【2021案例】思納捷科技 | 科技業、傳產都是客戶！看思納捷的解決方案三部曲，如何替企業成功數位轉型
縱使數位轉型已成為當前企業在面對挑戰時，選擇解決問題的解方，但對企業主而言，投資成本導入的解決方案究竟能帶來哪些實質的效益與影響，才是這些人內心的疑慮、至今仍未擁抱數位轉型的主因。
但有個新創團隊，自2017年成立至今，不僅在首輪募資就獲得包括研揚、光寶、資鼎及國發基金等親睞、募得近1.05億元，數年間的客戶從食品、紡織等傳統產業到護國神山的半導體都可見它們的身影，不僅協助企業節流成效顯著、內部流程的管控也更有效率，他們是思納捷科技（InSynerger Technology），一個將解決方案聚焦在「24小時工廠與園區雲端AI 總管」的新創公司。
三次創業，莊棨椉從自身經驗出發研發綠能管理系統
思納捷科技其實大有來頭，前身是資策會培育了長達9年的能源與物聯網核心技術團隊，因此獨立出來的目的正是瞄準了能源與設備兩大領域，解決企業看不見的痛點，希望能提供客戶24小時能源、設備看管及資料分析的服務，讓企業能達到節能、效能與產能，而思納捷總經理莊棨椉更是其中的靈魂人物。對莊棨椉而言，思納捷科技已經是他的第三次創業。
從大四開始，第一次莊棨椉看好電子商務的發展，先跨足軟體開發，到第二次創立租屋平台，最終因資金不足而告終，不論這兩次的結果如何，但對莊棨椉來說都並未澆熄他的創業夢。而這一次，他不僅透過就讀台大博士班來補足關於韌體知識與技術上的不足，過去高雄老家的一場大火，更讓他堅定要研發智慧綠能管理系統，除了想避免憾事再次發生，更希望以專業來協助企業從最不起眼的能源開始進行數位轉型。
既然選定了能源與設備兩大領域，思納捷提供了兩種解決方案來滿足客戶的需求。第一種是「InSynerger AIoT Platform思納捷物聯網應用平台」，而第二種則是「In-Factory智慧工廠雲端AI總管」。
瞄準能源與設備領域，端出真本事協助企業轉型
InSynerger AIoT Platform思納捷物聯網應用平台能協助企業更容易將物聯網裝置連上雲端，例如電表、空調、機台馬達、空氣感測器等，並立即享用可視化雲端戰情室，減少巡檢、抄寫時間與錯誤率，預防設備損壞；不只能一指上雲，可介接500種以上的感測器與硬體，大幅降低介接成本與時間，同時提供多達逾15種解決方案隨選即用，從設備監測到能源管理應有盡有，讓企業可以解決過往物聯網裝置不同平台、連接困難的窘境，同時以提前示警的方式，及早發現設備的問題、避免造成後續產能利用率的影響。
至於In-Factory智慧工廠雲端AI總管，則是能將工廠能源管理與產能改善進行延伸，協助工業園區的管理者，將園區各項園區管理事務，透過雲端平台整合，以兼顧彈性、安全、便利，達成管理效率改善目標。該解決方案具有極佳的擴充性，能從節能出發至產能增加並邁入管理效能的提升，在工廠的每個執行環節都能支援工廠智慧化，同時也能連結近百種的物聯網裝置，擴展多元應用服務，支援整合異質裝置。
在莊棨椉的規劃中，更以三部曲滿足企業升級。他表示，智慧工廠的三部曲從工廠的能源與資源管理出發，到設備與機台的全方位監測，並透過智慧分析與預警服務，實現設備零故障、生產零中斷。最大的優勢在於，透過合理的成本投資協助企業先以「水電油氣」等基礎能源著手，達到能耗的降低減少不必要的成本浪費，再逐步擴散到設備機台、同時整合原有的資訊，達到最終的智慧工廠目標。
從不起眼的地方揪出問題，讓企業轉型第一步就立竿見影
靠著三部曲的概念，莊棨椉想起一個食品廠的成功個案。他表示，企業往往忽略了影響產線生產，其實正是來自於最基本的「水電油氣」，特別在需要長時間吃電的食品廠更是如此。
「我記得這是一個機台老舊、什麼資訊都沒有的食品廠，」莊棨椉説，但客戶心態開放，明白唯有工廠轉型、邁向智慧工廠才能迎戰下個世代，所以找上思納捷。而莊棨椉也以In-Factory智慧工廠雲端AI總管中的三部曲概念，協助傳統食品廠進行數位轉型，首先就先從電力、瓦斯下手。
透過掌握工廠內部電力、瓦斯的資訊，思納捷可以更了解其中場內的溫度狀況、產生多少熱量等數據，藉大數據推算出相關設備的效能表現，「這樣一來就替工廠節省了近7%的電力；」有了顯著的第一步，莊棨椉也開始在內部的設備上進行物聯網的監測，整合了電力的數據，讓思納捷能精準的預警客戶哪些設備需要預先停機進行維修準備，這麼一來能讓客戶能在正確時間準備好設備原料進行換修，並提升未來的產能利用率。
至於客戶擔心的資安問題，莊棨椉也表示思納捷做好了公有雲、私有雲甚至是混合雲的規劃。「一開始可以先採用公有雲，」水電油氣的資訊蒐集可以先採用建置成本低的公有雲，待轉型的成果發酵後，進入到設備的聯網、AI的導入，再依照不同客戶的需求，改以私有雲或是混合雲的方式，確實站在客戶成本的考量替客戶規劃。
不只如此，以科技見長的光學製造廠，在導入思納捷的解決方案後，從過去生產時產生的壞片率高達34.7%，造成每月損失將近160萬，透過數據的蒐集、進行深度學習，去找出不良品與設備震動之間的關聯性，讓產線的良率得以提升到目前已超過90%，對客戶來說無疑是大幅降低了材料的成本。
近年來，隨著全球吹起節能減碳、零碳排的意識後，不少企業也開始著手於電力設備的優化，而對於莊棨椉來說，思納捷作為以能源技術服務業的角色，目的正是提供廠商能源效率相關全方位改善服務的一種商業模式，不論從哪一種解決方式著手，莊棨椉表示，透過已知的能源資訊與機台資料，進行智慧分析與預警來優化產能與良率，「最終希望打造出智慧綠色工廠，」他笑著說。