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，廠務端為了避免超標裁罰與營運中斷風險，實務上多半採取常態性超量加藥的保守策略。
這層法規安全網確實發揮作用，卻也連帶推升化學藥劑成本負擔，使廢水處理成為企業營運中難以輕忽的成本。若要同時達成放流水合規與營運成本的最佳化，重新檢視既有廢水加藥自動化控制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。
解決痛點： 解決傳統 PID 回饋控制的時間延滯，從事後補救轉為提前預測水質波動。
數據基礎： 運用 AVEVA PI System 建立單一數據樞紐，毫秒級無損擷取進出水與加藥時序資料。
營運成效： 穩定氟離子濃度，核心藥劑氯化鈣 (CaCl2) 用量平均降低 8%、最高近 12%，顯著削減藥劑使用成本。
廢水處理的核心挑戰，在於化學反應的非線性特質與進水水質的動態波動。目前廠區現行的自動化控制，多半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，這套回饋控制的機制的問題是 :
PID 控制延遲的時間差： 感測器偵測水質數據訊號回傳系統，接著計算誤差並下達加藥指令，最後藥劑投入水槽進行反應。這段連續動作是有時間延滯的。
事後補救而非事前預防： 當前端製程排放的廢水成分突然變化 (突波) 時，既有系統只能基於已經發生的數值變化進行被動補救。
保守的控制設定： 為了彌補這段滯後時間帶來的超標變數，現場人員通常必須將系統參數設定在控制上下限內，這便是造成常態性藥劑浪費的主因。
換言之，傳統架構難以針對即將發生的水質變化進行預先處置。要克服此一瓶頸，必須將控制邏輯從被動的回饋控制，轉向以數據驅動的預測控制。
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，而是在既有自動化軟硬體（SCADA/PLC）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。
這套架構的成功，建立在兩個基礎之上：
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。
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。
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」上皆展現克服了瓶頸。 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：
技術優勢： 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。
應用價值： 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
技術優勢： 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。
應用價值： 實測數據證明，核心藥劑氯化鈣（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。
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，規劃了三階段的漸進式導入路徑：
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。