达100%。

而且，为了创造出让员工激荡想法的环境，台塑也在内部建立了AI交流平台，以App与网页为载体，设置知识库来传递AI相关知识，其中的讨论区也提供员工进行互动交流，且台塑也已经在平台上发起两次AI竞赛，要培养技术人员用AI来解决厂区问题的风气。

如此大幅度的改变经营策略，林健男认为：“推行AI的基本精神，就是要‘快’点‘做’！”而且要边做边调整，“不要等！”就像E = mc²这个公式，在M不变情况下，速度（C）越快，效果（E）就会以平方的倍率成长。此外，林健男也强调，企业导入AI后，人依旧是公司的重要资产，“AI不是要赢过经验丰富的人，是要用来提高效益。”

规划导入120项AI应用，预计带来效益超过3亿元

台塑目前完成的52项AI专案中，包含了产销优化、品质确保、智慧保养、巡检数字化、降低成本等五大面向的应用。

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在产销优化方面，台塑首先应用AI在生产排程中。由于台塑在全台湾有许多厂区，如麦寮厂、林园厂、仁武厂等，从接单到出货的生产排程，需要根据产品类别与数量、厂区产能、交货时间、装柜运输等条件，来决定应在哪个厂区生产更有效率。林健男表示，台塑全球一年生产的PPC超过300万吨，应用AI后，已经能有效提高达交率、提高生产效率、优化产能，并缩短生产周期。

在品质确保方面，以AI来取代人工抽样检验产品，可以解决人工检验频率低、也难以从根本找出品质异常原因的痛点，甚至能提供最佳制程操作的建议值。比如说，台塑碱场的电解槽溢流管共计16,768支，若没有及时察觉堵塞情况，会造成槽内高温危险，但过去仅仰赖操作员每班巡检两次，无法全面检验异常情况，但导入影像辨识技术后，能缩短到每2秒就自动检验异常。

在智慧保养方面，过去机台的计划性保养，大多依照手册或是经验来决定保养时间，而非计划性保养，常常是在机台发出异常警报或故障后才执行；但应用AI进行潜在异常根因分析后，就能提早预警减少工安风险，并根据机台寿命来排定计划性的停机检修时间。比如说，台塑目前已经在482台压缩机中导入监控设备，可以预测出机台加速劣化、劣化加剧的时间，并进一步预测出机台剩余寿命，提供人员提早进行保养维运。

而巡检数字化方面，过去是靠工程人员定期巡检、人工抄表，而监工部门则要在现场施工巡查，直到台塑导入AOI技术，直接以摄影机读取仪表值，不仅省去了作业人力，也能将读取到的数值直接传到控制室进行比对，当发现异常状况时，能及时告警处理，来降低工安意外发生风险。

最后一个面向，则是要降低成本。比如精馏塔AI节能技术，是指原油经过精馏塔分离出燃气、液化石油气、轻油、中油、重油、柴油的过程，由于传统的生产条件大多仰赖过去经验，且基于设备安全与产品品质，操作上也相对保守，会导致能源的浪费；但导入AI后，能更精准地控制温度、进料时间、取油时间等变数，在兼顾安全与品质的同时，也降低能源消耗，进而节省成本。目前，台塑每生产一吨的油品，平均能节省了0.009吨的蒸气用量，每年省下的能源费用加上增加的产能，“带来的效益超过1亿元。”林健男表示。

台塑每生产一吨的油品，平均能节省了0.009吨的蒸气用量。

目前，台塑共有120个AI专案正在进行，“预计完工后会带来超过3亿元的效益。”林健男表示，台塑也正在规划建置“供应商与客户产业链AI作业平台”，借此来预估原物料与销售量需求、品质良率预测与交货物流分析等；此外，也计划在平台中导入区块链应用，在保障资料安全的同时，也降低交易成本与风险，“区块链不只可以应用在服务业，在供应链上和客户一起导入，也可以提升产业链效率。”