全力推動永續發展 AI 技術扮演關鍵角色
李長榮化工落實 ESG 概念時，也將 AI 技術在工安、節能、製程改善、品質優化等四大領域，扮演公司推動永續發展的基石。
採訪／施鑫澤‧文／林裕洋‧刊期／2023.07
面對全球吹起的 ESG 浪潮，企業已不能迴避永續發展的議題，否則在陷入高額碳稅夢魘外，更可能走向被市場淘汰的命運。如 2023 年 10 月歐盟碳邊境調整機制（CBAM）即將試行，將以浮動價格收取碳排放費用，2024年美國清潔競爭法案（CCA）則規劃正式推行碳關稅，預計以嚴格的標準驅動產業減碳。由於臺灣經濟發展以出口為主，在即將來臨的以碳制價時代，減碳將不僅是社會責任，更將成為企業未來的核心競爭力所在。
身為全球材料科學指標性企業之一的李長榮化工，早在 10 多年前就觀察到永續發展的趨勢，並隨即投入碳中和布局，積極降低對石油的依賴，並灌注大量資源在綠色材料的技術開發上，2021 年綠色產品已佔整體營收 5%。此外，該公司更以循環經濟做為重要的淨零策略布局，成功開創出引領全球的循環技術與材料，且逐步擴大相關產品的應用範圍，為公司建構差異化競爭力。
李長榮化工資訊長翁英哲說，從 2012 年開始我們會每年固定發表企業社會責任報告書（CSR），近幾年因應 2050 淨零碳排的浪潮，2020 年改為發表 ESG 報告書。面對永續發展的趨勢，我們致力投入於材料創新的領域，並在此基礎上跨足工業循環及生質循環等領域，如在工業循環方面首創電子級異丙醇（EIPA）雙循環系統，為全球半導體業推動循環經濟的重要供應商。在生質循環方面，成功以酵母菌製造百分之百植物來源的生質琥珀酸，創下零碳產品商轉、銷售全球的里程碑。
此外，針對市面上最常見的塑料回收，李長榮化工不僅回收、再製廢棄塑膠，更推出完備的塑料可持續性解決方案，以特殊的「接枝及中低分子量 SEBS」作為塑料改質增韌劑。此項方案透過提高廢棄塑膠的物性、減少再製生產過程的困難，讓廢棄塑膠可多次循環、生生不息，且製程可提高 30% 能源使用效率、提升 20% 產能，助力 2050 碳中和目標的實現。
成立綠色變革小組 跨部門合作建構永續藍圖
成立於 1965 年的李長榮化工，秉持綠能永續經營理念，成為提供差異化產品的世界級先進材料公司，以突破創新、靈活彈性、高端優質的產品與服務，並以優於業界的營運模式和完善製造技術，替全世界各行各業創造新的營運價值。該公司致力以科學創新擘劃價值榮景，除長期致力持續提升傳統產品的品質與專業技術服務外，也配合產業脈動，積極開發高附加價值產品，旗下產品被廣泛應用於醫療、工業及家庭等方面，除內銷臺灣市場外，同時也外銷供應全球各地。
李長榮化工在董事會設置「ESG 永續策略委員會」，由董事長兼主席、總經理擔任副主席，並由營運長擔任永續長，每季向公司董事會定期報告，接受董事會監督與建議，以確保永續遠景與發展藍圖能與企業核心能力結合。 ESG 永續策略委員會下設置跨部門的工作小組，並設定永續經營短、中、長期目標，每年滾動式檢討各項 ESG 議題與策略。如為因應更為嚴峻的氣候挑戰以及減碳方針，2021 年底該單位開始思考重新調整架構，並成立全新的「綠色變革」小組，共同探索並設定更具雄心的減碳目標。
翁英哲表示，綠色變革小組任命研發處副總經理林欽洲擔任主席，以跨幕僚部門、跨事業體的減碳行動，透過研發創新思維帶動組織及合作夥伴邁向淨零碳排。目前綠色變革小組聚焦四大領域，分別是綠色營運、能源與低碳科技、綠色產品及循環經濟等，以跨事業體、跨幕僚部門的合作模式，讓綠色變革的力量滲透整個組織。目前，我們除與工研院綠能所合作，培養同仁產品碳足跡的管理思維與計算能力，也透過製造基地的碳盤查、完整掌握碳排熱點，訂定更符合企業抱負的減碳路徑，全力朝向 2050 碳中和目標邁進。
因應未來歐盟碳邊境稅及各大市場碳費徵收所帶來的成本風險，李長榮積極與工研院綠能所合作，於 2022 年臺灣五大製造基地推動產品碳足跡管理培訓，並已陸續取得 DNV ISO14067 產品碳足跡查證聲明書。
運用 Big Data 技術 預測原物料價格趨勢
儘管 Big Data 概念問世多年，但是隨著資料價值攀升，加上各產業瘋搶資料人才下，全球陷入資料人才不足的困境。根據《CIO IT 經理人雜誌》公布的「2023 CIO 大調查」結果顯示，有高達 37.5% 受訪企業表示，Big Data 仍然是公司最欠缺的科技之一。而李長榮化工能在競爭激烈的全球材料化學產業保有競爭力，便在於願意積極引進創新資訊科技，早在 2014 年就觀察到 Big Data 技術逐漸成熟，因此規劃用於原物料價格的預測之中，期盼藉此降低整體營運成本支出。
由於原物料成本約佔整體營運成本中有很高比例是原物料成本，若能有效掌握價格變化趨勢，自然有助於提升市場競爭力。李長榮化工歷經兩年規劃與研究，2015 年開始針對原物料價格預測啟動 Spider 專案，期盼作為營運決策的參考。專案初期，由於團隊沒有相關經驗，因此採取透過多元管道收集可能有用的資料，如公司買賣資料、股市資料、期貨資料、航運資料、空氣、航運、洪水等資料，並於 2016 年推出第一版原物料預測模型，只是當時準確率僅有 65%。
「當時 65% 準確出來之後，此專案成效便受到許多單位的質疑，有部分經驗豐富的單位直言，以自身過去經驗計算都比 65% 高。所以後來團隊透過多方請益模型修正方式，加入更多可能有用的資料。」翁英哲解釋：「在資料收集過程中，我們嘗試了非常多的因子，發現很多因子並非重要元素，但也意外發掘出真正的影響因子現美聯指數是非常重要的因子，對於提升準確率有很大幫助持續的改善和資料收集，至今準確率提升為 84%。」
集眾之力 啟動智慧製造專案
而在前述原物料市場價格預測之外，也鎖定智慧製造議題，因而於 2018 年啟動「Insights 專案」，專注在工安環保、節能降耗、預知保養、製程優化及品質改善等五大領域，奠定好永續發展的基石。
過往團隊有高達 80% 的時間在資料收集上，建立平台與資料收集機制，將資料收集的時間大幅縮減至 10% 以內，讓工作重心放在討論問題與尋找合適的解決方案上。
簡單來說，即是希望透過 Insights 平台做到運用數據管理智慧工廠，在資訊看得見、可以管、可以控的三大原則上，運用視覺化資訊、報表自動化、遠端製程監控等技術，整合集團內各營運地點的生產與管理系統，建置一套全集團的智慧平臺架構，達成安全監控、節能減碳、預知保養與製程、物料品質監控等效益，而達成精準決策與執行的永續目標。
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翁英哲說，在推動 AI 專案初期，最大挑戰在於資料收集與整理，約有 80% 時間都在處理資料，因為很多案子中的資料跟紙本文件完全不符，以至於需要花費很多時間在資料清洗上。此外很多小系統散落各地，互不相連形成 silo，也需要一一整合。畢竟，若沒有正確、乾淨的資料，根本沒有辦法進行 AI 模型的訓練，即便勉強訓練出來的 AI 模型也沒辦法使用。目前我們已經建立一套預防性維護機制，藉此提升工廠生產設備的整體妥善率，以及減少生產過程所產生的廢料與能耗。另外，我們也在工安方面透過引進 AIoT 技術，確保每位員工都有穿戴頭盔、面罩等符合規範的防護裝備。
目前李長榮化工在 AI 專案成效相當豐碩，如在能耗預測 AI 模型方面，即利用機器學習演算法結合大數據演算，打造最佳效能的節能降耗系統。目前已針對用電量、電流、溫度、流量進行計算，建立一套冰水機能耗預測模型，能讓系統能平衡冰水機與冷卻水塔的用電負載，並給予操作建議值，達到最小化的能源耗用，也可減少製程中臨時停車的次數，達成節電與生產順利的雙贏。
由於 AI 專案帶來效益逐漸發酵，李長榮化工將透過常態化 AI 教育訓練，如 LCY AI SCHOOL、LCY AI 競賽等，鼓勵各廠區前線人員發想智能化管理系統，以達成智慧製造的最終目標。
引領循環創新 落實綠色願景
為落實永續發展的願景，李長榮化工在高雄楠梓打造亞洲首座循環材料創新基地，並透過挹注研發創新費用，將此打造成為具有國際水準 的創新基地，同時更深耕研發人才培育。期盼，以經濟與環境的永續循環為目標，貢獻於締造循環經濟的產業鏈價值，落實綠色未來的願景。
在李長榮化工的永續發展規劃中，生物循環是非常重要的一環，該公司加拿大研發團隊成功運用玉米糖漿以獨家菌種發酵製成開發生質琥珀酸，發酵過程 100% 零碳排，能源耗用較石化琥珀酸減少 63%。生質琥珀酸所製成的塑膠淋膜，無須額外處理條件，能在 180 天後於自然環境中完全分解為碳水化合物，目前此塑膠淋膜已廣泛使用於北美最大咖啡連鎖品牌的紙杯中。由於生質琥珀酸的應用將朝多樣化發展，可為地球永續尋覓更多的可能性。
翁英哲表示，前面提到的電子級異丙醇雙循環系統，是全球唯一可將半導體製程清洗廢液再精製為電子級異丙醇的技術，能將異丙醇於晶圓清洗中使用，並回收半導體晶圓清洗後的廢液，以獨家技術進行純化，再製成同規格、同等級的電子級異丙醇，回歸半導體製程中使用。我們研發克服廢液回收處理的種種難題，協助半導體晶圓代工業者消除 廢棄物焚燒後所產生的碳排，更減少半導體製程對於地球資源的消耗，目前獲得半導體產業的認可。
為強化公司永續發展的能量，李長榮化工也積極與各大專院校合作，透過實習生計畫來啟發、鼓勵及培養新世代人才，以期對社會有更多的貢獻與影響力。如 2021 年與成功大學技術合作 ，期盼透過積極參與學術界應用研究，並發揮大專校院及學術研究機構研發能量， 培植研發潛力人才、增進產品附加價值及管理，厚植公司長遠發展的競爭力。
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