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：一、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。二、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。
數位工具的主要優勢為：一、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。二、透過人工智慧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。三、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。
舉實例來說，跨系統的資訊科技/營運技術(IT/OT)整合可帶來更多的商業價值，包含提供半導體製造廠針對特定KPI的即時洞察。例如，若將監測製造廠耗能的廠房監控系統(OT系統)與生產量(IT系統)做整合，便可達成即時監測，辨識是否有低效率或異常的能源消耗，並立刻通知相關單位採取相應行動。此外，透過共用且可擴展的環境以及集中式的數據管理，存取多個工業物聯網(Industrial IoT)，也將助力製造廠在同一個工業數據模型中，存取並收集邊緣到雲端的營運數據；處理、分析和呈現數據，以進行即時監測，並提供有意義的KPI和剖析；滿足特定的工業需求，提供一系列應用程式套組(如能源效率、二氧化碳排放追蹤)，或客製化應用程式。
世界上最大的半導體廠商都致力於數位化與去碳化，目標是2030年製造廠的能耗降低10%。為此，施耐德電機提供經過概念驗證(Proof of Concept，PoC)的解決方案與應用程式，協助製造廠為永續發展做部署。製造廠若遵循「永續四步驟」，便能獲得可信的能源數據，最大化地節約能源和減少碳排放。這些工具可幫助製造廠：監測多個地點的能源消耗和碳排放量；透過洞察發現節能的可能性；掌握指標和報告的進度；開發和訓練處理模型，進行離線或線上模擬，以確保優化能源使用的方案；透過數位化自動節能。
合適的端到端夥伴能協助制訂並執行永續發展策略，包含對解決方案提供諮詢與部署指導。如此一來，能確保製造廠獲得正確的數位解決方案，確實改善碳足跡，並幫助企業成長。