化工产业跨入特化关键期 颖杰科技望以AI能力打造新时代制程
- 张姝宁／台北
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全球化工市场正面临供需剧烈重组。自2019年起，中国大宗化学品产能以倍数扩张，单一品项投入巨量产能，造成全球供需迅速失衡。台湾化工业者虽在疫情期间短暂获利，如今却因产能过剩与成本压力而面临亏损，不少工厂开始撤出大宗化学品，转向毛利更高、与半导体及电子产业连动更强的特用化学品。
在产业位移中，颖杰科技持续协助客户调整技术布局。总经理李昱陞指出，未来市场开发将投资在半导体高纯度特化制程，此类产品的品质门槛远高于传统大宗化学品；对反应稳定性、杂质控制及配方参数最佳化的要求，也截然不同。
颖杰科技制程方案部的AI团队汇集了来自清华大学、云林科技大学与中原大学的专业量能，具备跨领域且扎实的研究背景。团队长期深耕于MPC与DCS系统整合，实务经验横跨传统化工厂与先进半导体晶圆厂，除跨领域研究背景外，对各产业的制程挑战与痛点皆有深入理解。
在特殊化学品的制程控制，若以过往分析架构处理现有制程与数据，恐难以支撑高精准度的预测；像传感仪表不足、数据粒度过粗、与化学反应过程的不透明等，批次转换过程中的产品震荡幅度难以控制，影响产能利用率的最大化。
三大时序技术协同 重塑特化制程预测能力
制程导入AI的真正挑战，往往不在于演算法而在于数据本质。化学反应的时间序列具有天然延迟，批次时程不一致其变量变化与最终品质结果相差可达数小时。若未处理这些「时间偏移」，模型难以建立有效关联。
在时间序列分析前，颖杰科技整合三大基础工具：PCA（主成分分析）、KPCA（核主成分分析）、PLS（偏最小平方法）进行降维与特徵萃取、回归模型量化操作条件与品质关联、分群分析并区分批次与原料差异。透过这套前置流程，数据将转化为适合AI运算的形态，大幅提升模型可靠度与可解释性。
后续利用DTW（动态时间校正）发展单一变量数据的自动对齐技术，解决每批数据时间延迟问题，使模型能精确对应「哪一段信号对应哪一个品质结果」，有效避免因变量延迟不同而产生长时序遗忘现象。其次，COW（相关最佳化时间对齐）负责处理多变量数据的同步偏移，将制程中的黏度、温度、压力、电流等多条曲线以最适相关方式对齐。颖杰科技指出，过往未建立此机制时，看似正常的模型在关键预测时，常出现数据瞬间偏移的问题。
整个预测核心则由S2S（Seq2Seq）负责。这项原本应用于大型语言模型的技术，擅长处理长序列信号，能同时读取数小时的反应器历程，结合当前操作条件，有效预测未来的品质、产能及设备状态。
该技术已应用于包括与特化材料商及本地化工集团合作的新厂建置计划中。该公司协助发展半导体级产线品质预测系统，大幅提升产能、缩短制程时间，并稳定转化率与批次品质。
摆脱平均值陷阱 颖杰科技以S2S与MPC提升控制敏感度
化工数据具有高噪讯、低变异及长周期特性，若使用一般Auto ML，模型容易落入「平均值幻觉」，看似准确率高，实际却对「批次关键变化」缺乏敏感度。加入S2S及注意力机制后，系统能识别制程中重要的信号段落，使预测结果更加稳健。
基于此洞察，颖杰科技从化工厂数据的本质重新建立底层架构。当具备可靠的S2S模型作为预测核心后，便能在制程中导入MPC（模型预测控制），显着提升整体制程控制效能。然而，相较于传统DCS（分散式控制系统）控制器，MPC的运算量更大，计算复杂度与响应时间也更高，难以实时反应。因此在实际应用中，将采用MPC与PID分层协作的控制策略，依制程区域特性分配任务。
在传统化工制程的改善案例中，该公司也成功将此方法应用于蒸气流量、内部压力等动态响应较快的变量。透过预测未来行为，系统能自动规划最佳化设定点，进一步产生适合的SP调整值与对应的PID参数，使整体控制策略更为精准与高效。
上层MPC同时兼顾多变量耦合、约束条件与最佳化目标，确保各变量在限制条件内运作；下层DCS则负责快速且稳定的局部控制。此方式结合了MPC的模型预测能力与传统PID的高反应速度，使系统兼具「高预测性与可靠性」，特别适用于连续式化工制程。在变化较慢的区域如乾燥机或蒸馏塔，常因温度控制震荡过大导致品质偏移，透过此方式可逐步调校至客户所需的品质稳定曲线。
颖杰科技藉由品质预测、根因分析、产能变化监控、预知保养及人员改善等制程五大模块，协助特化产业客户实现关键制程优化。
建厂与制程双轴布局 抢攻特化产线转型商机
除制程AI解决方案外，颖杰科技建厂事业部也积极发展特化小型产线统包输出。团队结合智能影像型工地监控，有效降低建厂过程中的工安事故与设备损失风险。
方法工程师在建厂规划阶段即导入制程AI，使客户从试车到正式投料第一天，皆可使用颖杰科技提供的五大制程预测模块，实时维持SPC/SQC品质管理稳定性。该团队透露目前正将此架构产品化，未来渴望开放SaaS型订阅服务，让反应型制程、混配型制程及半连续式生产都能以标准化模式快速导入。
在国际市场布局上，该团队锁定日本与新马等重点区域。李昱陞指出这些市场的客户普遍重视制程稳定性与循环经济发展潜力，而多数海外半导体产业尚未建立零废中心的循环再生系统，可望成为特殊化学品再利用的新兴市场。
随着全球化工产业加速朝特殊化学转型，新厂陆续完工投产，制程稳定性、分析细致度与反应效率的标准正被重新定义。在此趋势下，具备建厂与制程双轴AI量能的颖杰科技，将成为化学厂智能转型的关键夥伴。
