化工產業跨入特化關鍵期 穎杰科技望以AI能力打造新世代製程
- 張姝寧／台北
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全球化工市場正面臨供需劇烈重組。自2019年起，中國大宗化學品產能以倍數擴張，單一品項投入巨量產能，造成全球供需迅速失衡。台灣化工業者雖在疫情期間短暫獲利，如今卻因產能過剩與成本壓力而面臨虧損，不少工廠開始撤出大宗化學品，轉向毛利更高、與半導體及電子產業連動更強的特用化學品。
在產業位移中，穎杰科技持續協助客戶調整技術布局。總經理李昱陞指出，未來市場開發將投資在半導體高純度特化製程，此類產品的品質門檻遠高於傳統大宗化學品；對反應穩定性、雜質控制及配方參數最佳化的要求，也截然不同。
穎杰科技製程方案部的AI團隊匯集了來自清華大學、雲林科技大學與中原大學的專業量能，具備跨領域且扎實的研究背景。團隊長期深耕於MPC與DCS系統整合，實務經驗橫跨傳統化工廠與先進半導體晶圓廠，除跨領域研究背景外，對各產業的製程挑戰與痛點皆有深入理解。
在特殊化學品的製程控制，若以過往分析架構處理現有製程與資料，恐難以支撐高精準度的預測；像感測儀錶不足、資料粒度過粗、與化學反應過程的不透明等，批次轉換過程中的產品震盪幅度難以控制，影響產能利用率的最大化。
三大時序技術協同 重塑特化製程預測能力
製程導入AI的真正挑戰，往往不在於演算法而在於資料本質。化學反應的時間序列具有天然延遲，批次時程不一致其變數變化與最終品質結果相差可達數小時。若未處理這些「時間偏移」，模型難以建立有效關聯。
在時間序列分析前，穎杰科技整合三大基礎工具：PCA（主成分分析）、KPCA（核主成分分析）、PLS（偏最小平方法）進行降維與特徵萃取、回歸模型量化操作條件與品質關聯、分群分析並區分批次與原料差異。透過這套前置流程，資料將轉化為適合AI運算的形態，大幅提升模型可靠度與可解釋性。
後續利用DTW（動態時間校正）發展單一變量數據的自動對齊技術，解決每批資料時間延遲問題，使模型能精確對應「哪一段訊號對應哪一個品質結果」，有效避免因變數延遲不同而產生長時序遺忘現象。其次，COW（相關最佳化時間對齊）負責處理多變量數據的同步偏移，將製程中的黏度、溫度、壓力、電流等多條曲線以最適相關方式對齊。穎杰科技指出，過往未建立此機制時，看似正常的模型在關鍵預測時，常出現數據瞬間偏移的問題。
整個預測核心則由S2S（Seq2Seq）負責。這項原本應用於大型語言模型的技術，擅長處理長序列訊號，能同時讀取數小時的反應器歷程，結合當前操作條件，有效預測未來的品質、產能及設備狀態。
該技術已應用於包括與特化材料商及本地化工集團合作的新廠建置計劃中。該公司協助發展半導體級產線品質預測系統，大幅提升產能、縮短製程時間，並穩定轉化率與批次品質。
擺脫平均值陷阱 穎杰科技以S2S與MPC提升控制敏感度
化工資料具有高噪訊、低變異及長週期特性，若使用一般Auto ML，模型容易落入「平均值幻覺」，看似準確率高，實際卻對「批次關鍵變化」缺乏敏感度。加入S2S及注意力機制後，系統能識別製程中重要的訊號段落，使預測結果更加穩健。
基於此洞察，穎杰科技從化工廠資料的本質重新建立底層架構。當具備可靠的S2S模型作為預測核心後，便能在製程中導入MPC（模型預測控制），顯著提升整體製程控制效能。然而，相較於傳統DCS（分散式控制系統）控制器，MPC的運算量更大，計算複雜度與響應時間也更高，難以即時反應。因此在實際應用中，將採用MPC與PID分層協作的控制策略，依製程區域特性分配任務。
在傳統化工製程的改善案例中，該公司也成功將此方法應用於蒸氣流量、內部壓力等動態響應較快的變量。透過預測未來行為，系統能自動規劃最佳化設定點，進一步產生適合的SP調整值與對應的PID參數，使整體控制策略更為精準與高效。
上層MPC同時兼顧多變量耦合、約束條件與最佳化目標，確保各變量在限制條件內運作；下層DCS則負責快速且穩定的局部控制。此方式結合了MPC的模型預測能力與傳統PID的高反應速度，使系統兼具「高預測性與可靠性」，特別適用於連續式化工製程。在變化較慢的區域如乾燥機或蒸餾塔，常因溫度控制震盪過大導致品質偏移，透過此方式可逐步調校至客戶所需的品質穩定曲線。
穎杰科技藉由品質預測、根因分析、產能變化監控、預知保養及人員改善等製程五大模組，協助特化產業客戶實現關鍵製程優化。
建廠與製程雙軸布局 搶攻特化產線轉型商機
除製程AI解決方案外，穎杰科技建廠事業部也積極發展特化小型產線統包輸出。團隊結合智慧影像型工地監控，有效降低建廠過程中的工安事故與設備損失風險。
方法工程師在建廠規劃階段即導入製程AI，使客戶從試車到正式投料第一天，皆可使用穎杰科技提供的五大製程預測模組，即時維持SPC/SQC品質管理穩定性。該團隊透露目前正將此架構產品化，未來渴望開放SaaS型訂閱服務，讓反應型製程、混配型製程及半連續式生產都能以標準化模式快速導入。
在國際市場布局上，該團隊鎖定日本與新馬等重點區域。李昱陞指出這些市場的客戶普遍重視製程穩定性與循環經濟發展潛力，而多數海外半導體產業尚未建立零廢中心的循環再生系統，可望成為特殊化學品再利用的新興市場。
隨著全球化工產業加速朝特殊化學轉型，新廠陸續完工投產，製程穩定性、分析細緻度與反應效率的標準正被重新定義。在此趨勢下，具備建廠與製程雙軸AI量能的穎杰科技，將成為化學廠智慧轉型的關鍵夥伴。
