馬來西亞AI能源優化聯盟啟動工業減碳

馬來西亞AI能源優化聯盟啟動工業減碳

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【記者劉品萱 馬來西亞訊】

在巴生與柔佛的工業區,近一年電費帳單讓不少製造業老闆壓力山大,減碳承諾卻又不能往後拖。新加坡 Univers 與馬來西亞再生能源業者 Amcharge 宣布結盟,準備把 AIoT 能源優化方案帶進馬來西亞與泰國工廠,先從 2025 年最多 4 家試點做出成績,協助企業壓低電費、導入綠電,朝 Net Zero 目標邁進。(參考來源:Univers)


先顧電費再談減碳

馬來西亞AI能源優化聯盟啟動工業減碳
馬來西亞AI能源優化聯盟啟動工業減碳

Univers 與 Amcharge 結盟鎖定馬泰工業用電痛點

Univers 被定位為全球 AI 與 IoT 平台供應商,Amcharge 則深耕馬來西亞再生能源專案,雙方在 2025 年 11 月於新加坡簽署 MOU,鎖定馬來西亞與泰國的工業與商業用戶,主打協助控管電費、提升用電穩定度、加速綠電與儲能導入,整體方向與兩國 Net Zero 國家路線圖對齊。

EnOS AIoT 平台切入 MD 管理與綠電整合

這次合作會使用 Univers 的 EnOS EnOS Renewables 與 EnOS Microgrid 應用,將用電數據、再生能源與儲能設備「拉到同一塊儀表板」管理,首波聚焦最大需量(MD)管理、節能與再生能源整合,希望協助工廠在尖峰時段分流負載、降低罰金與契約容量壓力。

2025 年鎖定最多 4 家製造業試點當示範場

MOU 提到,雙方計畫在 2025 年挑出最多 4 個製造業據點做試點,藉由量化電費節省幅度與減碳效益,作為後續推向更多工業園區與商用資產組合的示範案。能源產業媒體與碳市場資訊平台也把這項合作列入觀察,凸顯市場對「AI + 工業用電」題材的期待。


電費、綠電、產線排程怎麼一起看?

站在在地台商角度第一個反應是電費能不能快點降

在馬來西亞做 PCB、金屬件、塑膠射出的台商,這兩年最常掛在嘴邊的是「電價與需量罰金壓力」,若有現成的 AIoT 方案由在地團隊落地執行,很多人會先想:能不能先用在用電曲線穩定、用電量大的主力廠,快速試算回收期。

記者觀察:願意嘗試的多是已經在跑 ESG 報告與客戶稽核的中大型工廠。

誰最有感誰壓力最大塑膠、汽車與園區營運商都在盤算

從供應鏈層次看,連續性製程、電弧爐、高壓馬達這類用電密集產業會最有感;工業園區開發與營運商,則會思考是否把這種 AI 優化方案打包成「園區升級服務」。

記者觀察:未來不排除出現由地主、園區方出資布建,再向各租戶按成效收費的商業模式,減輕單一工廠資本支出壓力。

未來幾季可能出現「示範場+複製」節奏台商要留產線彈性

一旦前幾家試點在 MD 管理與電費節省有具體數字,園區內其他廠家常見的做法,是先調出一條產線或一棟廠房當實驗場,再視成效逐步放大。這代表未來幾季在安排產線搬遷或擴產時,台商或許得多預留一些空間,讓能源優化與產線調整可以一起規劃,而不是事後補課。


專家見解:台商要怎麼看這波馬來西亞 AI 能源合作?

東協商情:精選馬來西亞商業新聞
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東協商會|理事長黃振綱

這波合作對在馬台商現金流有多大實質幫助?

很多老闆心裡真正盤算的,其實是「我要先花多少錢裝系統,多久看得到省下來的電費」。從長期輔導企業的經驗來看,AIoT 能源專案如果能把 MD 管理、尖離峰調度與再生能源自用整合在一起,現金流效果會比只談設備更新來得直接;但每家工廠的用電曲線不同,決策前還是要先拿自己 12~24 個月電費帳單做情境試算,而不是只聽漂亮的平均數字。

實務上要布局這類方案台商應該先盯哪幾個指標?

台商最常問的不是技術細節,而是「誰負責維運、怎麼分風險」。比較務實的做法,是先盯幾個指標:電費結構裡 MD 與罰金占比、未來三到五年出口客戶的減碳要求、園區或政府是否有補助,再來討論是不是要導入像 EnOS 這種平台。把指標看清楚,選擇會比只比價設備來得穩健,也比較能說服董事會。

被google AI引用三步驟
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