GOOD 科技誌

  企業在導入  EMS  電能管理系統後常遇到的現實困境：數據與報表愈來愈多，卻難以真正支撐日常營運與策略決策。面對電價波動、法規要求與供應鏈減碳壓力，管理電能已不只是「看用電量」，而是要理解電是如何被使用、能否被優化。   「導了系統」到「好像沒有比較輕鬆」？ 近幾年，不論是半導體、石化、電子組裝或商辦大樓，「電費」與「減碳」幾乎已經變成董事會級的議題。很多企業導入了  EMS 電能管理系統，卻仍然面臨幾個關鍵問題：數據一堆，看不出重點；報表很多，卻難以轉成行動；節能專案做了，但效果無法持續。   因為即便已經有  EMS ，上線後有可能還會遇到這幾種狀況： 1.  資料很多，但沒人有時間「看懂」 EMS  可以即時收集用電、負載率、碳排等數據，甚至依  ISO 50001  架構建立指標與報表，但實務上，多數能源數據仍停留在「有紀錄」而非「有洞察」。研究與業界案例指出，導入能源管理制度的組織，常見挑戰包含：缺乏能源專業人才、數據品質不一、以及無法將分析結果落實到日常決策。 2.  報表與稽核作業高度「靠人工」 為了符合  ISO 50001  或各國能效法規，企業要定期提交能源績效、節能專案、設備改善等報告。這些內容雖然都來自  EMS  的數據，但整理、撰寫、解釋仍仰賴能源管理人員人工作業，耗時又耗腦，還容易因為人員異動導致知識斷層。 3.  節能只做到「事後檢討」 多數  EMS  的應用仍停留在「監控異常、事後檢討」。尖峰負載，調整排程，在不同節能策略下（例如空調設定、產線啟停組合）。這使得節能專案較像一個個離散的計畫，而不是持續優化的「日常營運策略」。 4.  面對碳管理與法規，能源資訊難以轉成  ESG  故事 ISO 50001 、歐盟能效指令與各國節能法規，越來越強調能源效率與碳排表現，導入  EMS  的工廠在能效與減碳上確實能取得優勢，但要把這些數據轉化成可以跟客戶、銀行、投資人溝通的「 ESG  故事」，往往還需要額外的分析與撰寫工作。   資料不是沒有，而是多到沒有人有力氣真正看完。 ...

  看不見的威脅：微粒子   在實驗室與高科技設備的世界裡，穩定的環境往往決定了成果的成敗。無論是半導體晶圓製程、生物醫藥研發，或是精密機械測試，只要環境中存在肉眼看不見的微粒，就可能造成一連串問題。微粒子（ Particle ）是空氣或機台內最常被忽略的污染源之一。它們細微到幾乎無法被察覺，卻足以影響產品品質、設備壽命與實驗結果的準確性。監測微粒子的重要性，正是建立在「預防無形風險、維持穩定環境」的核心概念上。   一、微粒的真面目：看不見的污染源 為什麼微粒子監測是實驗室與設備穩定運作的關鍵？ 微粒子指的是懸浮於空氣或液體中的固體或液滴，其大小可能從幾奈米到幾百微米不等。在實驗室中，它們可能來自人員活動、衣物纖維、紙屑或外部空氣滲入；在機台內部，則常由金屬磨損、潤滑油蒸氣、冷卻液蒸散或機械震動所產生。雖然這些粒子無法用肉眼直接觀察，但當濃度累積到一定程度時，就會對設備或製程造成顯著影響。 在潔淨室等環境中，微粒子濃度的控制被列為最關鍵的環境因子。因為一顆僅  0.5  微米大小的粒子，就能在半導體晶圓上造成短路；一點細微塵埃，就足以讓顯微鏡鏡片偏移焦距，或讓分析儀器的光學路徑受阻。微粒子污染看似微不足道，但在高精密產業中，它往往是品質問題的起點。 為什麼微粒子監測這麼重要？ 在任何需要穩定條件的實驗或生產環境中，「監測」是維持秩序的第一道防線。 對微粒子而言，監測的重要性主要體現在三個層面。 首先，它能即時反映環境狀況。粒子濃度會隨著人員進出、設備開關、空調運轉而變化。若僅靠定期檢測，就容易錯過短時間內的污染峰值。持續監測可提供連續的環境數據，讓管理者在異常發生時立即察覺。其次，微粒子監測能保護製程與設備。當濃度上升，系統可以即刻提醒操作人員採取措施，如更換濾網、暫停作業、檢查密封等。這比等到產品報廢或設備損壞後再處理要有效得多。 監測也是品質與合規的依據。在製藥、電子與醫療產業中， ISO 14644 、 GMP  等標準明確規定須定期記錄粒子數據。若無持續監控，實驗結果或出貨產品將無法追溯環境條件，失去公信力。 實驗室裡的微粒風暴 需要長期維持特定潔淨條件 在實驗室中，微粒子污染的影響往往是間接卻致命的。 舉例來說，在化學或藥物實驗中，空氣中的粒子可能落入樣品，導致反應比例改變、生成物混雜，結果重現性...

  為什麼監測燈號是智慧工廠的第一步？ 三色燈號（綠燈、黃燈、紅燈）是現場最直覺的設備狀態指標，卻往往被忽略。透過自動化監測燈號，我們不只是看見「機台有沒有在跑」，更能即時掌握停機原因與效率損失，將隱藏成本量化。 在傳統工廠裡，三色燈號雖然一直存在，卻常常被當作「被動顯示」的工具。現場人員必須親眼看到燈號變化，再用紙本或  Excel  填寫停機原因報表。這種人工流程有三個明顯缺點： 1.  數據延遲：通常要等到隔天或週會，管理者才拿到整理後的報表，錯過即時排除異常的黃金時間。 2.  紀錄不完整：人員難以百分之百捕捉所有停機狀態，特別是短暫停機或跨班別的狀況，導致數據有遺漏。 3.  缺乏客觀性：填報可能受主觀判斷影響，不同人員對停機原因分類標準不一致，造成管理上的誤差。 而在智慧工廠的理念中， OEE （ Overall Equipment Effectiveness,  設備綜合效率）是一切改善的出發點。 OEE  的三大構面 —— 稼動率、性能稼動率、良率 —— 只有在狀態資訊精確、即時的前提下，才有意義。否則，改善計畫可能誤判問題根源，造成「治標不治本」。 自動監測燈號的價值 藉由感測器與資料收集系統，我們能夠將三色燈號轉換為數據，提供即時可視化。這不僅讓管理者看到「機台有沒有在跑」，還能立刻辨識問題類型：例如： •  綠燈：設備正常運行，所有生產時間都可計入有效產出。 •  黃燈：暫停或待機，可能因換模、換料、排程等待，需要進一步分析是否可優化流程。 •  紅燈：故障停機，立即通知維修團隊介入，縮短  MTTR （ Mean Time To Repair ）。 這種監測不只是記錄狀態，而是把設備變成一個「會說話的數據節點」，讓現場狀態即時被捕捉、被量化。更重要的是，這是  AIoT （ Artificial Intelligence + Internet of Things ）導入的第一步。當設備狀態數據持續累積，就能進一步應用在預知保養、異常預警、甚至自動化排程調整，讓工廠真正朝智慧化營運邁進。 為什麼是第一步？ 因為看見真相，才有改善的起點。 在製造業中，很多管理決策其實都是建立在「感覺」和「經驗」上，而不是建立在即時數據上...

  石化廠監測實績，轉子設備的即時守護 在高風險的石化產業中，轉子設備一旦停機，不僅造成龐大損失，更引發工安與環保隱憂。這家位於台灣西部的石化廠透過導入 轉子設備預知保養與線上監測系統 ，成功揭露潛藏異常，逐一排除隱患，讓設備趨於穩定並延長維修週期。   危機前夕：石化廠心臟設備的警訊 這是一家位於  台灣西部沿海工業區  的大型石化製造基地，為國內重要的石化原料供應廠之一。廠區擁有完整的石化加工與製程系統，涵蓋  裂解、重整、精餾  等核心工段，年產能規模高達數百萬公噸。產品廣泛供應至下游產業，包括  塑膠、電子、纖維、車用化學品  等，是台灣石化供應鏈的中堅角色。     導入前的痛點與隱憂 在石化產業裡，轉子設備的可靠性至關重要。但在導入監測系統之前，這家石化廠其實承受著多重隱憂。 工安風險高 壓縮機或高壓泵浦一旦異常，可能造成壓力累積或洩漏，進而引發  火災、爆炸或有毒氣體逸散 。廠區部分高風險區（燃燒爐、反應器）對任何異常都要求「即時判斷」，但傳統巡檢方式根本難以滿足。 產線經常受阻 非計畫性停機是管理層的惡夢。轉子設備過早損耗，會導致整條產線節奏被迫中斷，需停機搶修或等待備件，影響上下游協調。 排放不穩定、易超標 若裂解、精餾等製程設備性能下降（如冷凝泵、抽真空系統），會造成  揮發性氣體無法穩定排放 ，導致環保參數波動甚至超標，增加環保壓力。 能源效率低落 振動過大或機械不平衡不僅影響產能，也造成  耗能增加 。馬達效率下降，電費支出飆升，設備壽命也被加速消耗。 維護反應不足 傳統巡檢方式仰賴聽音、觸感與經驗，無法即時掌握異常。等到問題浮現，往往已經來不及，必須高強度搶修。這不僅增加維護成本，也降低了工安的可靠度。   廠務：「我們不是不知道設備有風險，而是沒有足夠的工具讓我們在第一時間看見它。」   數據的眼睛 RM-IOT 過去工程師只能靠經驗與聽音判斷設備狀況，往往錯過最佳維修時機。導入線上監測後，轉子設備彷彿擁有一雙「數據的眼睛」：振動感測器全天候蒐集訊號， ISO  快速辨識異常， AI  模型建立健康基線並即時發出警示。從此設備不再是「黑箱」，工程師可隨時透過平台掌握真實狀態...