萬物齊漲新對策-專案發包變革

1.前言

1.1 背景

近年來，物價調漲已成為每位民眾有感而發的議題，小至便當及手搖飲料，大至油價及進口金屬物料，皆以民眾可察覺的速度調漲。台積電因應國際晶片需求積極擴建廠房，以增大晶片產能，但也面臨了萬物齊漲的窘境。

台積電新建專案中，除了供應晶片產能的機台設置外；土建結構、電力系統配置、氣體供應以及純水系統相關廠務系統，都是運轉不可或缺的環節。其中鋼材及混凝土對於土建結構是大宗需求，銅、鎳、鋁、鋅等金屬也是各廠務系統必備之原物料。上述營建及金屬原料皆高度仰賴進出口貿易，很容易受到國際趨勢帶來的波動影響。從2019年底COVID-19各國封城導致國際物料工廠停擺、施工人力短缺，再加上2022年首季開始，烏俄戰爭造成國際原物料短缺、出口受限，皆讓原物料成本急遽上升。

無論是因戰爭還是疫情，都大幅提升建廠專案發包的困難度，在擬定專案發包對策同時，也須了解使成本上升的各項因素，讓有限的資源達到最佳效益。為因應萬物齊漲的困境，研究及分析物價調漲原因，並擬訂新建廠專案發包對策，使發包建廠能順利進行，讓台積電在動盪不平的處境仍突破困難，再創高峰。

1.2 影響新建廠專案主要原物料

依據過往經驗，物價影響約佔整體專案3%~5%。然而從2019年底爆發COVID-19疫情、再加上2022年初烏俄戰爭，導致國際原物料價格大漲，引發國內面臨輸入性通膨壓力，市場大幅波動擾亂了原本新建廠發包行為模式。

新建廠土建工程標單中，數量與金額佔比最大宗的工程項目為鋼筋、鋼構及混凝土，其中鋼筋、型鋼等建築鋼材的原料為小鋼胚，俄羅斯作為台灣最大的小鋼胚進口國，每年進口量高達61萬公噸，佔比33.4%，烏俄戰爭爆發後，俄羅斯受世界經濟制裁，小鋼胚無法順利出口，導致鋼材價格上漲，且下游營造廠因應房地產推案、科技大廠(友達后里廠、台塑勝高科技、瑞昱半導體、南亞科) 擴廠及公共工程(台北雙子星(都審已通過)、高雄特貿三區開發案(連續壁施工中))需求，需求大於供給帶動鋼筋、廢鋼、鋼板盤價大漲。

鋼筋價格從2020年NT$14,300/ton上漲至現今NT$21,600/ton，漲幅約51%(圖1)。中鋼鋼板盤價亦從2020年NT$22,079/ton上漲至現今NT$32,179/ton，漲幅約46%(圖2)。

圖1：鋼筋價格走勢圖

圖2：鋼板價格走勢圖

混凝土2019年政府強制採用固定單價申購，避免廠商囤積土石、聯合哄抬；2022年行政院物價穩定小組也針對水泥貨物稅減半，因此國內混凝土漲幅相較其他原物料波動較小，從2020年NT$1,875/m³上漲至現今NT$2,175/m³，漲幅約16%(圖3)。

廠務設施工程中，數量與金額佔比前幾名的工程項目為不鏽鋼、鍍鋅、PVDF管材、高架地板及電纜線等，原物料為鋼、銅、鎳、鋅等金屬，烏俄戰爭後，歐洲各國降低對俄羅斯能源供應依賴，引起天然氣價格高漲，能源價格大漲牽動非鐵金屬(鋁/銅/鎳)價格走高，帶動產業通膨。雖然目前金屬價格從高點大幅回檔，但相較2020年平均約還是有10%~40%漲幅(圖4)。

圖3：混凝土價格走勢圖

圖4：國際金屬原物料價格走勢圖

2.文獻探討

2.1 專案成本預估方法

過去專案一開始的時候，由於資訊短缺，在只知道樓地板面積、無塵室面積或產能需求的狀況下，只能根據歷史案例，藉類比方式對面積及產能差異調整成本；再根據「物價」及匯率微調總價，此方法在估價類型中稱之為粗略估價(Order of Magnitude Estimate)，適用於工程規劃階段，這階段若能取得初期的廠區配置、地質與地理條件、建築物規劃等資訊，並加入專案差異因素與範疇來做成本調整，則有助於估算準確率提高。謝文山^[8]在演化式建築工程成本概算模式之研究中有提及，粗略估價方法分為三種，包含經驗估算法、成本指標法及成本容量法，這些方法僅透過經驗評判或根據與歷史案例比對面積等簡化因子去調整預估成本，因此估算精準度之落差可能來到約25%之多。

粗略估價方法簡單快速但精確度稍嫌不足，若可將更多項影響價格的細部因子如建築高度、面積、樓層等數值系統化並結合程式套入項目單價即計算出總工程費用，這樣不僅增加估算精準度，也統一了計算方法方便簡潔，如余家祥^[9]利用過去102個實際工程案例為基礎推理，將建築物所在地、基地面積、地上樓層數、總樓地板面積與地下室周長等多項因子系統化，輸入條件後即可得到其結構與裝修費用，建立一適用於建築工程於規劃、基本設計階段之成本概算系統，以解決估算作業經驗不足之問題。另鍾恕^[7]利用個體導向的觀念重新分析估價行為，推導出估算流程與其理論架構，分析每個個體的思考運算流程、屬性和方法，並利用個體彼此間之主、從關係，設計出能提供不同使用者使用的估價系統。

2.2 成本分析數位化管理

發包時，廠商投進來的報價往往超過預算，為了防止超支壓縮到其他項目預算，需與廠商進行議價；在議價之前需先完成價格及數量合理性確認—透過比對過往案例得到各細項價格漲幅，對比物價指數判斷廠商報價合理性、確認新增設計項目、運用系統設計KPI判定廠商提報數量是否合理。

因各主包標單工項繁多且變動性高，比價過程需要用人力比對耗費大量時間，為解決此問題，正透過產學合作方式，希望建立數位比對系統—藉由系統將歷史資料格式化、數位管理，並透過電腦程式自動比對以取代人工。

吳宗諭^[10]提出兩階段方法進行原油價格預測及原油採購決策，第一階段先用資料探勘的技術從眾多變數中找出影響油價的關鍵因子，並利用格蘭傑因果關係檢定(Granger causality test )探討重要變數間相互影響的因果關係，訓練三種不同機器學習的模型，分別為支持向量迴歸(Support Vector Regression)、長短期記憶遞歸神經網路(Long Short-Term Memory) 梯度提升回歸樹(Gradient Boosting Regression)，再透過模型整合的方法，將不同模型的優勢整合起來進行油價的預測。第二階段原油採購決策加入歷史庫存資料、需求和採購資料，並利用第一階段的油價預測結果，透過強化學習技術(Conditional Value at Risk Deep Reinforcement Learning )建構採購決策模型，使得整體效益最佳化，以達成價格預測輔助採購決策之目的。

2.3 字串比對演算法

目前常見的文字比對演算法，計算相似度的方法通常可分為三類：String-based、Corpus-based、Knowledge-based。String-based根據字串序列和字符組成計算相似度；Corpus-based著重語意，透過將文字與從大量語意庫(corpus)中取得的資訊做語意比較計算相似度；Knowledge-based則是利用語意網(semantic networks)的訊息來計算與文字的相似程度。

吳佩穎^[11]設計了一套以Corpus-based為基礎的中文文句翻語音合成系統，在大型資料庫中以連續相關比對法選取所有可能的候選合成單元，依據在同一句子中其前後中文字位置標記與詞段位置標記是否具備有連續性和相關性的特性來作比對，利用cost function選取出具有與合成目標最相近之語音及韻律特徵的合成單元，最後將選出之最佳合成單元作串接輸出成為合成語音，流程如圖5所示。

圖5：Corpus-based 中文語音合成系統基本流程圖 (資料來源：以語料庫為基礎之中文文句翻語音系統中合成單元之選取，吳佩穎，2005)

3.預算不足及物價過高解決方案探討

3.1 標單比對數位化-縮短比價、發包時間及提高項目單價漲幅正確性

議價前，為求比價結果準確性，與前專案比價須先比對前後專案標單各工程內容是否一致，相同工程項目才能夠進行比價，不同專案工程項目變動很大，雖然既有系統上已有自動比對標單之功能，但其比對準確率極低，因此大部分package還是人工逐筆比對。數位比對系統藉由電腦程式自動比對以取代人工，縮短資料作業時間，讓人力花在資訊分析與對策研究，可大幅降低未來與廠商議價及發包時間。

為達到有效的字串比對成果，與台大產學合作共同研擬開發新的比價系統，首先針對既有資料品質進行改善；主要分為兩部分，第一部分將各廠歷史標單資料建立資料庫並針對歷史資料庫架構與設計做檢驗修正動作，例如表格之間的關聯性、欄位增減、欄位 meta data精準定義等，另清理目前之歷史資料，包含統一標點符號的使用、修正手動輸入的錯誤、統一用詞等提高資料品質，預計先從character-based的文字比對方法著手，目標搜索出因人為打字因素所造成字串結構差異的相似字串，得到與目前輸入的品項最接近的過往紀錄。第二部分將針對公司現有的文字比對演算法進行修正或重新設計，並畫出資料庫的欄位關聯圖以釐清表格與表格之間的關聯性，如圖6所示。

運用資料庫設計與管理以及演算法設計的概念，釐清目前資料庫的實體關聯性模型（Entity-Relationship model、ER model）、整理資料流向、重新定義 meta data、設計資料庫欄位、清理改善資料品質，並且參考幾項常用的文字比對演算法，例如計算萊文斯坦距離等，改良公司既有比對演算法程式，預期成果包含:

1. 改善並訂定標準以維護後續資料品質。
2. 改善過的資料能在現有的演算法底下提升比對效果。
3. 改良比對演算法，使系統表現更貼近使用者預期。

圖6：資料庫欄位關聯表

3.2 工項漲價合理性評估-鞏固議價之理論基礎

開立工程需求前，除須分析各工程項目與前期專案的數量和理性、單價漲幅、平均成本漲幅外，尚須用原物料價格趨勢判斷各項物料漲幅之合理區間，作為在議價期間與廠商溝通協調降價之依據。

以A package為例，如表1蒐集109年至今年每月各工料品項之物價指數，計算由不同廠房109年、110年與111年在相同設計前提下之設備、雜項、人工合理平均成本漲幅應約為19%(109年 VS. 111年)及8%(110年VS. 111年)，但實際報價比價後發現，廠商111年報價相較109、110年成本漲價約68%、40%，與合理漲幅差異甚大，因此接續將各工項物料、人工拆分並分類，拉出影響成本較大之工程項目類別，與廠商就其物料、人力、配件比較原物料價格漲幅之合理性進行溝通澄清。

公式說明如下：

因為有完整的物價漲幅資訊，經過多次協調溝通，解除廠商的疑慮，讓廠商把浮報的單價及數量移除，價格自然就可以調降。經歷兩個月成功的讓廠商將漲幅由原來的68%調降為36%(相較於109年)，趨近於物價漲幅。

表1：利用物價指數計算合理漲幅表

3.3 設計簡化、提出價值工程(VE)

在不影響原設計效能、安全與品質情況下，將設計簡化或另外選擇價錢較低的替代方案施工，是有效且快速降低成本的方式之一。由台積電設計部門人員與廠商思考並研擬設計VE，經過設計會議逐條檢討與評估，最後在廠商的配合下選擇合適的VE項目，內容可能包含規格及廠牌的變更、設計項目的必要性、增加2nd Source參與選商等。

3.4 拆分包

受疫情及戰爭影響，全球海空運輸價格與時間受到極大影響，某些物料更直接喊出交期超過一年半的時程，若等到整包與廠商議價至理想金額後再下訂單，恐怕會大大影響進機時間，為避免上述情形發生，我們將長交期及短交期分開議價，先將長交期急迫性高的項目議價至目標價格後發包，接著再全力跟廠商議價其他中短交期項目，就不會因時程問題影響後續進機。另外也可以將一個大系統包拆分成很多子系統給不同廠商，發給不同廠商合起來的總金額可能比一家廠商獨有整大包的價格來的更優惠。

4.結論

疫情衝擊全球產業鏈，而在各界努力之下，全球疫情逐漸趨緩，經濟活動開始復甦，但又爆發的烏俄戰爭又使國際物價指數大幅波動，讓長期需求的產業大幅增加諸多變數，廠商難以確定長期供應量及價格。

除了目前已經在進行的標單比對數位化系統與相關策略外，持續➀與總代理商/供應商談統一供料；➁與廠商研擬設計VE，更換材料廠牌；➂長交期的物料由主包切出由tsmc自行發包；➃討論成廠區劃分方式及提高成廠區施工效率；➄與漲幅大，成本影響較顯著之下包直接溝通等也是後續須持續研究的課題。同時亦需尋找機會與政府溝通➀平抑物價➁暫緩非必要之公共工程，以萬變應萬變的模式，迎接隨之而來的挑戰。