解決水資源最佳策略 企業得善用AI找水

台灣近兩年飽受「缺水」所苦,2021年的旱災迫使各地出現限水、停耕、歇業等情況;今年再因降雨不如預期而水情告急。水資源不僅是氣候永續的議題,更是企業經營的重大挑戰,在可預期的未來,台灣重要的電子產業和紡織染整、石化、石油業等勢必將面臨節水和降低水成本的問題。

台灣每年的降雨量是世界平均值的 2.6 倍,水源十分豐沛,但受限於地形及降雨時間分佈不均等因素,每年可儲存的水量僅是世界平均值的五分之一。而隨著半導體的應用與重要性提高,全世界的總產值已高達新台幣四兆,台灣的產量占全球22%,預估至2025年整體產值增加為新台幣五兆,台灣占比則將高達44%。

曾任職台積電多年、臥龍智慧環境總經理暨執行長謝文彬指出,目前半導體的製程十分耗能且耗水,因此,產業也逐漸意識到必須從系統中進行節能與減水。而AI技術也能應用於廢水處理及回收流程的優化上,讓水資源能被重複多次使用。

ESG不只碳議題,水的問題更重要

面對持續升溫的ESG議題,除了備受討論的節能減碳,水的問題更是至關重要。「我們的水太便宜,」謝文彬直指台灣推動「再生水」主要遇到的挑戰來自於水價,相較於新加坡一噸水的價格為10至40元、中國30至40元,台灣一噸水的價格僅有10至12元,而一噸再生水的費用約為18至25元。企業主在考量成本的狀況下,自然不會選擇再生水。但是,近來乾旱頻傳加上耗水費即將開徵,用水超過九千噸的大戶,每噸水價需要增加3元,迫使企業需要進行節水、水處理優化,將這些水導入製程或是次級用水中。

目前國內用水超過9000噸以上的用水大戶約有1817家,佔了總用水量約41%,對這些用水大戶而言,如何透過AI等新科技的幫助,進行水資源的管理呢?謝文彬就目前企業現況分成兩大類,針對IoT佈建已經完善、已經有清楚規劃藍圖的公司,進行AI賦能,協助企業人員結合領域知識導入相關技術。另一方面,針對大多數IoT佈建尚未完善的中小企業或公司,會先進行水處理效能的評估,提升舊有設備的效能,最重要的是要確保處理後的水質不會影響環境,達到基本目標之後才能進入水回收的階段。因此,在人工智慧的階段首要就是先佈建IoT,讓管理者可以先掌握公司系統狀況,了解設備是否有異常狀態,逐步調整、搜集數據,最後才會進入到AI或數位轉型階段。

他提到,在產業端的操作部分常常會看到「誤警報」的出現,透過AI可以協助判斷警報是真還是假,確認是不是偵測器或是水質出了問題,避免人力因為假警報的出現而虛耗。此外,傳統方式是用定量的方式添加藥劑,透過人工智慧也可以協助系統動態調整、精準加藥,避免因為藥量添加過多,導致後續水回收成本增加。

「不只是節水,也希望產業可以藉此轉型。」謝文彬說,透過AI協助優化水處理的過程,不僅是幫助產業落實節水,而是讓技術扎根,使得現場人員也可以快速成長並增加戰鬥力。

投入水資源改善,首要進行水足跡盤查

「許多企業花了很多心力或金錢在水處理上,卻常常沒有達到良好的效果,所以到後來甚至會有點不知所措。」謝文彬希望可以透過自身豐富的經驗,協助企業快速導入並獲得改善。

他建議,正如同企業在進行淨零碳排的時候,需要先盤點電力以掌握整個廠區約六至七成的含碳量,才有辦法進行改善。水資源同樣也需要一個完善的盤查系統,幫助企業了解廠區的水怎麼來?水的足跡、廢水處理、水回收等都需要掌握全貌。下一步才能針對重點進行改善,知道哪些地方是可以補強的。

透過AI可以協助企業在發展科技的同時,也能達到節能的效果,不僅能協助提升舊有設備的效能、排除誤警報,更能協助偵測水質與調整加藥。想了解當中更深入的運作過程,歡迎點選連結一起了解「聰明善用水資源,讓AI優化人力素質」。