颖杰科技以AI打造数据型智能孪生，驱动焚化与智能工厂ESG转型升级

颖杰科技总经理李昱陞于AI EXPO分享其协助产业实现AI永续转型的关键做法。颖杰

随着全球关注ESG法规与碳中和目标，台湾各类制造业正面临制程效率提升与污染排放控制的双重挑战。在近期DIGITIMES主办的AI EXPO中，颖杰科技总经理李昱陞以「智能焚化炉&智能工厂五大应用」为题，解析工业永续转型的关键途径。

颖杰科技拥有跨化工、环工、机械与AI等领域的专业团队，凭藉多年工业自动化经验，智能制造浪潮兴起后，随之成立大数据与AI专案部门，建立起「拥有深厚制程知识、产线AI预测实作能力、同时具备ESG永续思维」三者融为一体的独特核心竞争力，提供工业客户从设计规划到智能制造与先进制程的完整转型方案。

副总经理许进宏指出，颖杰目前已发展五大智能工厂解决方案，应用场域涵盖反应器、蒸馏塔、废水处理与气体排放等厂务领域，导入品质预测、制程根因分析、设备预警、排放与产能预判及模型控制优化等技术。POC阶段即融入多种模拟验证，未来亦将结合LIMS实验室系统验证，进行AI模型准确性比对，诊断品质异常，进一步推动预测性维护与能源效率优化，避免人为因素影响，打造MPC模型预测优化产线的在线制程导航系统。

近期颖杰更于台湾焚化炉领域建置AI智能平台，整合六大核心模块，打造全方位智能系统，从建厂阶段就部署影像AI监测施工安全，营运阶段则透过数据与PLC/DCS系统深度整合，建立具备实时预测与调控功能的智能焚化系统。

该系统以智能储坑为基础，透过垃圾磅单识别热值，自动计算最佳燃烧配方，提升蒸汽产出并降低燃料耗用。其蒸汽预测准确率可达96%，并进一步结合火焰影像、含氧度数据，动态辅助燃烧调整。尾气处理端则藉由AQCS模块预测污染物排放，建议药剂投放量，并提前预警马达、阀门等设备异常，安排最适维修时程。

对于操作人员经验不均问题，颖杰透过AI预测不同班别与季节原料差异，找出最佳化参数；并结合影像与CEMS排放数据，持续优化模型学习机制，降低人为依赖，确保焚化操作稳定性与节能减排效能，为炉体操作团队提供智能决策建议方案。

颖杰表示，未来将持续深化海外合作，推动符合国际环保标准的ESG与AI模型及验证机制，藉由「本地实绩建立、跨国模型调校、模块化全球部署」三阶段策略，将台湾自主研发的智能制造技术推向国际舞台，协助全球工厂迈向数码永续新时代。