案例摘要
在半導體製造的廠務營運中，半導體廢水處理系統的首要管理目標向來是確保合規。面對科學園區對放流水標準的嚴格規範，特別是針對氟離子濃度與酸鹼值 pH 的精準要求，現場實務上高度仰賴資深工程師的經驗全天候盯盤，並普遍採取超額投藥作為安全緩衝 。以藥劑成本保證放流水合規的方式，雖然達成了法規要求，卻也成為最佳化營運支出（OPEX）的效率瓶頸 。若要在確保合規的前提下改善成本結構，重新檢視既有自動化系統的底層邏輯勢在必行。
近期我們協助國內某半導體晶圓代工大廠建立廢水智慧監控系統，將 AI 預測技術與既有的自動化系統架構進行深度融合，最佳化廢水處理過程中的藥劑投放量。
- 突破傳統 PID 控制的限制： 解決傳統回饋控制延遲，透過疊加式 AI 前饋機制提前預判水質波動 。
- 數據基礎： 整合 AVEVA PI System，達成零停機、不變更既有硬體架構的數據擷取 。
- 雙位數降本成效： 氟離子濃度精準收斂，核心藥劑氯化鈣消耗量縮減 8%~12%，藥劑成本與淤泥處置成本的減少，讓單廠年省近千萬新台幣 。
為何傳統廢水 PID 自動化控制無法解決加藥延遲？
廢水加藥無法達到精準控制的根本原因，受限於傳統自動化系統的物理與邏輯死角。現行廠務水處理系統高度仰賴可程式邏輯控制器 (PLC) 與比例積分微分（PID）控制迴路 。從系統架構來看，這屬於事後補償的回饋控制機制 。
當感測器偵測到水質異常，訊號傳回系統計算誤差後下達指令，最後藥劑才投入水槽進行反應 。面對瞬時的進水波動，這段動作無可避免會有時間延遲 。再加上感測器探頭在嚴苛的化學環境中，極易因結垢或腐蝕產生訊號偏誤 。為了彌補這些系統遲滯與失真變數，廠務端只能將系統參數設定在保守的控制上下限內，用過量藥劑來換取反應時間。
不更動既有系統架構，疊加 AI 預測控制
要將半導體廢水處理的管理從事後補救升級為主動管控，核心工程是將控制邏輯轉向前饋預測。在此次協助國內某晶圓代工大廠建立廢水 AI 智慧監控系統的專案中，我們採取的策略並非高風險的砍掉重練，而是在既有自動化系統之上，建立一套具備即時運算能力的 AI 控制架構，實現 IT/OT 融合。其核心優勢在於「零停機、不變更既有控制架構」之廠務需求設計 。
這套疊加式 AI 平台的數據基礎是 AVEVA PI System 歷史資料庫 。它作為廠區的數據樞紐，即時擷取分散於各節點的動態參數。當高保真數據流入機器學習引擎後，AI 模型便能解析歷史運行大數據與即時進水參數，提前預判廢水特性。當進水端出現變數，AI 模型能根據即時進流水量、酸鹼值與氟離子濃度，演算出最適化投藥參數，與進水波動同步作動，消除感測器回饋延遲 。
AVEVA PI System 打破廠務資料孤島
AI 預測模型的精準度，取決於現場時序資料（Time-Series Data）的解析度與完整性。專案初期，我們導入 AVEVA PI System 作為廠區的單一數據樞紐。它能以毫秒級的高頻率，高傳真擷取底層設備、PID 控制迴路與水質監測儀表的操作參數，包含進水流量、前端酸鹼值、歷史加藥量等。不僅確保時序資料的高效結構化儲存，更為後續的 AI 演算法訓練提供高品質的基礎數據源。
AI 機器學習建立動態預測模型
有了 AVEVA PI System 提供的連續高頻數據流，AI 前饋預測引擎便能針對該廠的廢水系統建立動態模型。透過深度分析歷史水質波動特徵與加藥成效的關聯，演算法能提前預判未來數分鐘內的水質走向。當進水端出現變數時，系統不需等待混合完成，即可直接運算並輸出維持放流水標準所需的精準加藥量。
半導體廠的廢水處理加藥系統透過 PI System 整合數據，並導入 AI 進行投藥預測與最佳化。圖片來源 : 科勝科技
精準控制氟離子濃度，同時降低液鹼與氯化鈣之加藥量
根據該半導體廠實際運行的數據，導入 AI 前饋預測控制後，系統在放流水合規性與藥劑成本上皆展現克服瓶頸。 透過真實數據收斂，我們看見廢水管理從為了符合法規轉向主動降低成本的兩大效益：
實證一：精準預先反應，徹底收斂氟離子濃度波動
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相較於傳統控制的劇烈震盪，AI 預測系統能針對進水端的高濃度突波提前預警並下達對策。
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最終排放水的氟離子濃度趨向平穩，免除因突發波動導致超標裁罰的營運中斷風險。這種精確控制不僅是為了滿足科學園區法規，更代表廠務製程穩定度的顯著提升。
AI 優化後精準控制廢水處理系統的加藥過程，收斂曲線震幅。圖片來源 : 科勝科技
實證二：降低加藥量，消滅無謂的成本浪費
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透過演算法對加藥曲線進行即時的動態調整，系統成功消除過去為了彌補控制延遲而超加的安全存量浪費。
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實測數據證明，核心藥劑液鹼與氯化鈣（CaCl2）的添加量平均縮減達 8%，特定階段最高更省下近 12%。
PI Vision 即時追蹤 pH 值預測，圖片來源 : 科勝科技。圖片僅示意，其中曲線、數字、文字內容均經過變造。
營運不中斷的四階段導入
針對關鍵廠務設施的升級，確保營運不中斷與平穩過渡是最高原則。在此次晶圓代工廠專案中，我們捨棄系統替換，嚴謹依循客戶既有系統投資，規劃了四階段的漸進式導入路徑：
以數據驅動半導體廢水管理，從合規走向最佳化營運
廢水加藥系統的升級，絕對不僅是單一水處理製程的技術更新，更是廠務管理邁向智慧化的戰略轉型。
透過建立單一數據樞紐掌握高頻時序資料，輔以 AI 前饋預測機制，該半導體大廠成功克服了傳統 PID 控制系統「永遠慢半拍」的滯後性。這套 AI 增強型控制系統架構，讓廠務端能在確保嚴格法規遵循的絕對前提下，主動進行廢水化學藥劑投放成本的最佳化。
面對供應鏈永續標準日益嚴苛的挑戰，優化資源使用效率已非加分題，而是企業維持國際供應鏈資格的必修課。將半導體廢水處理從單純的符合法規，推升至數據驅動的最佳化營運，是現代化廠房升級的務實路徑。而這場轉型的第一步，正是從客觀評估既有系統的數據擷取與分析能力開始。
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