說起李長榮化工，許多人腦海浮現的，或許是歷史悠久的化工品牌。從前身算起已屹立逾百年的李長榮化工，歷經四次產業轉型，期待蛻變為「科學公司」。在這波AI浪潮席捲全球製造業的關鍵時刻，這家台灣老牌企業如何借力使力？
當傳統產業遇上AI，會擦出什麼火花？在全球化工產業面臨產能過剩、環境規範日趨嚴苛的挑戰下，最早從伐木業起家，集團前身可追溯到1915年，後來正式創立於1965年的李長榮化工，正以人工智慧（AI）為核心，推動第四次企業轉型。
說起李長榮這家百年老店，原本是木材公司，1950年從木材跨到合板；1965年李長榮化工正式成立，從膠合板再跨到化學品；1990年則從區域供應商轉向全球市場，目前正進入第四次轉型，從傳統化工企業蛻變為數據驅動的科學公司。
五年前就布局AI，生成式AI更推進轉型
「AI不只是工具，它是產業變革的加速器，是化工邁向高值化、科學化的核心力量。」李長榮化工數位與資訊處資訊長顏心德直言。李長榮早在五年前便開始布局AI，初期聚焦於製程優化與工安預測等應用，「剛開始我們沒有那麼大的計算能力，直到近幾年，生成式AI與雲端運算能力突飛猛進，公司轉型的節奏也開始全面提升。」
導入AI，讓李長榮化工可正面迎戰高值化的轉型挑戰。例如，半導體產業對電子化學品的需求日益嚴苛，品質要求從PPM（百萬分之一）提升至PPT（萬億分之一）。
「從原料到最終產品的品質控制，必須仰賴AI與數據分析，」李長榮化工卓越營運處資深副總經理趙繁明解釋，AI能即時調整製程參數，確保產品穩定性，進而提升良率與競爭力。
「在傳統的研發過程，尤其是化學或是材料這一塊，必須透過不斷的實驗，甚至做個1000組、3000組，最後才能調到想要的材料或是產品。但是透過AI，把大數據放進去之後，它可以預先幫你做模擬，模擬找到優勢之後，才進到實驗室去做這些化學合成的動作，可以省掉很多時間及失敗的成本。」趙繁明說，加上現在強調環保與ESG，可以想見，如果做了3000次實驗，這些化學品是不是都要處理掉？如果可以減少到80次、100次，對環境也是很大的貢獻。
此外，李長榮導入AI影像辨識技術，取代人工檢查中空絲膜的瑕疵，提升品質控制精確度並降低耗電量。在電解銅箔製程中，AI分析電表數據，優化用電模式，每年節省超過千萬元的成本。這些專案都讓李長榮從傳統製造轉向智慧製造。
AI活用老師傅經驗參數，提升品質穩定度
傳統工廠靠老師傅手感操作，如今李長榮化工將多年數據輸入模型後，AI自動分析出最適合的操作參數，再導入自動化控制系統，取代經驗法則，提高品質與穩定性。
又例如在傳統工廠，多是使用定期性保養，也就是時間到了該換什麼就換什麼。但現在已可做到，有一些震動感應器、噪音感應器、流量壓力感應等，透過數據進來之後，「用AI去判斷什麼時候這個設備應該要進行維護，或者可能會發生問題，我們就提早去做一些診斷、預防的工作。」
AI也深入營運決策，協助採購部門預測原料價格走勢、盤點存貨水位；ESG方面，更透過AI與感測器技術，監控工廠的氣體洩漏與能源消耗，目標在2030年相較2021年減碳42%，並增加綠電使用至15%。
幫助員工適應AI技術，創新提案應運而生
轉型過程中，員工適應AI技術是一大挑戰。「一開始難免有抗拒，擔心AI取代工作，」顏副總坦言。
為此，李長榮推行全員AI訓練，舉辦多場工作坊，展示AI如何解決日常痛點。員工接受度也顯著提升，80多個內部創新提案應運而生。在人才招募上，李長榮偏好具化工背景的專業人士，而非純粹的AI專家。「AI技術可以快速訓練，但產業知識需要長期累積，」顏副總說。
李長榮化工蛻變「科學公司」的轉型藍圖聚焦三大方向：高性能材料、半導體化學品與永續科學。
其中，半導體業務已占公司三分之一營收，去年更獲頒發「2024年台積公司優良供應商卓越表現獎」。永續科學方面，李長榮也生產保健食品原料，預計今年推出新產品。產業如逆水行舟，不進則退，AI不僅僅是工具，更是帶動化工業升級的關鍵。
