科胜科技携手AVEVA打造智能厂务平台 助力台厂实现卓越营运

科胜科技郑孟宗总经理介绍AVEVA CONNECT的SaaS平台与完整AI解决方案。DIGITIMES摄

范畴庞大、错综复杂制造现场的厂务管理需要新思维，以大数据分析与人工智能（AI）技术创新做为基础，利用大量数据驱动的智能解决方案正掀起一场制造业的革命，2025年8月15日科胜科技与全球工业软件大厂AVEVA在高雄日航酒店共同主办、DIGITIMES协办的「厂务智能4.0论坛」，瞄准半导体、光电、石油化学、生技等产业的厂务管理量身打造，聚焦厂务设施的智能化技术与绿能转型的进程，深入探讨AI时代的营运策略。并借镜AVEVA智能工业平台所分享的实际案例分享与技术解析，期望协助企业建构智能厂务管理体系，掌握智能制造的大趋势。

科胜科技郑孟宗总经理的开场致词，特别提点AVEVA的软件解决方案与产品组合所带来的效益，并专章介绍AVEVA CONNECT的SaaS平台与完整AI解决方案，尤其考量企业界对成本精打细算的需求，强调AVEVA CONNECT以点数（Credit）做为计价的弹性价格策略，希望为台湾制造业打造一个经济实惠、效能卓着的双赢策略。

AVEVA台湾业务总监林志铮先生的致词中也透露AVEVA的CEO即将造访台湾并拜访台湾制造业的客户，这充分表达AVEVA对台湾产业界的重视，并希望提供完整智能解决方案以驱动厂务管理数码转型。

大数据与AI驱动设施管理的智能化转型  大举提升厂务管理与生产力

科胜科技的产品销售处经理潘安禹的开场专题演讲是以他服务半导体、光电、石油化学、生技等产业多年经验的一个分享，当中揭露的重要趋势就是大量的数据数据为驱动的管理挑战，他以AVEVA解决方案在数据蒐集、数据分析、数据视觉化与营运管理所诉求的优势做为核心，尝试解决不同产业对于散布在不同机台、系统中许多数据片段化与孤岛的现实难题，透过使用AVEVA PI System 数据库系统汇整后，以进阶的数据视觉化模块，进行数据与统计报表的自动生成，并进而以数码分身模拟与识别异常的范例，展现厂务管理上的新风貌。

他举一家在全台湾都有生产据点的企业为例，该公司将散布于各地的ERP系统与多样化的底层数据撷取，汇整回台北总部的数据中心，利用AVEVA PI System 数据库系统做视觉化的统计报表与生产履历分析报表，接着依据该企业内部的专家做营运异常状态的判断，再透过生产追踪与量化的分析后，解决整体企业营运管理运作的问题。

这个案例中有许多后续AVEVA的AI/ML系统上可以进一步的协助的新需求，甚至未来可以用AI从底层数据蒐集到分析与决策分析与管理上扮演更积极的角色，协助营运做出更快回应。

实现净零碳排的绿色智能制造  从碳排预测到碳减量追踪

成功大学智能制造研究中心CEO郑芳田教授接续谈净零碳排与绿色智能制造，郑教授是国内率先提出工业4.1零缺陷智能制造的学者，他的理论中关于先进制造物联云（AMCoT）架构与全自动虚拟量测（AVM）、智能预测保养（IPM）与CPA等技术整合代理人的概念引起产业界的重视，现在进一步提出工业4.2净零碳排智能制造的理论，强调大数据分析与AI系统的整合提供碳排与能源管理的绿色智能制造的扩充步骤。

他诉求从第一步收集工厂内的大数据数据开始，以及第二步做出能源使用的预测，整个理论涵盖了碳揭露、碳减量、电力调控、电力交换平台、虚拟电厂与电力交易的规划，主要也是因应目前台湾许多工业厂区内已经有包括汽电共生、太阳能发电等绿能投资的设备，透过从云端平台、区块链技术的整合。

目前郑教授与纬创在台南沙仑的AI服务器产品制造厂区，设立一条合乎工业4.2规划的SMT生产示范线，使用AI Ready的数据采集技术，做到节能预测配合机台排程与智能厂务规划的重要展现。
 
AVEVA展示OT大数据分析营运数据做为强化智能厂务的使用范例

科胜科技资深售前顾问郭智为先生的主题是介绍AVEVA智能工业平台从全球经验到台湾在地化实践的实际案例分享，为了让台湾客户可以获得更多的启发，他介绍一系列AVEVA在国际企业的应用案例，从起初的现场机台运作的OT营运数据蒐集，并一路到节能减碳的实质成效，非常值得产业界借镜。

首先是IBM的用水管理设施管理，以及加拿大SNOLAB研究尖端物理侦测暗物质的机构，使用该机构建立于地下底层中监测宇宙射线传感器与数据分析，另外还有Shire罕见疾病药物制造厂的范例，而台湾的案例中也有一家科技厂入列，该公司的冰水机系统节能的案例使用AVEVA解决方案后做到8 ~ 15%的节能，另外一家台湾的石化厂范例是推动生产线机台的维修排程的预估，并达成90%以上的准确维修预测，这些标竿企业使用AVEVA PI System做大量数据的蒐集，每天往往撷取超过数亿笔的数据之后，透过关键报表的产生，结合预测分析而做出关键决策。

PI系统解决跨产业运用的痛点：从数据整合到智能应用

荟智创新技术开发长葛正琪先生以他多年AVEVA PI System的开发经验做为核心的论述，使用大量的厂区OT营运数据蒐集做为工业厂区报表大量自动化应用与解决痛点的法宝，他的简报以重要应用实例为主。

第一个范例是一家液化工业气体的制造商，透过AVEVA PI System制作液化工业气体用槽车运送出货时的分析报告书(Certificate of Analysis；COA)与电子版本的ECOA报告书，重点在于实时准确数据掌握与可追溯性的品质报告书的要求，该软件规划与设计首先是比对客户规格参数与厂区生产品质的直接比对，一旦生产端出现异常，这个数据可以直接辅助是否暂停生产的决策。

为了满足客户不同的COA报表格式，透过弹性EXCEL报告样板，让报表定制化可以快速产生与完成，使用PI的Notify功能做为实时品质监控的通知或是警报通知，协助掌握内部品质实时监控的任务。

第二个范例是针对石化企业内大型系统的风险评估维护的专案，使用PI系统蒐集风机系统OT数据，透过AVEVA Predictive Analysis工具进行数据清洗、数据模型建模与AI预测来进行制程系统风险的识别，他不讳言AI模型反覆循环调整通常需要六到七个月时间的数据验证与调校，但是使用AVEVA工具，透过无程序码(No Code & No Label)工具后，只要一个月左右时间就可以开始上线，效益卓着。

第三个范例是协助台北荣总医院血液透析些等洗肾机台系统的数据采集，将原本非标准界面洗肾机台的数据整合与撷取的技术，透过PSA(PI System Access)功能做大数据整合，解决护士抄写每一个病人数据的时间节省，并可以帮助医生做医疗诊断协助，甚至进一步使用 AI  分析病患的心脏衰竭的风险预测。

生技产业最佳化应用与落实解决方案

新加坡商Rovisys的IDS Group黄子庭经理的演讲则聚焦于生技产业的应用，他所进行专案包括协助药厂与生技业者快速制作GMP认证文件系统与高复杂度数据整合顾问服务案例，该公司是自动化与系统整合服务商，因应生技产品严苛制程与营运机台认证需求，往往需要每一秒甚至每0.5秒所产生的数据来加以蒐集与整合分析，透过实时文件整合报告以掌握数据时效性与密集度，他大量使用AVEVA PI System来解决客户端实际的痛点。

黄子庭展示的范例是一家台厂生技业使用不同的ERP与多种制程管理系统，为了让不同数据可以整合，使用AVEVA MES制造执行系统将OT数据汇整，透过在网络基础架构、网络连接与备援的软、硬件规划，顺利做到数据蒐集的功能，并做到无纸化报表产生系统；另外也提供药厂分析制药冷却塔的实时监控与预估维修时程的规划系统，甚至可以做为人员训练与衔接课程的辅助任务。

值得一提的，一家做高分子化学品厂商的案例中，由于客户自己封闭式的数据库系统难以整合，为了让营运报表可以实时产出，黄子庭透过AVEVA PI System 直接掌握现场OT数据的来源，撷取PLC机台的数据，经过汇整与分析完成数据清洗，并连接客户原有购买的BI工具，加上马上可以转出营运报表，快速解决该化学厂的可视化报表的实时需求，省掉客户50% 时间成本来制作关键营运报表。

活动压轴由「厂务智能转型新思维座谈会」收场，汇集产学界专家深度探讨大数据与AI在营运及智能制造领域的创新应用与发展趋势。与谈贵宾阵容包括科胜科技郑孟宗总经理、高雄大学人工智能研究中心蔡仁胜教授、荟智葛正琪技术长，以及Rovisys黄子庭经理。座谈中产学专家深入分析，发现企业导入AI时普遍面临的核心挑战主要集中在三大面向：首先是可用数据的数量与品质明显不足；其次是数据分布不均造成的技术障碍；此外，部分企业因工业设施老旧而难以有效撷取关键数据，甚至因与客户沟通不充分导致重要数据产生偏差。这些现实问题正是当前企业推动AI数码转型时必须正视并克服的重要课题。

郑孟宗强调AI所需要面对的多层次的挑战，透过AVEVA PI System工业用数据库系统与智能工具提供一个重要的基础平台，而AI应用对企业而言是一个长期与持续改善与进行的专案模式，结合企业营运的需要来设定AI专案的目标，再加上良好的技术夥伴的合作，才可以让企业掌握AI专案的成功关键，并迎接智能转型的未来。