《AI創新百強》營收2800億化工大廠，如何打造AI數位孿生工廠，讓老傳產變聰明？

近年，儘管石化產業景氣不如預期，台化能屹立60年，發展成大型垂直整合製造商，橫跨石化、塑膠、紡織、纖維及電力領域，靠的不是被動等待產業復甦，而是主動出擊，採取轉型策略，藉以強化營運體質。

成立逾60年，2025年營收超過2800億元，事業版圖橫跨多元產業的台化，如何一邊維持營運、一邊實現AI轉型？

對此，台化資深副總經理簡維庚表示，從提高再生材料使用比例、打造節能減碳製程、推出高值化產品，到導入創新數位科技，都是環環相扣的關鍵手段。

開發影像辨識、設備預警系統，減少工安危機

轉型過程中，簡維庚提及，「我們在1989年引進ERP（企業資源規劃）系統，就逐步完善數據資料庫，為推動AI應用建立基礎。」2011年，為了進一步蒐集溫度、壓力、流量等工廠製程數據，也建置RTPMS（即時生產管理系統），開始大規模安裝監控設備。

「這些監測控制點，平均每10秒就有一筆資料輸入DCS（分散式控制系統），一整天下來，數據量相當可觀，」這些數據本來只是備存，一旦發生設備故障，才用來追查異常發生原因，但為了創造最大效益，2019年台化以此為基礎，開發並訓練影像辨識、設備預警、節能減碳等AI模組。

例如，化學槽車的收、卸料作業流程，經由AI即時監控，可偵測人員護具著裝及車輪位置是否正確，提升管理效率並降低工安事件；設備預警系統更化被動為主動，當運轉健康值偏離正常範圍，AI會發出警示，提醒安排檢修，促使無預警跳車或停車，從每年平均37件降至13件，改善幅度達65%。

5年開發逾百項AI應用， 年創20億經濟效益

從工安、設備、產銷到品質優化，台化5年內開發逾百項AI模組，但簡維庚坦言，「不是每個系統最佳化，串起來就是全廠最佳化，應該加以整合以追求整體協調性。」加上化工廠產線複雜，也無法任意停機、一項項對比做調整，2024年台化便以「數位孿生」概念建構「模擬工廠」。

這座整合所有AI模組的數位工廠，能透過情境模擬，協助做出決策。簡維庚舉例，台化使用的輕油有多個進口來源，成分會依產地有所差異，以往需耗費數小時進行分析，再調整不同製程參數，如今只要輸入產地、成分、用量等數據，便可即時生成全廠最適化操作條件。

歷經一整年建構與驗證，「模擬工廠」不僅幫助採購人員，選購生產效率最好的輕油，透過優化流程及降低浪費，每年還替台化創造20億元經濟效益、減少20萬公噸碳排放量。

「我們本來是一點一點在做，現在已經全面化，涵蓋整廠運作，使得產能、能耗、品質及人員安全，都保持在最佳狀態。」簡維庚強調。

台化的轉型之旅，也向其他傳產大廠證明，面對環境挑戰，等待下一波景氣反轉之際，唯有積極擁抱AI新科技，從根本提升組織、流程等營運效率，才有機會化危機為轉機，在AI時代走出新路。

百強AI應用心法
「我們希望透過AI應用，快速應對外界變化，加速決策支援，也節能減碳及降低成本，建立永續經營模式，不是追求『流行』這兩個字。」—台灣化學纖維資深副總經理簡維庚

百強小檔案

公司：台灣化學纖維公司
成立：1965年
AI領導人：台灣化學纖維董事長洪福源
AI應用項目：導入數位孿生技術，建構智能化工廠
AI應用成效：
1. 截至2025年年底，累計完成667件數位優化及AI專案，包含工廠安全、設備預警、製程優化、品質優化、產銷優化等5大應用。
2. 隨著降低製程異常發生、提升人員作業安全，以及達成節能減排目標，每年創造新台幣20億元經濟效益、減少20萬公噸碳排放量。

核稿編輯：康育萍、黃巧惠