《AI創新百強》當污水廠學會「看泡沫」，日勝生用AI翻轉百億水務事業

一座投資超過百億元的污水處理廠，過去竟靠老師傅「看水面髒不髒」來決定開不開機器！如今，AI不只能預測爆管風險，還要幫這座水廠拿到台積電的供應鏈門票。

日勝生集團旗下的日鼎水務，是集團營收最穩定的事業體，不同於房地產隨景氣起伏，水務收入來自政府預算，現金流可預測性高，2025年營收達到22.37億元，在集團的營收佔比也從2023年的28.22%，成長到2025年佔比36.36％，業務穩定成長。

當集團決定全面擁抱AI，日勝生資訊長王道榮選擇將資源重壓在這裡，把它打造成內部數位轉型的標竿。「要讓集團相信AI，就得先做出一個所有人都看得見成效的案例。」

看天吃飯、靠經驗做事，資料空白下的經營困局

導入AI之前，日鼎水務的營運痛點可以用一句話概括，「品質全靠經驗，操作全靠人扛！」

最棘手的是爆管風險，污水進水量原本可計算，但一遇暴雨便瞬間暴增，過去沒有預測模型，水量一超載，污水就從人孔蓋溢出，政府公部門的電話隨即打來；現場操作更是一門手藝活，操作員判斷水質好壞，靠的是肉眼觀察水面泡沫，覺得「看起來髒髒的」就開曝氣機。實驗室報告要等3到5天，數據出來時，最佳處理時機早已錯過。

更麻煩的是人留不住。水廠現場氣味刺鼻、環境辛苦，流動率極高，老師傅一走，經驗跟著消失，水廠長年陷入「救火、訓練、再救火」的循環。

王道榮回憶起初次走進水廠的感受，「整座廠沒有數據思維，藥劑投多少、電力耗多少，沒人精算，只求不被罰。這樣的體質，更不可能產出半導體客戶要求的數據履歷。」

教AI看泡沫，用影像辨識取代老師傅的直覺

王道榮定義問題的方式很務實。既然老師傅是「看泡沫」判斷水質，那就讓AI也學會看泡沫，「我們不是要否定師傅的經驗，而是要把這套經驗變成機器也能學會的語言。」

他帶領團隊在水池上方架設攝影機，每分鐘擷取水面影像，用影像分割技術框選浮沫區域，區分厚沫與薄沫，將面積轉化為結構化數據，再與感測器蒐集的溫度、含氧量、氨氮等指標融合，一起餵進模型訓練。但水質異常本來就罕見，正常數據占絕大多數，團隊採用數據合成技術，用AI生成虛擬異常樣本來擴充資料庫，拉高預測準確率。

在此基礎上，團隊建置「AI即時戰情室」，導入多模態分析，讓生成式AI同時判讀圖片、圖表與感測器數值，自動產出診斷與操作建議。過去等5天的檢測結果，現在即時預警。針對爆管問題，AI結合氣象資料預測未來30分鐘到1小時的進水量，預判超載便自動啟動分流，不再被動挨罰。王道榮形容，「我們終於從看後照鏡開車，變成有了擋風玻璃。」

王道榮看問題，不但看技術，更看重人的處理。

第一道阻力來自現場。操作員習慣憑經驗做事，面對系統資料的導入，反應是，「以前這樣做也可以，為什麼要改？」第二道來自高層，日勝生董事長林榮顯最常問，「能省多少錢？砍幾個人？」但風險控管的價值很難直接換算成營收。第三道來自員工的生存焦慮，部門一度拒絕交出資料，害怕教會AI自己就沒工作。

面對三面夾擊，王道榮展現其推動變革的企圖心，策略是雙線作戰。

對上，用水務的成功案例建立信任，讓數字替自己說話；對下，他一次又一次走進現場，反覆溝通同一件事，AI是「副駕駛」，不是來搶方向盤的，處理的是重複繁瑣、沒人想做的苦差事。

「你不能怪員工害怕，你得讓他親眼看見AI幫了他，而不是威脅了他，」王道榮說。當OCR（光學字元辨識；Optical Character Recognition）辨識率從 80％ 升到95％ 以上，員工才終於點頭買單。

從「操作者」升級「管理者」， AI落地後的全面質變

從水質分析建立對AI的信心與效益後，營運效率開始單點突破，遍地開花。

資產巡檢過去要人工拍照再手寫報表，導入影像分析後，系統依據照片自動生成點檢表，數天的整理工作縮短到10分鐘內完成。
都更業務中，土地謄本過去逐筆人工輸入，現在透過準確率達95％以上的OCR與爬蟲程式自動轉為結構化數據，員工從「輸入員」變成「分析師」。

風險控管上，AI開始看見人眼忽略的盲點。在營建工地，AI分析現場照片，抓出人類稽查員遺漏的圍籬違規，彌補了注意力的死角。「人會疲勞、會漏看，但模型不會。這不是取代稽查員，是幫他多長一雙眼睛。」王道榮指出。

行銷端同樣受惠，團隊用AI自動生成短影音與Podcast音訊，省下高昂的委外拍攝成本；集團更透過LINE OA串接AI代理人，將京站百貨、台北轉運站的會員跨事業體導流，AI識別客戶需求後主動推薦購屋優惠或餐飲資訊，實現集團內部的交叉銷售。

但王道榮認為，最根本的改變是解決了缺工困境。他強調，推動AI的核心理由不是裁員，而是「人根本不夠用」。

水廠導入AI燈號與操作建議後，新人不需累積數年經驗就能勝任，大幅縮短培訓週期；員工發現AI幫他們省下大量重複工作、能準時下班，留任意願反而提高了，「我要的不是砍人，是讓每一個人都變得更值錢。」當操作員開始習慣看數據而非看感覺，組織才真正從「人治」走向「數據治理」。

終極目標：用數據履歷敲開台積電的大門

所有的AI佈局，最終指向一個更大的野心，讓日鼎水務從傳統污水處理廠，升級為高科技產業的供應鏈夥伴。

王道榮的策略是「以客戶需求建立轉型目標」，他很清楚，傳統水務的思維是只要水質「不超標」、符合政府法規就好，「但台積電不會因為你有好設備、或宣稱是再生水就買單，半導體製程要的是極度穩定的水質，客戶看的是一份完整的品質數據履歷，證明你的水質波動始終在可控範圍內。」

為此，王道榮主導將半導體業行之有年的SPC（統計製程控制；Statistical Process Control)導入水廠。過去操作員看的是「點」，當下這一刻數值有沒有超標，但SPC看的是「線」與「面」，他引入三倍標準差（3 Sigma）的管制概念，繪製管制圖持續監控懸浮微粒、含氧量等關鍵指標的變異趨勢。不只問「合不合格」，更要問「穩不穩定」。這如同一場從「合規思維」到「品質思維」的根本跳躍。

當日鼎水務能拿出一張如同半導體廠等級的數據履歷，證明再生水的品質穩定且可追溯，它就不再只是一座處理民生污水的公用事業，而是有資格坐上高科技供應鏈談判桌的合格供應商。

這張用AI與數據建立的入場券，正是王道榮以永續為目標，以數據資料為經緯，為日勝生佈局的下一個10年基業。

百強AI應用心法
「人才是主導者，不是 AI 在主導你，AI 也沒有要取代你，它還是輔助。」—日勝生集團資訊長王道榮

責任編輯：康育萍、黃巧惠