商業 Business > 數位轉型
feature picture
李岱君

一小時宰450頭豬、比傳統快3倍!AI連「松阪豬」都不懂,屠宰場老師傅竟成最貴翻譯官?

李岱君
2026-09-07
撰文 李岱君
已完成
已取消
分享
收藏
已完成
已取消

如果一台機器一小時能宰殺 450 頭豬,比傳統人力快上 3 倍,你猜工廠裡的老師傅因此少了幾個?答案是一個也沒少。

現在時興的言論是,AI能夠取代人、能夠降低成立成本,但台畜砸下30億新台幣打造屏東欣樂廠、蓋出全亞洲第一座3D掃描AI機械手臂豬隻屠宰產線後,卻不這麼認為。

機器能把產能拉高 3 倍,卻沒有取代任何一位師傅、更沒有人失業。錢花在機器上,人力成本卻沒有降下來,那 AI 到底幫台畜省了什麼,又替他們留住了什麼?

不是什麼都交給AI,機器只做「錯一次會出人命」的事

1967 年成立的台畜,原本以冷凍豬肉外銷日本起家,只是數十年來經營重心逐漸轉回內銷。如今重新投資新廠,除了提高產能,也希望透過人道屠宰、生產履歷與更穩定的製程,取得進一步打入外銷市場的條件。

「從口蹄疫之後,國內屠宰業的狀況基本沒有太大變化,」台畜董事長張華欣接著解釋,這次投資是想做「根本上不一樣的方法」,即使近年鋼鐵、物料成本上漲,蓋一座新廠的代價比過去高出許多,換來的競爭力也會超過同業。但把時間點拉回來看,答案也不難猜,全聯是台畜目前最重要的客戶,台畜獨家販售的精品熟成豬肉品牌好欣豬系列,2025年在全聯的銷售額突破 6000 萬元,佔其豬肉銷量逾 4 成。

當通路端的需求持續成長,屠宰端的產能跟不上,遲早會變成瓶頸。也因此,拓廠勢在必行,只是台畜選了更難的路,是結合AI,要蓋出一個能與師傅共同協作的智慧大廠。

張華欣提到,對一家屠宰場來說,真正值得交給機器的,不一定是「最需要人」的工作,而是那些高度重複、可以標準化,而且一旦出錯代價很高的工作。

欣樂廠的產線上共有 5 支機械手臂,分別負責剖腹、開肛取肛、剪頸,以及兩道剖半程序。這幾個環節之所以優先自動化,共同點是失誤成本很高。傳統屠宰仰賴老師傅持刀,一天反覆處理大量豬隻,只要疲勞或分心,剖腹時不慎劃破腸道,內容物就可能污染屠體;刀具消毒不完全,也可能增加交叉污染的風險。

人工作業再熟練,也會疲勞;對機器而言,只要條件與參數設定正確,同樣的動作卻可以持續重複。因此,台畜花錢買的不只是速度,而是更穩定的製程。

但要讓機械手臂真的能在台灣工作,事情沒有直接把國外設備搬回來這麼簡單。機械手臂下刀以前,3D 掃描系統會先辨識每頭豬的體型,再決定切割位置與路徑。「早期十幾年前,平均豬重大概都在 120 公斤以下,但這幾年都已經到 125,甚至 128(公斤)。」台畜生鮮食品群副總經理蘇坤亮指出,台灣豬隻品種與體型差異較大,如果仍用固定座標下刀,大一點、長一點的豬,原本設定好的切割位置就可能跑掉。

相較之下,國外部分大型養豬市場的品種、體型較一致,自動化設備反而不需要如此複雜的即時判讀。

換句話說,AI 在這裡解決的,不是「以前需要 5 個人,現在變成 0 個人」,而是讓原本高度仰賴人的穩定度,逐漸變成可以被複製的製程能力。

這種思路也延伸到整座工廠的設計,例如豬隻進入屠宰線前的繫留區,欣樂廠採用密閉式負壓水簾設計,加入防滑地板、飲水與環境控制,降低豬隻飼養環境的緊迫度。這不只關係到人道屠宰認證,豬隻過度緊迫也可能影響後續肉品品質。因此,台畜這次投資真正想控制的,是一連串過去容易受到「人、環境、狀態」影響的變數,產能提高,只是最容易被看見的結果。

AI不知道台灣人喜歡吃松阪豬

但是,愈往產線後端走,就會看到自動化的另一個極限。欣樂廠採用來自荷蘭設備商美瑞(Marel)的機械手臂,國外大型屠宰場也使用類似系統。但同樣一套設備到了台灣,台畜卻得重新修改其中一道「剪頸」程序。

為什麼國外行得通的程序,到台灣卻得改掉?

問題出在台灣人愛吃的松阪豬,「國外它是用機器手臂從頸部直接切下去,」蘇坤亮指出。對原本的市場來說,這可能沒有什麼問題;但在台灣,這一刀下去,可能把具有較高商品價值的松阪肉破壞掉了。

所以台畜必須重新調整機械手臂的切割位置,讓它避開松阪肉,AI 可以辨識豬有多大、刀應該從哪裡下,也可以精準重複同一組動作;但它不會知道,台灣消費者特別喜歡松阪豬,看似只是一個程式參數,背後卻藏著台灣人的飲食習慣,到這個階段,人的價值就被體現。

此外,到了後端分切室,剖半之後的豬隻進入分切程序,許多精細工作仍高度仰賴人工。老師傅知道要順著哪一處關節走刀、哪一塊肉應該完整留下,才能把一頭豬的價值盡可能切出來。

張華欣提到,幫國外客戶代工時,設備商會依照客戶規格調整刀具路徑,丹麥、台灣的規格,系統都能學。但學會規格的前提,是先有人把市場在乎的東西,翻譯成一條條可以執行的參數,這個翻譯工作,還是得靠真正懂市場、懂肉質、懂消費者口味的老師傅完成。

最後,到底哪些事可以交給AI、哪些仍就得保留人的價值?從台畜的案例可以想像,先劃出工作範圍,再把人的判斷放回流程裡,就可以很清楚的判斷該怎麼分工。

以台灣屠宰業為例,全台屠宰豬體一天最大量,不過 1~2 萬頭,跟國際大廠比是小巫見大巫,全面仿照國外大型屠宰場走向高度無人化,不一定划算,也因此台畜這次做的,本來就不是一場單純以減少員工為目標的自動化,他們反倒是先從「重複性」的工作開始計算,那些可以明確定義、失誤成本高的環節,就先交給機器;至於那些需要辨識肉質、理解商品價值,甚至根據市場需求調整規格的工作,仍然要交還給人。

延伸閱讀:AI 不只放大工程師能力,也讓優勢歸零!台灣大哥大蔡祈岩:主管該做的不是汰換人才

核稿編輯:陳書榕

繼續閱讀 數位轉型 AI
相關文章
商業 Business > ESG
feature picture
經理人

晶片戰場的隱形防線!鈺祥企業以再生型濾網與訂閱制守護半導體良率

2026-08-07 經理人 x 鈺祥企業
分享
收藏
已完成
已取消

AI 浪潮推升全球晶片需求,半導體製程持續向物理極限挺進。下一個十年的較量,已從演算法與架構層面,延伸至肉眼不可見的分子尺度。在 5 奈米以下的先進製程中,直徑僅 0.3 至 1.5 奈米的氣態分子污染物(AMC)一旦滲入無塵室,便足以讓整批晶圓報廢。

對此,深耕 AMC 防治近四十年的鈺祥企業董事長暨總經理莊士杰觀察:「半導體發展往前,對無塵室極致潔淨的要求,是呈現飆升。」他因此把它定義為濾網的「摩爾定律」,隨著半導體製程發展向前推進一個世代,無塵室對潔淨度的要求便隨之倍增。尤其,台灣先進製程的市場份額也不斷攀升,再加上供應鏈國際化布局,都讓鈺祥企業從早期代理起步的化學濾網廠商,逐步成長為全球晶圓廠不可或缺的微污染防治夥伴。

搶進分子管理時代,AI 與先進製程不能沒有的配備

半導體製程中,無塵室對潔淨度的要求究竟有多高?莊士杰舉例說明:「在半導體製程中,負責將微小電路複製到晶圓上的黃光製程,其環境對微污染的敏感度極高。哪怕只是十億分之一(ppb)的氨氣異動,就會引發光阻缺陷,損及產品良率;而酸性氣體分子若沉積在極精密的光學元件上恐造成霧化,進而影響價值上億美金的設備性能。」

鈺祥企業-1.jpg
鈺祥企業董事長莊士杰。
經理人

事實上,對潔淨的要求,範疇早已不侷限於晶圓廠內部,也延伸到 AI 驅動的大算力資料中心,這些設備都是長時間處於高能耗運轉狀態,承受不起化學污染帶來的腐蝕與元件老化風險。當潔淨需求與永續要求同時逼近極限,環境管控也從單純的產線問題,轉變為制約整體產能擴張的現實門檻。不過,這正是鈺祥企業近四十年技術積累,發揮價值的時代浪尖。

創立於 1987 年的鈺祥企業,最初以代理美國品牌濾網起家,累積與國際半導體大廠合作的實績後,逐步建立起涵蓋材料改質、流體管理與循環再生的跨領域技術體系。如今,除了台南生產基地,鈺祥還設有三座 ITRI(工研院)同等級的品管分析與研發實驗室,串聯起從研發、生產到安裝清運的一條龍能力,成功打入半導體先進製程晶圓大廠與美系記憶體大廠的供應鏈,服務據點遍及美國、中國大陸、日本、新加坡、馬來西亞等全球市場。

不只是濾網,更是驅動未來科技的分子基礎設施

「我們定義自己是驅動未來科技的分子科技廠商,在微觀世界去佈局天羅地網,過濾污染物。」莊士杰表示,台灣作為全球最先進的科技製造重鎮之一,鈺祥企業將自身定位為分子基礎設施的角色。當全球綠色算力與 ESG 浪潮轉為供應鏈的准入門檻之際,能同時提供潔淨效能與可量化碳足跡的供應商,才更容易留在客戶的採購名單上。

隨著晶圓廠與資料中心同步擴產,莊士杰坦言,若沿用傳統買斷、拋棄的線性思維,「廠區很快就被數十萬片濾網和碳排放淹沒。」對此,鈺祥企業從 2008 年便開始依照循環經濟模式生產產品,並開始研發濾網再生技術,成為全球首家獲得 BS 8001 循環經濟認證的製造業者。經工研院認證再生型濾網可循環再生達 10 次,研發實測中 TVOC 濾網更可重複再生高達 20 次,且維持接近新品的過濾效能;廢棄物量減少 91.67%,碳排放降低逾 85%,歷年累積逾 100 項國內外專利。

鈺祥企業-2.JPG
鈺祥企業成立於1987年,深耕氣態分子污染物(AMC)防治技術,擁有超過百項國內外專利。董事長莊士杰更獲得《經理人月刊》第17屆「100MVP經理人」的「永續經營MVP經理人」獎項。
經理人

訂閱制+AI 雙軸轉型,定義智慧製造新典範

除了技術領先,鈺祥也將商業模式升級。鈺祥推出潔淨空氣訂閱制(CaaS)、AI 預警模型與 Domain Twin 三項服務,莊士杰強調:「我們要做出更多產品以外的價值。」

潔淨空氣訂閱制(CaaS),即是將耗材買斷轉為效能租賃,並整合 SAP 與 Salesforce 系統,提供客戶即時碳足跡數據。莊士杰說:「很多現場的條件,都會影響濾網,以前就是靠人力判斷,現在就是可以運用 AI 做一個整體的趨勢管理,減少不確定性。」

因應 AI 工廠運轉需求,鈺祥企業也導入 AI 預警模型,可提前 3 天偵測污染物濃度異動,防範停機風險;搭配 Domain Twin 技術,將資深工程師的判斷經驗數位封裝,海外新廠得以快速複製最佳實踐。莊士杰補充:「有很多資料難免會隨著人員離開而流失,或只能仰賴少數專家,這樣的服務難以規模化,這也是為何我們推動 Domain Twin。」

當先進製程的競爭門檻持續升高,潔淨環境管控已成為良率管理不可或缺的一環,莊士杰表示:「大家不要只把我們看成化學濾網供應商,我們是支持半導體穩定運作的分子風險管理技術夥伴。」在演算法與晶片架構的競賽之外,這場關於分子的戰事,才是決定 AI 時代能否穩定量產的關鍵防線。

[本文由經理人整合行銷部與鈺祥企業共同製作]

解鎖更多提問機會!

請先登入會員

會員專區

使用會員功能前,請先登入

  • 台灣首款對話式 AI 職場教練,一次提升領導力
  • 會員專享每日運勢、名人金句抽籤
  • 收藏文章、追蹤作者,享受個人化學習頁面
  • 定向學習!20 大關鍵字,開放自選、訂閱
  • 解鎖下載專區!10+ 會員專刊一次載
訂閱方案