產品定位
針對半導體廠無塵室空調（MAU／乾盤管／水系統）的 AI 動態最佳化顧問服務：以現場運轉資料為基礎，建立設備響應模型，在環境規格安全裕度內持續優化運轉設定點，並以可驗收方式證明節能成效。交付的不是一份報告，而是一套能在廠裡持續運轉、持續驗證的 AI 最佳化服務。
- 形態：顧問服務＋AI 平台＋現場調適驗證（JolyHi AI 的行业標準方案）。
- 適用對象：半導體、光電、精密封裝等無塵室廠務管理者。
- 切入邏輯：不是「降標準省能源」，而是「在環境條件優先的前提下，找到更低的合理設定」。
- 來源：由 頎邦科技 專案（2026-10-14）去客戶化標準化而来（方案一/二 → 架構 A/B、樓層一般化、計價頁只留參考單價）。
WHY NOW（外部行業數據）
潔淨室 HVAC 占晶圓廠全廠用電 35–45%（部分老廠 >50%）；MAU 新風機組占 HVAC 總能耗 25–35%；高溫高濕地區夏季除濕負荷可再增 40% 以上。固定低露點在低負荷時段仍深除濕＋再熱＝隱藏浪費。（出處：SEMI 與 LBNL 晶圓廠能耗研究公開彙整，區間參考，實際以現場運轉資料為準。）
功能與規格
方案核心：按需求動態調整出風露點
依無塵室各區溫濕度（濕度比）、外氣與產線負荷，小幅提高/降低 MAU 露點設定；維持各區溫濕度、壓差與必要送風量後再尋低能耗設定。露點調高幅度由最嚴格區域的環境需求決定。
系統調整閉環：① 讀外氣/MAU/各區環境 → ② 判斷除濕需求與允許裕度 → ③ 預測調整後室內溫濕度 → ④ 更新露點、既有控制器執行 → ⑤ 持續檢查修正下一輪。路徑：AI 建議 → Guard 授權 → 既有 PLC/控制器執行；保留既有 PID 與保護機制，環境逼近限制或設備異常即停止調整、恢復已驗證控制。
三大能力
動態露點最佳化｜水系統聯動最佳化（由樓層需求向上協調冰水供水溫度與水泵壓差，盤管/冷源/輸送一起尋優）｜平台化治理與驗證（承接事件、授權回控、成效驗證）。
方法論四步
① 把資料收齊（點位/單位/時間同步）② 把響應學準（許可範圍內激勵測試）③ 把回控做安（預測比對、逐步上線）④ 把成效算實（可比基準、分開判定）。整合方式：透過既有 FMCS／PLC 點位介接，不推翻現有控制架構。
兩項部署架構
| 比較 | 架構 A：樓層分散運算＋AI 工作站 | 架構 B：核心 AI 伺服器集中運算 |
|---|---|---|
| 運算 | 每層 1 台 AI IPC＋1 台 AI 工作站 | 1 台核心 AI 伺服器連各層 PLC |
| 露點控制 | 各樓層獨立建模算本層露點 | 集中讀各層現況算各層露點 |
| 水系統 | 工作站彙整各層需求算水溫/泵壓差 | 核心伺服器聯合計算 |
| 建置 | 可分階段導入，需維護多台 | 平台集中，需核對多層併行運算 |
可先以架構 A 分階段導入，後續升級至架構 B 完整平台。
硬體規格與軟體項目
- AI IPC（每樓層）：Intel Core Ultra 5 125U｜16G｜512G｜-20~60℃
- AI 工作站（水側整合）：Xeon 6515P｜RTX 5090 32GB｜64G｜1T
- 核心 AI 伺服器：Xeon Gold 6448Y｜RTX Pro 6000 96GB｜128G｜1T
- 軟體：智能代理—區域送風露點/乾球溫度響應模型｜智能代理—水系統最佳化與水側尋優｜JolyHi AI 完整功能平台（含智能代理模組）｜工程師現場建模調適與驗證。
- 平台八大功能模組中，Insight 服務版聚焦「智能代理」專用分析；平台完整版再啟用運營/系統總覽、工單、事件中心、報表、合規中心、成效驗證等七大模組。
預期效益示例（露點提高 1°C，單台 MAU 靜態推算，非承諾值）
盤管處理冷量 74.65→69.39 kW（約 −7.0%）；電再熱需求 11.37→9.16 kW（約 −19.5%）；室內穩態 RH 50.00%→53.18%（+3.18 個百分點）。階段 1 現況評估後以現場資料重新推算。
定價模式
數量依樓層數與設備台數調整，正式報價以現場勘查後的報價單為準；平台其餘七大模組可以整包方式加購升級。計價頁只保留參考單價、不留總價合計（去客戶化處理）。具體金額指向源文件與報價校驗流程，本頁不錄。
客戶案例
競爭定位
- vs 傳統冰機/MAU 節能改造：強調「全程不停線、不降低潔淨規格，業主核准範圍、隨時可退回」，把安全裕度與環境達標率放在首位。
- vs 純顧問報告交付：交付可持續運轉、持續驗證的閉環服務，節能結果與環境達標率同時可查（接 JolyHi AI 平台治理層）。
- vs 通用 AI 優化：critical/安全判斷走確定性規則，SAFETY_SYSTEM_OK 不交給 ML；逐層試運轉各層各自通過、不以平均替代。
Roadmap（合作路徑）
Step 1 資料初評（提供連續半年運轉資料，兩週內回覆現況初評）→ Step 2 診斷決策 → Step 3 受限試行（響應測試與模型建立、逐步啟用、全程可回退）→ Step 4 驗證擴大（效益驗證、擴大至全部楼层/水系統、評估平台升級）。升級路徑：分散式架構 A → 追加核心 AI 伺服器＋平台七大模組 → 集中式完整平台架構 B。
待補充／缺口標記
- 「需請業主提供」資料清單（MAU 運轉資料、區域環境與產線資料）為方案入场券，CSV/Excel、1 分鐘間隔、建議連續半年；缺項則先安排資料補齊。
- 參考單價頁數字已在去客戶化時遮蔽，正式計價須走現場勘查報價單。