半導體產業面臨諸多永續發展的挑戰，減少碳足跡是當前重要的課題，然而事實證明這並不容易。半導體製造廠要設法在不影響晶片生產的情況下減少能源消耗，但對許多製程而言，這是相當大的考驗。例如，極紫外光微影系統（Extreme Ultraviolet Lithography Systems，EUVs）所消耗的能量，是前幾代設備的10倍。
為了克服這些永續發展的障礙，半導體製造廠勢必應制訂端到端的永續策略，透過數位技術追蹤碳排放，並進一步管理與優化能源使用。製造廠去碳化（Decarbonize）的唯一途徑，便是根據準確且即時的數據分析，做出減少能耗與碳排的決策。
結合數位技術與永續發展，可使一間公司更強盛、更成功。例如，埃森哲（Accenture）的一項研究指出，將數位化與永續轉型融入營運與價值鏈的公司，成為頂尖企業的機率將高出2.5倍。同時，這些公司也是在為未來成長打下良好的基礎。
可協助永續發展的數位工具，具備以下兩項功能：
- 企業級碳排放追蹤：2020年，半導體產業約產生4100萬噸的二氧化碳，這相當於500萬個家庭一年的排放量。半導體製造廠必須監測並追蹤二氧化碳排放量，清楚地了解碳足跡，並基於數據與分析採取行動，才有可能減少碳排放。透過企業級工具，製造廠能在一個平台上，同時分析永續指標（如碳排）、能源供應數據以及廠房資訊。
- 能源管理：數位技術可分析能源使用效率，提供製造廠改善建議。優化能源使用不只對環境有益，也幫助半導體製造廠降低營運和生產成本。隨著能源價格日漸攀升，這對製造廠而言將是一大福音。
- 能耗透明化：半導體製造廠的能源消耗約佔營運成本的15%至30%，唯有清楚了解能源使用，才能制訂策略、減少耗能。企業級的數位技術可收集並分析能源數據，協助製造廠深入了解各個系統、建築以及廠房的耗能情況。
- 透過人工智慧（AI）與分析達成高效的能源管理：進階分析和人工智慧／機器學習（AI／ML）可提供具體數據與相關情境資訊，協助半導體製造廠做出更佳的決策。人工的分析能力有限，但AI能幫助製造廠發現低效率的耗能，以及潛在的節省空間。AI技術可分析歷史數據、建立預測模型、進行模擬，制訂最合適的優化方向。
- 價值鏈透明化：企業若想成功邁向永續，整個組織的目標與價值鏈必須一致，而透明度即為關鍵的要素。數位技術可以是透明化的一大助力，使組織內部合作無間。
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