製造業與 ESG：面對挑戰，擁抱機會
由於法規壓力、利害關係人期望、全球挑戰及競爭優勢的爭奪，近幾年來 ESG 不僅令製造業充滿焦慮，更一直是產業內部討論的焦點。
一方面，許多企業看到了投資 ESG 的龐大優勢，例如能在競爭對手中脫穎而出並吸引投資，更有機會與整個產業共同建設一個更永續的世界。但另一方面，因為關係到經營業務的實際壓力，許多企業或投資人仍會擔憂且有所保留。
企業間普遍認為，選擇 ESG 會影響財務表現，但實際上 ESG 與業務目標能夠相輔相成。企業可以透過優化營運流程來減少能源消耗與製造成本，提高財務表現，同時吸引投資與人才。隨著新生代員工在考慮工作機會時越來越重視永續性，採取 ESG 措施將有助於製造業吸引多元人才加入。
另一個常見觀點是，在追蹤 ESG 成果時，不僅費時且所費不貲。由於報告書缺乏統一標準與結構，再加上複雜且不斷更新的法規要求，以及在不同司法管轄區域存在的差異，需要準確且完善的披露，因此許多企業並沒有足夠的資源和團隊來應對這項龐大的任務。
將 AI 融入製造業的 ESG 框架
事實上，企業應該明白，人工智慧（AI）能夠在製造業解決 ESG 問題上扮演關鍵角色。企業可以利用 AI 自動追蹤進度並生成相關報告，同時確保企業遵守最新法規要求。
此外，導入 AI 應用更能協助製造業實現 ESG 目標，例如透過優化能源使用，找出可改善之處，並提供降低環境影響的洞察報告。以下為幾項 AI 協助實現 ESG 目標的幾個例子：
案例 1：能源管理
為了永續發展，政府通常會設定製造業每月電力使用上限，當使用量超過這些閾值時，將按較高的費率收費，這對許多企業而言是項挑戰。為了滿足客戶需求，企業常須採取一到兩週的短期生產計畫，使得他們難以精準預測長期的電力消耗，並符合政府規定。
企業可以運用 AI 分析生產排程並預測接下來生產所須的能源使用量。如果預測的耗能超過閾值，AI 機器學習平台可以提出能源優化建議，像是在不同月份之間重新分配生產批次以降低總體使用量。製造業 AI 應用非常多元化，這只是其中之一。
面板大廠友達光電便是 AI 應用進行能源管理的實例之一，他們的智慧電網服務 Smart Grid 集成了 Profet AI 的 AI 機器學習平台，有效收集用電量數據，每年減少 8％ 的用電量。當電力超過閾值時，Smart Grid 便會進行自動化調整。另外，Smart Grid 也幫助友達位於台中的工廠在 2018 至 2020 年間成功將用水量大幅減少了 23％，碳排放亦減少了 20％。友達的 AI 成功案例明顯地體現出了 AI 的成效。
案例 2：工具參數優化
企業可以利用 AI 優化其能源及資源效率，實現永續發展。透過預測最有效的工具和設備使用，導入 AI 應用可以協助團隊管理冷卻系統，並設定適當參數以達最佳性能，節省能源，達到 ESG 目標。
台積電導入 AI 應用的做法向來為人熟知，台積電開發了一個由 AI 驅動的冰水系統最佳化控制程式，使用機器學習分析冰水系統的 1,000 多個參數並成功導入超大型晶圓廠應用。透過確定最佳的能源效率參數，該公司提高 2％ 的能源使用效率，每年節省約 3 千萬度的電力，約等於一千個普通家庭一整年的用電量。AI 不僅解決了台積電設備老化與複雜非線性系統的兩項主要問題，還幫助他們履行綠色製造和環境保護的承諾。製造業AI應用將會是未來的重大要題。
案例 3：最大化材料效率
在許多產業中，材料成本非常可觀，而個別材料的價格更容易受市場波動影響；在 ESG 策略中導入 AI 應用便能有效應對不斷飆升的材料費用等經營成本。
在一個由 Profet AI 協助的知名玻璃製造商的成功案例中，可以看到導入 AI 應用所產生的積極效應。玻璃熔化過程需要使用天然氣、石油和電力，這些能源使用都會導致大量的溫室氣體排放。AI 機器學習平台以市場材料成本和節能減碳為主要考量，協助優化能源使用。這家擁有超過 40 年歷史的公司不僅節省了碳足跡，也大幅度降低製造成本，一舉兩得。
此外，通過匯總過去製程中的材料數據，該企業運用 AI 進行配方最佳化，減少材料浪費。例如，在使用樹脂製作雪花球的底座或裝飾時，溫度和濕度對確定成型速度和成功率至關重要；有了 AI 系統提供的數據，成功減少了基座製作時近 15% 的材料消耗，也達到友善環境的目標。企業導入AI能助力他們更順利地達成各種目標。
結論
雖然製造業對於 ESG 報告與策略所涉及的成本及難度有所顧慮，但透過在 ESG 計畫中引入先進的 AI 管理能力，企業可以輕鬆實現永續發展，同時降低營運成本並增加收益。製造業的 AI 應用導入，能有助於優化材料和能源使用，大幅節省環境和製造成本，為企業開闢通往 ESG 目標的康莊大道。隨著永續發展的重要性不斷提升，企業要保持競爭力，必須開始擁抱 AI，克服成本障礙，才能收穫 ESG 的甜美果實。