0521 #收盤 #重點
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#美國 #就業復甦
美股四大指數收紅，亞股今天同步跟漲，台股在電子、金融、傳產股百花齊放的拉抬下，一度強彈近 400 點，最高來到 16431 點，其中航運族群多頭不墜，量能仍占大盤近 3 成，買氣強強滾，終場指數上漲 259點，收在 16302點，成功收復 10 日線，成交值 4297億元，周線收紅，累計本周上漲約 475 點。

#電子 #金融 #傳產 #航運
隨著國際股市重拾多頭行情，台股本周最後一個交易日，在電金傳三大族群合力點火下，早盤指數大漲超過 350 點，一舉收復 10 日線，電子股台積電、鴻海、聯發科全面回神，航海王同樣也氣勢如虹。指數周五終場上漲259點，收在16302點，成交量4297億元。

#6月運價 #萬海 #陽明 #長榮
全球前五大海運業者赫伯羅特（Hapag-Lloyd AG）再度宣布6月1日起美加線每20呎貨櫃調漲960美元；不只是國際貨櫃輪業者喊漲，國內的海運三雄長榮（2603）、陽明（2609）及萬海（2615）也是上調運價，只是各家調的價格幅度不同，漲幅也都在15-20%區間，國內以出口為主的產業像汽車零組件業者都已經收到漲價通知。

#股東會 #延期 #股利
疫情升溫，金管會今天宣布所有公開發行公司自5月24日起至6月30日止，一律停止召開股東常會。
台積電指出，股東會日期及地點將待董事會通過後再行公告。至於員工分紅方面，其中員工現金獎金約新台幣347億元5318萬元，已於每季季後發放，現金酬勞約347億至5318萬元，也會如期於7月發放，不受股東會延期影響。
宏碁表示，依公司章程第21條及相關法令規定辦理2020年度現金股利分派，將不受股東常會延期召開的影響，仍依照董事會決議原訂時程辦理，除息基準日為今年7月6日，發放日為8月5日。

#台股 #股王 #矽力
美股四大指數周四全面收紅，費半飆漲高達 2.64%，激勵台股今 (21) 日早盤開高，一度大漲將近 400 點，儘管後續漲幅收斂，仍維持百點以上的漲幅，資金也湧入高價股，帶動台股盤中再現八千金，矽力(6415-TW) 也坐穩股王寶座。

#仁寶 #可成 #漲停 #錯單
今天熱門權值股PC相關大廠如可成(2474)、仁寶(2324) 今日一開盤就漲停，不過早盤後股價雙雙縮減漲幅，讓市場看得霧煞煞，甚至有人傳言是錯單，不過目前尚未證實。

#股東會 #延期 #股息
因應防疫優先，金管會宣布原訂在6月底前召開公開發行公司股東會將全數延期至7、8月，投資專家對此舉大多抱持正面看法，認為短期不會對盤面造成衝擊，且股東會群聚風險大幅降低，則有望讓台股早日走出疫情陰霾。法人預估，約有1.24兆元的股息紅包會晚一點進到投資人口袋。

#鋼鐵 #中鴻 #6月盤價
國際鋼價高漲，加上需求推進，中鴻20日開出的6月盤價，全面調漲內外銷產品價格，其中，內銷價格部分，熱軋、冷軋及熱冷鍍鋅產品每公噸調漲2,800元～3,500元，外銷價格則依不同產品和地區，每公噸大漲130～200元，平均漲幅超過9％，略高於中鋼的8％，順利12連漲。
#財經 #新聞 #非凡新聞 #ustvnews #news

【中鋼AI現場2：如何靠微米級控制力年省成本千萬？】熱浸鍍鋅AI應用大解密

微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處？既要賦予足夠耐蝕性，又要不超量用鋅降成本，秘訣是用AI達成精準生產控制，再用影像辨識找瑕疵，維持鋅層表面品質

文/翁芊儒 | 2021-03-04發表

攝影／洪政偉

生活中隨處可見鍍鋅類產品，凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品，包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱，還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等，都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲，加工製作而成。

熱浸鍍鋅鋼捲，是中鋼的塗鍍產品中的其中一項，年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出，每一批出產的鋼捲，都需根據中下游客戶需求，客製化調整鍍鋅膜厚，或是進行化成處理，在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作，來因應不同加工製品所需的特性。

比如說，部分高階電腦、伺服器的外殼，不會再進行烤漆，而是直接裸用鍍鋅後的鋼片，對這些廠商來說，就會要求鍍較薄的鋅層，才能維持產品表面品質美觀。相對來說，生產建材浪板的廠商，對鋼捲表面品質的要求就較低，而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方，反而要用越厚的鋅層，來製造高耐蝕性的產品。

由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同（內行說法會用鍍鋅模重，以「公克／每平方公尺」來計），如何精準控制鋅層厚薄，就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。

中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出，不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚，若鍍的太多、高於客戶需求的厚度，由於鋅是高成本的原料之一，就會造成成本的浪費；若鍍鋅層不符合產品規格，又將導致客戶無法使用或加工後續問題，造成品質客訴。「如何控制的剛剛好，讓客戶審核過關，又能省成本，這是我們的目標。」

開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI，年省成本1,600萬元

為了更精準控制鍍鋅膜厚，來減少生產浪費，中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI，試圖解決製程中的大量複雜參數，如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI，也正是製造業最典型的AI應用之一。

鄭際昭解釋，要將鍍鋅厚度控制的恰如其分，並不容易，因為鍍鋅層厚薄的生產參數，包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因，都會影響鍍鋅膜厚。

過去，這些複雜參數的調整，都靠老師傅的經驗來人工調參，羅萬福表示，由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則，雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記，但後人看不懂也難以吸收，造成經驗傳承的斷層，「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說，是很大的問題。」

而且，過去調整完參數後，需要等鋼帶經過100～200公尺的冷卻，才有辦法進行線上鋅層厚度量測，若量測當下發現鋅層過厚或過薄，回頭調整生產參數時，中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲，換句話說，從參數調整到成品量測之間，存在冷卻的時間差，「中間多鍍的鋼帶，就會造成浪費。」鄭際昭說。

為了克服這兩大問題，中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發，先自動化蒐集生產參數，累積上萬筆大數據資料後，建立了一個AI模型，來歸納在不同參數組合下，所造成的鍍鋅膜厚變化。

去年初上線這項應用後，將參數帶入AI模型中，就能即時預測出鍍鋅膜厚，雖然比不上直接量測的數據精準，但是，以此來即時修正生產參數，能避免冷卻期間造成的鋅層浪費，對於鍍鋅膜厚的控制，也比人為設定更準確。

羅萬福指出，傳統人工調參仍然有約20%會失準，但投入AI後，約只有3%結果失準，準確率達到97%左右，更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來，一年就能省下1,600萬元的成本，帶來上千萬元的效益。

建立檢驗區瑕疵辨識AI，降低人工目檢負擔

除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰，熱浸鍍鋅廠的另一大難題，則位於檢驗室中，以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時，具有一定程度的漏檢率。

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，而且，不只要識別鋼捲單面的缺面，更要透過鏡面反射，同步識別雙面的缺陷，格外考驗員工眼力，「所以我們都找年輕人來看，眼力比較好。」羅萬福笑著說。

但是，人力識別缺陷的方法，仍有其侷限，除了不是所有缺陷都能肉眼識別，人也一定會眨眼，無法不間斷盯著鋼捲檢驗，加上鋼帶一直在動態傳輸，都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例：「以前比較誇張的狀況，檢驗員還會因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線慢慢看，但這樣會增加出貨的時間，造成產線的負擔。」

為此，中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用，訓練出瑕疵檢測模型，透過影像辨識技術，在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度，抓出缺陷後，再經由人工複查是否確實。換句話說，過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程，現在能以AI自動辨識來取代，人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可，不僅大幅省下查驗人力，更提升了缺陷識別的的準確率。

羅萬福指出：「過去用人工檢驗，會有一定的漏檢率，可能5%～10%，真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後，幾乎不再發生漏檢，瑕疵辨識準確率提升到95%以上，進一步提升了鋼捲品質。

人工查驗除了有漏檢的風險，更大的問題，則是在於沒有一套記錄的機制，將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。

「以前遇到客戶說，在100公尺的地方有一個缺陷，你們怎麼沒看到？我們就只能認了，因為沒有記錄。」羅萬福指出，沒有記錄機制，就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠，還是客戶的工廠中。

但現在，透過AI檢查鋼捲表面，自動標示出缺陷位置與種類後，將這些紀錄留存下來，未來遇到客戶反應類似情形，就能提供當初查驗留存的缺陷地圖（Defect Map），來證明工廠出貨時的品質無虞。

「所以我們不只是導入AI，還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。

目前，檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線，但這項技術，還不足以完全取代人工查驗，除了缺陷處需人工複查，部分非表面瑕疵的缺陷，比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷，還是需要靠人眼來識別。

進料區也設瑕疵辨識AI，找出上游廠缺陷鋼捲

除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI，中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為，部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵，可能不是在熱浸鍍鋅廠造成，而是在前一廠區製成鋼捲時，就已經生成。

羅萬福指出，一般來說，鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中，因下方滾輪沾附不明物體，而在鋼帶表面殘留印跡，「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染，」當發現這些缺陷，就得去找出造成缺陷的來源，並確實清除乾淨，確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。

然而，在後段檢驗區查驗出缺陷，回頭在製程中查找缺陷來源時，若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成，可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此，熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送，若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷，原本就不合格的鋼捲，又多進行了近2,000公尺的製程，對鍍鋅原料來說也是種浪費。

「如果可以在進料區就先檢測出來，就能馬上可以判斷，這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。

而且，越早發現缺陷，也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題，不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲，快速撤查出同一批生產的瑕疵品，也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。

因此，中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統，但不是只用於找出缺陷而已，而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面，進行整合比對，來檢視前端所發現的缺陷，是否就是造成後段缺陷的原因，藉此建立缺陷演化分析的AI模型。

這個AI模型，能用來判斷進料時不同類型的瑕疵，經鍍鋅製程後是否還會留存下來，當模型越準確，就能判斷前段缺陷的危害程度，來節省更多的浪費。

「這就是我們的產業專業知識，去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產？」羅萬福說。

羅萬福表示，若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵，一噸鋼捲就要損失200美元以上，一捲鋼捲約20噸重，換算成臺幣，就會損失12萬元以上，「能即時找出缺陷，預先判斷要不要繼續生產，就是成本控管的關鍵。」

若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法，就是將鋼捲放入鋅槽，使其雙面都沾附鋅液，讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅，能耐腐蝕。不過，實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲，需要經過一連串複雜的處理流程，先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區，才能完成熱浸鍍鋅的作業。

中鋼開發的AI應用，位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區，運用了AI瑕疵檢測技術，來取代部分人工查驗作業，在鍍鋅區，則運用了AI製程調參的技術，找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。

１ 進料區：進行的解捲、剪裁、焊接的步驟，先運用解捲機，將入料的鋼捲攤開，剪裁後，再利用焊接機，把兩個鋼捲接在一起，形成一個連續鋼捲，類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。

2 退火區：透過溫度變化，達成特定產品所需的機械性質，比如高強度鋼，需要在特定製程條件下才能生產而成。

3 鍍鋅區：鍍鋅區主要配備一個鋅槽，並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除，藉此來控制鋅的膜厚（公克／每平方公尺），中鋼可生產單面每平方公尺40～200公克的熱浸鍍鋅鋼捲，越薄的鍍鋅層，用於越高階的產品，也越考驗鍍鋅的技術。

4 調質整平區：運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板，依據客戶的需求，加上特定的表面紋路，比如部分要求高粗糙度的鋼板，就會以調質軋延機賦予特殊的表面。

5 塗覆區：在鋼品表面進行特殊處理，比如在用於家電外殼的鋼板上，進行耐指紋處理；又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上，塗上高潤滑塗劑，確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。

6 檢驗區：查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區，前者需透過鏡面反射，同步識別鋼捲雙面缺陷，後者則能從不同角度發掘瑕疵。

7 出料區：依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求，將鋼捲裁邊修改成特定尺寸，再分捲成不同噸數的鋼捲，或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。

AI瑕疵辨識如何取代人工目檢

作業流程？

實際走訪檢驗室，可以了解到員工過去要查驗鋼捲，需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲雙面的缺陷。但是，過去的作業流程，存在一定漏檢率，更可能因為沒有檢查完全，把鋼捲送到處理線重複檢驗，而延遲出貨時間，造成產線負擔。（如圖示：人工目檢1、2）

導入AI後，透過影像辨識技術，員工現在已經可以坐在控制室，看系統自動抓出鋼捲表面缺陷，再進行人工複查。如此一來，不僅大幅省下查驗人力，更降低了缺陷識別的漏檢率。（如圖示：AI作法1、2）

除了在檢驗區導入，中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI，要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵，攔截瑕疵品進入產線加工，來減少鍍鋅原料浪費。（如圖示：AI作法3）

人工目檢１

人工垂直檢驗鋼捲

人工目檢２

人工水平檢驗鋼捲

AI作法１

以攝影機蒐集鋼帶表面影像

AI作法２

系統自動標示缺陷位置與種類

AI作法３

訓練進料區瑕疵辨識AI

附圖：過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法，現在已經看不到了。以前，老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中（如圖所示），但現在透過AI，能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。（攝影／洪政偉）
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲，員工需要在快速傳輸的鋼帶上，識別出鋼捲表面的缺陷，且不只要檢查單面，透過鏡面反射，還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。（攝影／洪政偉）
除了垂直檢驗，查驗人員也需水平檢驗鋼捲，從不同角度發掘鋼捲表面缺陷，比如沖模過程中，可能產生類似於污點的缺陷，即可在此檢驗出來。（攝影／洪政偉）
為了取代人工目檢，中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部，也就是圖中綠色雷射光點的位置；拍攝到的鋼帶表面影像，則會顯示到控制室的螢幕畫面中，同步進行影像辨識來查找瑕疵。（攝影／洪政偉）
在控制室內，員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形，若AI偵測到任何瑕疵，系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度，提供明確的缺陷資訊，節省人力目檢的負擔。（攝影／洪政偉）
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統，右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前，中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI，更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對，來建立缺陷演化AI分析模型。（攝影／洪政偉）

資料來源：https://www.ithome.com.tw/news/142941

不使用任何煤炭，瑞典發展利用再生能源發電製氫煉鋼的綠色氫能鋼鐵廠今年開始建廠，預計 2024 年開業生產零碳排鋼鐵（03/03/2020 TechNews科技新報）

“..... 瑞典新興綠色鋼鐵企業 H2 Green Steel（H2GS）也將撥出 30 億美元，利用布登-呂勒奧地區（Boden-Luleå）的再生能源設備所製造的氫氣來煉鋼，更計劃在 2024 年開始生產，預計到 2030 年，H2GS 每年可至造 500 萬噸零排碳鋼。

H2GS 表示，這會是第一家無採用化石燃料的鋼鐵廠，未來生產的熱軋、冷軋和鍍鋅鋼捲也將銷往汽車、運輸、建築、管線和家電市場。董事會主席 Carl-Erik Lagercrantz 表示，我們希望加速歐洲鋼鐵業轉型，首先第一步是運輸業電氣化，下一步則是用無化石燃料鋼製造汽車。....."

作者 Daisy Chuang

鋼鐵是目前最廣泛使用的金屬材料，使用量有多高呢？2020 年全球鋼產量約為 18.64 億噸，在各種建築、基礎設施、船隻、汽車、機械、電器及武器中，鋼材都是一種主要成份，不過我們的生活基石，也是個高排碳、高耗能的產業，煉鋼能源有 75% 都來自煤炭，每噸鋼鐵排碳量達 1.9 噸。

鋼鐵每年佔全球碳排放量 7-8％，在減碳行動中，如何降低鋼廠的排碳量也是各國重要課題，為此科學家也提出一項解決方案，用氫氣來代替煤炭的可行性。

鋼鐵煉製分為高爐與電爐兩種，前者是鐵礦砂開採，將鐵礦石、焦炭和溶劑等融煉而成的生鐵，再以轉爐大量吹氧將鐵水脫碳成為鋼液的煉鋼製程；另一種則是利用高壓供電系統，將電流通過人造石墨電極與廢鋼，利用此高溫電弧將廢鋼熔解，最後冶煉鋼鐵。

學者認為，高爐中的焦炭還原劑可以用氫取代，過程中也只會排放水，不會有任何有害汙染。氫也可以為電爐提供電力，有機會打造一條較為乾淨的煉鋼產業。那麼可行性如何呢？日本三菱重工將在歐洲建設以氫氣替代煤炭的製鋼設備，正與奧地利大型鋼鐵企業聯合開發驗證設備，最快會在 2021 年投運。

瑞典新興綠色鋼鐵企業 H2 Green Steel（H2GS）也將撥出 30 億美元，利用布登-呂勒奧地區（Boden-Luleå）的再生能源設備所製造的氫氣來煉鋼，更計劃在 2024 年開始生產，預計到 2030 年，H2GS 每年可至造 500 萬噸零排碳鋼。

H2GS 表示，這會是第一家無採用化石燃料的鋼鐵廠，未來生產的熱軋、冷軋和鍍鋅鋼捲也將銷往汽車、運輸、建築、管線和家電市場。董事會主席 Carl-Erik Lagercrantz 表示，我們希望加速歐洲鋼鐵業轉型，首先第一步是運輸業電氣化，下一步則是用無化石燃料鋼製造汽車。

但是像所有綠色氫能計劃一樣，H2GS 能否成功，還要考量到製氫價格。現階段的氫氣多來自於利用燃煤與天然氣等化石燃料製程，這類褐色氫氣雖然也會產生大量二氧化碳，但遠比再生能源產製的綠色氫氣便宜。

PS. 編按：自從2020年歐盟以及世界其他主要先進國家開始宣示積極推展氫能經濟之後，大量的資金與科研資源投入綠色氫氣產應鍊以及應用的相關領域，雖然目前可以滿足製程零碳排的綠色氫能的成本仍高於傳統採用化石能源原料製程的褐色（採用煤炭等高污染製程）或者藍色（採用污染相對較低的天然氣製程）氫氣，但各界普遍認為在未來10~15年內的期間中，綠色氫能的成本可望複製近年來太陽能光電以及風力發電的成本明顯快速滑落的發展趨勢。

IRENA 認為綠能成本下降的主因為技術成熟與規模擴大，研究指出，自 2010 年以來，太陽能成本已下降 82%，聚光式太陽能降 47%，陸上風電與離岸風電成本則降了 39% 與 29%。IRENA 指出，電廠競標結果也顯示，綠能成本下降趨勢勢不可擋，離完全淘汰燃煤發電愈來愈近。

完整內容請見：
https://technews.tw/2020/06/03/irena-solar-wind/

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綠能建設成本暴跌，IRENA：2021 年大型太陽能電廠就會比燃煤電廠還便宜（06/03/2020 TechNews）
https://technews.tw/2020/06/03/irena-solar-wind/

H2GreenSteel Launch Presentation:
https://www.h2greensteel.com/s/H2GreenSteel-Launchpresentation.pdf

H2 Green Steel to build large-scale fossil-free steel plant in northern Sweden (02/26/2021)
https://www.h2greensteel.com/newsroom/h2greensteel

World's largest hydrogen "green steel" plant to open in Sweden by 2024（02/26/2021 New Altas）
https://newatlas.com/energy/h2gs-green-hydrogen-steel/

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