烏俄戰爭、疫情造成的塞港、停工成為佈局全球台廠無可控制的外部因素。當這些狀況影響到營運或既有規劃，剩下的就是比變通能力。群創光電在全球供應鏈混亂之際，快速發展出新方法來應對這些前所未有的新狀況，讓物流、送貨效率不降反升，而這些方法都是基於工業 4.0 概念。

全球黑天鵝、灰犀牛頻出，群創光電智能推進處處長張幼銘表示：「沒有人能改變大環境，但至少要想辦法將衝擊降到最低！」

群創光電佈局智慧製造多年，從 2014 年開始便逐步導入先進自動化、大數據分析、AI 等技術來優化產線的生產效率。累積多年數據化管理工廠經驗後，逐步擴大應用到營運管理的層面，以透明的資訊來加速智慧營運所需的快速決策。

縮短資訊傳遞的時間差，快速調兵遣將縮小影響

張幼銘說明，群創光電面對外部瞬息萬變的挑戰，提出兩個優化措施。第一步是建立情報系統，透過爬蟲技術、掌握各地網站消息，快速掌握當地發生的重大事件。

接著相關系統就可整理出來，在該區域影響哪些供應商、影響哪些材料、產品。評估完影響層面後，接著計算有哪些替代方案或是要接洽供應商做調整。這樣的目的是盡可能地縮小外部災害或突發狀況對於整體營運的即時影響。

優化物流裝載量，從小處著手精省大成本

第二步則是從日常營運做出優化，透過即時公開的資訊，提升競爭體質與聰明決策並有效地控管成本。

張幼銘表示，群創光電在出貨物流上，會掌握飛機、海運物流的資訊，確認貨櫃何時會送到客戶手上？

首先群創光電的資訊系統會和貨運公司的資訊串聯，才能掌握每一階段的貨運狀況，再計算最佳化運送路線，讓物流以最省時、省費用的方式連上。如此一來，便可以降低運送時間，也相對減少運送貨物的費用與降低貨運延誤造成的賠償支出，同時也大幅降低了物流所造成的碳排。

此外，有鑒於貨櫃運費昂貴，透過「包裝最佳化」，讓每次載貨量可以提升、貨櫃裝更多也是一門精省學問。張幼銘表示，從包材的設計開始著手，平均包材費可節省 16.3% 成本，運量可提升 60%，每年就可以節省下 1.86 億成本。

裝進去貨櫃後，連裝載的方法也可以找出最佳化作法。考量到貨櫃車也有不同款式，載送量和運費也都不同，連貨櫃車的裝法也要最佳化、最大化。

張幼銘說明：「人可以決定怎麼安排，提出一般的可行解；但是我們透過 AI 演算，則是可以算出最佳解的裝法。就連卸貨也有最佳化，哪些要先下？這是從裝載的時候就已經事先計算好的。」

以上的優化，其實都是仰賴著 AI 提出相關洞見，但是人的角色則是更移往決策核心，AI 雖然可以快速計算出最佳解，但是現場狀況與變動條件不一定能寫入演算法，反而是人要理解業務才能根據條件限制「找出最適解」。

群創光電在工業 4.0 智慧工廠時代，成為台灣智慧製造的領先者。世界經濟論壇（The World Economic Forum）將群創光電評選為「燈塔工廠」表揚其創新技術與數據導向的工廠營運模式。

數據導向的工廠營運模式，在國際供應鏈與區域高度變動難預料的狀況下，發揮了極大的效應，也讓決策者可以透過數據打開一扇新的門窗，從新切角著手解決產業問題。

圖片來源：《TechOrange》

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2022 年永續風潮持續席捲全球，當產業風向一轉，「不夠綠，就出局」成為新標準，面板大廠友達光電也正向擁抱改變。

在 3 月時，友達光電宣佈加入全球再生能源倡議組織 RE100，承諾 3 年要減碳量達 25%、2050 年全面使用再生能源，成為全球顯示器製造業廠商中首個做出如此承諾的代表。

友達光電的永續之路，早在 2015 年就逐步有成果展現。2015 年底友達龍潭廠領先全台達成製程用水 100% 全回收，以取之於自然、用之於自然的循環經濟思維，建置廢水處理的流程。背後的功臣，就來自於友達子公司友達宇沛。

友達宇沛在 2017 年成立，專注在綠色製造、水資源管理、回收再生、節能減碳技術與智慧化管理。公司成員皆來自於母公司的廠務新技術部門，從自身廠房需求開始鑽研實務技術，甚至現在把廠務經驗輸出成為可對外銷售的解決方案。

友達宇沛碳管理事業部總監陳雅潔分享，友達宇沛做的永續解決方案，不是只有水而已。每一個決策，都要考量背後的環境與經濟成本、內外部成本，並且要在諸多考量點下找到平衡。

做永續與減碳排相關的技術精進，其實都會有用能源換取成果的疑問產生，這反而是淨零碳排技術進步的關鍵。

陳雅潔分享最新零排放技術─常溫蒸發設備（RTV），以低能耗的方式完成廢水處理，並且能完善原物料管理與資訊揭露，進一步精進製程節能。

常溫蒸發設備運用低壓蒸氣作為蒸發熱源，搭配吸附劑吸附水蒸氣回收淡水，將操作溫度維持在常溫，除了節省耗能，也可降低蒸發設備在高溫下被腐蝕的風險。同時亦導入參數最佳化 AI 模組，搭配智能監控平台與監控軟體 App，兼顧能源使用效率與永續目標。

製造生產與環境永續不一定是天平的兩端，而是可以有共贏的目標，友達光電集團已經朝這個方向全速前進，「永續發展應該是要可以滿足現在世代的需求，又不危及未來世代的需求。」陳雅潔說。

解密淨零碳排關鍵商機

台灣工程業 ESG 模範生中鼎集團如何達成淨零永續？

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看中鼎集團永續長何麗嫺親上節目， 5/31 分享實踐經驗

（首圖來源：Pxhere）

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如果世界上有最長的馬拉松，那企業資安建置肯定榜上有名。駭客沒有放棄的一天，意味著企業也沒有一刻可以鬆懈。隨著企業持續擴張數位業務與加速建置數位服務，代表風險也變多了，而且從政府機構、大企業到中小企業主，都面臨著同樣的資安威脅。

根據《科技報橘》2022 產業科技趨勢大調查結果顯示，台灣企業面臨的長期經營風險中，超過三分之一的受訪者都選擇「資安」為其最大風險來源之一，而資安也成為 IT 投資項目中的第二名，代表企業需求快速上漲。

資安規範建立，是一場企業主的領導力大挑戰

對於企業經營者來說，建立更完整的資安防護策略就是一場經營領導大考驗。管顧公司 PwC 在英國進行一項企業領導人大調查，發現只有 10% 的受訪企業領導人有意識地承擔統籌發起者角色，協助部門針對資安防護進行資源整合與建立因應制度。

甚至，該調查還發現，當被問到「公司領導階級投入資安的注意力夠多嗎？」，領導者自認為投入極大心血，但是他的中階主管們可不一定這樣認為。

這樣的調查結果顯示，資安規範的建立不是只有技術導入而已，領導者在其中扮演的角色，除了預算審核之外，更因將資安規範的設立變成一個公司營運方針的再升級，甚至要成為居中協調跨部門溝通的主動關鍵角色。

產業數位化變遷速度快，企業沒有時間慢慢熬資安

除了從公司營運層面的資安建置著實考驗領導者功力，整體產業需求的變遷，也挑戰公司應變的速度與運用技術的能力。根據麥肯錫報告指出，由於各產業對於數據的重視程度高升，隨時隨地取得數據與更多的數據接口成為一種風險。不論是因為遠距工作需求，或是在供應鏈上各種與第三方的數據串接，都讓企業要守備的範圍快速擴張。

再者，駭客也更加熟稔於利用 AI、機器學習與各種最新技術，挑戰企業資安防護網。企業除了資安技術得精進之外，才能擋駭客、符合主管機關的新資安規範，也得去思考如何找到對的資安人才。

這一期《科技報橘》特展以「資安知識快充」為核心，蒐集產業專家的觀點，從技術面到領導管理層面為大家帶來充飽飽的資安能量。

2022 資安知識快充

集結觀點，充飽資安滿格電

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資料來源：PwC、McKinsey，圖片來源： PxHere

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Tesla 高階人型機器人 Optimus 正式亮相、未來一台 L4～L5 的自駕車內晶片成本將提升 10 倍至 5000 美元（約 16 萬台幣），這些產業風向印證著什麼未來趨勢？

越來越多可即時精密運算的 AI 應用正在你我生活中落地，這些裝置靠新型態 AI 晶片在背後驅動。因此，設計出一個運算功能強大又符合造價成本的 AI 晶片就成為產業新門檻。

新思科技：EDA 與 AI 訓練數據，都是為了得到更優化的結果

來自美國電子設計自動化領域（Electronic Design Automation, EDA）公司新思科技（Synopsys）就在這股變遷中扮演一個關鍵角色。

新思科技全球副總裁暨台灣區總經理李明哲表示，做 IC 設計自動化，須從兩個面向思考，包含：EDA 和 AI 的關係／EDA 未來做 AI 的相關應用設計。

AI 發展的快速演進，除了科技革新、算力提升，大量且經訓練的數據累積則是另一項突破關鍵。各種 AI 應用本質上，都是把模糊的產品或不確定的方式，透過 AI 進行分析、預測並解決問題。在事前則需要充足的訓練資料與數據，才能根據訓練結果進行歸納、得出模型，最後套進相關機器程式進行大量運算。

李明哲解釋 EDA 與 AI 訓練在流程上高度一致，包含要先嘗試捕捉（capture）電子數據、放進模型，接著進入機器學習階段，給予大量的訓練，進行模擬與分析，根據分析結果推論，決定採取的有限動作（limited actions）再反覆優化，最終目標是邁向自動化。

AI 技術如何優化晶片設計流程？ 

在半導體產業，更具規模化的 AI 技術也正在加速晶片設計流程創新，甚至可將晶片上的運算能力提升至千倍。

李明哲以荷蘭藝術家 M. C. Escher 的名作《畫手》（Drawing Hands）舉例分享，EDA 本身演進到一定程度，設計出更強大的 SoC 就可以回來協助 EDA 做更複雜的 AI 運算；就像畫作中一隻手畫出另外一隻手，無止境重複的循環。

現在的 IC 設計可能比早期複雜一千倍，已經超越人工設計的程度。同時，面對 IC 設計領域都需要考量三大限制： 功耗（Power）、性能（Performance） 與面積（Area） ，這三項英文的總稱為 PPA，讓工程師需要就 IC 設計限制、功能需求等面向去思考優化可能性。

導入 AI 後， EDA 產業就能運用機器學習處理歷史資料，讓數據逐漸逼近需要的數值，即可達成比人工設計更快又好的 PPA 優化；另一方面，雲端技術賦予 EDA 更強大的運算力與彈性，使設計與驗證空間優化（design/verification space optimization）變得可行。

在這樣的技術基礎之上，從設計到生產，過往需要 2~3 年才能製作完成的晶片，現在耗時可能不到一年，卻有能力達成數倍以上的精細程度。 

李明哲提醒，業界也必須考慮兩項限制：摩爾定律與經濟效益。IC 設計也必須思考未來的成本、生產良率，並看好「小晶片」（chiplet）成為最新半導體技術贏家。

台灣 IC 產業發展三大優勢

從半導體產業上游來看，李明哲認為即使各國持續發展自己在地化的半導體產業鏈，台灣擁有三項優勢，仍然能在持續變動的國際供應鏈中證明自己的角色與價值：

1. 高度成熟的產業價值鏈：從設計、生產，到封裝測試，整個過程在台灣可於三小時內搞定，且對外依賴度低，如此完善的生態系完整程度與彈性，在全球絕無僅有。
2. 精準掌握客戶產業脈動、市場敏感度高：例如車用電子就是台灣 IC 產業深具潛力與優勢的發展方向——現在車廠和台灣公司對接，在 1~2 年就能把 IC 做出來交給車廠，比傳統的 6~7年快很多。
3. 半導體人才素質高，但礙於人口基數小，儲備人才數量不足是事實，台灣必須努力彌補產學落差。

AI 導入與軟體自動設計晶片的趨勢，正同步強化半導體產業供應鏈的上下游效率，並促進生態系整合，面對持續整合的 IC 產業供應鏈，正在被改寫的產業行規，對台灣的半導體產業與新思科技來講，同為契機與挑戰。關鍵問題即為：台灣預計要在國際上扮演什麼樣的角色？是否已經迎接好未來挑戰？

（本文開放合作夥伴轉載。）

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