今日主題：實體例子-1

台積電（半導體製造）
策略方向：智慧製造與數據整合

短期目標:
1.導入生產數據可視化儀表板，集中監控製程異常，讓工程師能即時掌握良率波動與設備狀態。例如導入 Power BI、Tableau 等視覺化工具，將製程參數、溫度、壓力與產能利用率等整合於單一介面中。
2.審視 MES（製造執行系統）與 ERP（企業資源規劃系統）整合流程，確保訂單、生產、庫存、維修資訊可在不同系統間自動同步，減少人工輸入錯誤。
3.建立 AI 模型試點，利用機器學習分析過去的機台異常紀錄，預測潛在故障。例如在新竹廠區選定幾台關鍵曝光機作為測試對象，驗證預測性維護模型的準確率。

• 落地案例： 台積電內部「e-Manufacturing」專案便是以資料驅動的即時監控平台，結合 IoT 感測器與大數據分析，有效降低停機時間約 20%。

中期目標:
1.建構 Digital Twin（數位孿生）產線模型，以虛擬環境模擬製程調整前後的影響，提升製程良率與節能效果。
2.導入 能源管理系統（EMS），即時監測工廠碳排、電力與冷卻水使用量，結合 AI 進行能源優化。
3.強化全球資料同步與備援中心設計，使台灣與海外廠區（如亞利桑那、日本熊本）能透過高速雲端連線即時共享製造數據。

• 落地案例： 台積電於南科廠導入碳排監控模組後，能每小時追蹤耗電趨勢，並以 AI 模型預測未來高峰期，有效降低尖峰用電 8%。

長期目標
1.全面推行智慧製造生態系，實現從製程控制、品管到維修的自動化決策，建立 AI 驅動的閉環控制系統。
2.將 ESG 數據整合 入企業管理決策平台，提供決策者即時掌握碳足跡、能源效率及社會責任表現。
3.建立 跨廠區 AI 運算中心，集中各地資料進行模型訓練與推論，支援全球製程優化決策。

• 落地案例： 若未來台積電在熊本二廠全面部署「全自動良率預測系統」，能即時調整製程參數，預期良率可提升 3~5%，並成為全自動晶圓製造示範線。