制程逼近分子尺度 钰祥以AI与循环服务强化AMC微污染控制管理

钰祥营运副总庄士显表示，钰祥接下来两年会专注在「分子时代的管理者」持续与时俱进。钰祥

半导体制程持续朝2纳米、1.4纳米演进，制程对气态分子污染物（AMC）的容忍度愈来愈低，微污染控制除了过滤效能，也必须兼顾实时性、精准度、产品履历、减碳与服务效率。成立近40年钰祥企业，2026年SEMICON Taiwan以「Beyond Purity」为主题，除展出再生滤网与AI智能制造，也将呈现液体过滤布局，将既有空气端技术向新的应用领域延伸。副总经理庄士显表示，面对制程要求持续提高，钰祥以「分子时代的管理者」为定位，结合AI智能营运、ESG循环经济与DEI人才治理，回应半导体供应链对污染控制与企业营运的新要求。

在ESG布局上，钰祥将传统一次性买断的化学滤网，转为CaaS（Clean Air as a Service）洁净空气订阅制服务，透过回收、再生、检测再投入使用，化学滤网与滤筒可重复再生10次以上，相较一次性耗材减少91.67%废弃物。庄士显指出，为符合先进制程要求，钰祥在回收滤网时，会依产品序号区隔厂区与制程，避免不同污染物交叉影响，运送过程采GPS追踪；再生前后则检测污染物浓度、剩余寿命、残留量及压损，合格后才能重新出货。

2024年钰祥透过产品回收计划减少3,789公吨事业废弃物及31,179公吨碳排；目前四项核心产品已取得ISO 14067产品碳足迹认证，并推出碳中和化学滤网，以可查核的碳足迹数据协助客户因应Scope 3管理及国际低碳采购要求。

在AI应用部分，钰祥则从日常营运痛点切入。庄士显提到，该公司优先处理重复性工作、制造数据查询繁复，以及管理信息取得不够实时等问题。以生产履历为例，过去品保人员必须逐层查找庞大的树状结构与关联数据表，如今透过AI演算法与大型语言模型自然语言界面，可直接询问特定批号的原料来源与制造状况，查询时间由6分钟以上缩短至1分钟内，每月可节省逾100小时作业时间。

营运管理层面，钰祥也以MCP Server架构串接SAP、MSSQL等内部系统，让人员以自然语言查询销售、预算与生产排程，降低等待IT人员撰写SQL或开发报表的时间。网安方面，AI系统24小时分析AD登入记录与防火墙日志，侦测异常后可透过自动化工作流秒级封锁高风险IP并产出处置建议。目前钰祥的AI应用已由数据分析延伸至流程自动化，并朝更深度的营运治理发展。

此外，钰祥的AI应用也持续往再生制程延伸，目前已采购AOI自动光学检测设备，用于识别回收滤网的外型、材质与使用程度，先行排除不适合再生的NG品，后续将结合客户规格建立筛选数据库，累积可供AI分析的制程数据。庄士显表示，下一阶段将朝滤网剩余寿命预测发展，进一步掌握回收时机，并延伸至物流车辆排程、再生品质判断及碳排管理。

数码转型也牵动钰祥的组织与人才配置。庄士显指出，该公司希望透过AI导入减少重复性工作，让员工将时间投入更具价值的任务。例如AI知识管理系统已可降低信息团队25%以上的重复性回覆，生产履历自动查询也减轻品保人员日常数据查找负担。DEI方面，目前钰祥女性主管占比38%；公司同时推动性别平等薪酬、生活工资及RBA工时管理，希望在技术与商模调整的同时，维持人才留任与组织韧性。

面向下一阶段，钰祥将以既有空气端AMC微污染控制技术为基础，布局液体过滤技术，作为未来2至3年的发展方向。目前相关产品以展会亮相及客户验证为主，待验证与应用实绩成熟后，再扩大市场推广。迎接成立40周年，钰祥将以「分子时代的管理者」为定位持续深化技术研发，并结合AI智能制造、循环服务与人才治理，因应先进制程持续提高的污染控制与供应链要求。