一、    前言

在全球積極推動淨零碳排與永續發展的浪潮下，製造業正面臨前所未有的挑戰與轉型壓力。從成本結構分析，製程成本主要由原料、人工與製造費用構成，其中製造費用包含能源消耗，而能源使用不僅直接影響企業營運成本，更是碳排放（類別二）的主要來源之一。

傳統節能手段多仰賴人工經驗與靜態參數設定，難以有效應對高度複雜且持續變動的製程環境。隨著人工智慧（AI）技術的迅速發展與廣泛應用，製程優化與能源管理迎來嶄新契機，開啟智慧製造與低碳轉型的新篇章。

二、AI 技術在製程能耗分析中的角色

AI 技術以資料驅動為核心，能即時分析製程參數、預測能耗趨勢並提出最佳化策略。其主要應用技術包括：

1. 機器學習（Machine Learning）
    透過歷史製程數據訓練模型，預測不同參數組合下的能耗表現，進而找出最節能的操作條件。
2. 深度學習（Deep Learning）
    適用於高維度、非線性製程資料，如影像辨識與聲音分析，能從複雜訊號中提取與能耗相關的特徵。
3. 強化學習（Reinforcement Learning）
    AI 模型透過不斷試錯學習最佳製程控制策略，特別適用於需動態調整與即時反應的場景。
4. 數位分身（Digital Twin）
    建立虛擬製程模型，模擬不同操作條件對能耗的影響，並與實體設備同步運作，以達到預測與控制的目的。

三、應用場景與技術實例

1. 智慧製造與能源管理
    AI 可分析設備運轉數據（如溫度、壓力、電流），預測高能耗時段並自動調整參數，提升能源使用效率。

2. HVAC 系統優化
    空調系統為工廠主要能耗來源之一，AI 可根據環境溫濕度、人員活動與設備熱源進行即時調控，達到節能效果。

3. 製程異常偵測與預防性維護
    AI 可偵測設備異常前兆（如馬達過熱、壓力異常），避免故障導致能耗暴增與生產中斷，提升設備可靠性。

四、實例分析：AI 在射出成型製程中的應用

以塑膠射出成型為例，該製程包含加熱、注射、冷卻等多階段，能耗受多項參數影響。射出設備約占企業整體能耗的 60% 至 80%。導入 AI 技術後，可進行以下優化：

• 資料前處理與數位化
   收集歷史製程資料（如料管/模具溫度、射/保壓力、射膠/冷卻時間），進行數位化紀錄與整理，為後續查詢、分析與應用奠定基礎。
• 建立能耗預測模型
  利用統計手法（如管制圖）計算平均數、標準差與上下管制界線，進行資料假設與檢定，並結合可視化管理即時呈現資訊。
• 模型整合與參數優化
  以 Z 分配原理預測多組生產參數與品質特性（如耗能與尺寸），透過大數據整合與 AI 演算法優化，分析不同設備與產品間的品質與能耗差  異，並運用田口工程手法找出最佳參數組合。
• 強化學習模擬與即時控制
  初期以少量合格產品資料（如壓力與重量）餵養模型，導出正常參數範圍。結合積分原理模擬生產參數與品質特性，透過設備數位化監控回傳現況至 AI 模型進行比對。當預測結果落在合理區間時持續生產，若超出預測區間則啟動機聯網回控機制，即時調整參數並通知相關人員，確保每模次產品品質穩定。
• 導入效益
  實際導入後，因效率提升而能耗降低、良率提升減少原料與時間浪費。雖不同產品與製程在量化效益上有所差異，但 AI 技術不僅加速製程穩定性與品質提升，更有助於現場知識傳承與替代重複性人力作業，展現顯著成效。

五、導入 AI 技術的挑戰

1. 成本因素
    AI 系統導入涉及高昂初期投資，包括硬體設備、軟體平台建置與整合，以及人力與時間的隱性成本。
2. 資料品質與整合
    AI 模型需仰賴大量高品質資料，然而製程資料常存在缺漏、異常或格式不一致，需進行前處理與整合。
3. 模型解釋性與信任度
    若製程工程師無法理解 AI 模型的決策邏輯，將難以建立信任與實際採用。因此，提升模型可解釋性（Explainability）已成為推動 AI 技術落地的關鍵。
4. 跨部門協作與文化轉型
    AI 導入需 IT、製程、品管等部門密切合作，企業文化亦需從「經驗導向」轉型為「數據導向」。
5. 技術人才與培訓
    AI 專業人才稀缺，企業需積極培養內部數位能力，或與外部技術顧問合作，建立長期技術支援機制。

六、結語

AI 技術在製程能耗分析與優化方面展現出巨大潛力，不僅能有效降低能源成本，更能提升製程效率與產品品質。面對全球永續發展趨勢，企業應依據自身需求選擇合適的 AI 技術，積極導入並結合數位轉型策略，打造低碳、高效、智慧的製造環境，以迎接未來製造業的挑戰與機遇。

作者：(財)塑膠工業技術發展中心 品質環境安全部 產業服務組 王志遠顧問師