一場論壇的偶遇，讓建設產業的綠色目標萌芽
2021 年，在花蓮中華紙漿廠的一場永續論壇上，成功大學建築系 ─ 劉舜仁教授以「物質流1」概念分析紙漿產業的廢棄物動向，從廢料種類、處理路徑到再生供應鏈的串接。台下，遠雄建設團隊眼睛為之一亮：「這不就是我們一直在找的答案嗎？」
遠雄建設於 2018 年召集跨部門同仁成立「FG Next」，將「永續、共享」錨定為核心價值，這個小組就像一支綠色特種部隊，持續專注探索再生建材及減少碳排的方針，卻受限於缺乏系統化的科學工具，使得再生建材的評估、碳排數據的追蹤，只能依賴人工經驗與片段式分析。很剛好就在遠雄想更精確的盤點自家工地實際的廢棄物有多少、並如何減量時遇到了成大團隊，讓遠雄建設首次與「物質流」這一專有名詞相遇。
論壇結束後，遠雄建設積極與劉教授聯繫，並表達了遠雄建設的理念，而劉教授也坦誠表示：「建設公司談永續不稀奇，但願意投入資源建立『物質流』的，真的少之又少。」劉教授回憶時仍略顯訝異。
透過劉舜仁教授的引薦，遠雄團隊認識了成大環工系的陳必晟教授。兩位教授雖來自不同學術領域，卻在物質流研究上展現驚人的理念共鳴，與遠雄團隊迅速形成黃金三角合作關係。
劉舜仁教授在探討物質流時提出獨到的觀點：「台灣營建業要建立物質流系統，關鍵在於『區域綠色聯盟』的成形。」他認為區域聯盟不僅能確保物質流運作，更能大幅降低運輸碳排。也指出遠雄的突破點在於兩大策略：
- 循環優化：透過智慧設計與精準調度，讓營建廢棄物在案場就地重生；不得不捨棄的廢棄物回收再製，甚至進入建材市場。
- 資訊整合：串聯環保公司與回收廠，打造透明化的物質流生態系。
更重要的是不斷的去實驗和挑戰，因為「機會藏在行動裡，不做永遠看不到。」
這也是劉教授一直秉持的信念。
圖中左側人物為劉舜仁教授（成功大學建築系）
陳必晟副教授（成功大學環境工程學系）正在講解物質流資料庫
陳必晟教授的任務則是將這套物質流系統轉化為可執行的數位工具，他負責帶領團隊開發「營建物質流追蹤系統」，讓未來遠雄的每個案場都能即時掌握重要資訊。
物料溯源：建材從哪來？用了多少？
流向透明：廢棄物去了哪家環保公司？如何再生？
數據決策：自動生成碳排熱點圖與減量建議。
把對『循環經濟』的支持，化為一套完整的數位系統。
一場論壇的遇然，成為雙方開啟合作的必然。
當工地遇上化工術語 — 破解「物質流」的理解難題
合作啟動後，第一個挑戰就遇到了「語言不通」。物質流原是化工領域概念，指資源的輸入、輸出與代謝循環；但對營建業而言，工地只有「進料」和「廢棄物」兩大類。雙方團隊最後提出一道關鍵公式：
工地投入物質 (A) = 工地留存物質 (B) + 工地廢棄物質 (C) → A = B + C
這條看似簡單的等式，成為雙方溝通重要的基石。
然而更棘手的還在後面。遠雄建設過往的資料全以「財務科目」分類（如：鋼筋採購成本），但物質流需要以「材料屬性」為主（如：金銀銅鐵的類型）。團隊因此耗時數月，終於從 3,677 項成本科目中人工篩選出 1,466 項物質類項目。接下來還必須透過 AI 判讀 1,466 項物質成本對應的物質流屬性，才能產出完整的「工地全物質屬性資料表」，而這項浩大的盤點工程仍在進行當中！
從碳排數據到永續策略：綠色供應鏈夥伴的催生
遠雄建設「工地物質流資料庫」的雛形已建立，而真正的挑戰才剛剛開始。
就像在拼一張隱形的碳排地圖一樣，待資料庫完整建置後，即可逐步拼湊出精準的永續策略，如：
- 碳排計算：根據資料庫延伸各物質對接國內外碳排係數資料庫，依照案件所需的材料匯入用量，即可預先估算出該案件碳排數據。如：輸入鋼筋用量 10 噸，自動對接數據庫換算碳排放。
- 熱點雷達：以上一步的碳排放數據為基礎推估碳排熱點，標示出混凝土等高碳排材料，鎖定減量關鍵區。
- 串連供應鏈：配合綠色供應鏈擬訂永續策略，預估各項策略的減碳數據，將再生建材廠商直接嵌入採購流程。
- 流向追蹤：以大量的廢水尼／紅磚為例，以往都是直接掩埋，但多了物質流系統的建立，將會分為掩埋與回收再利用兩條路線。
以物質流串接綠色供應鏈：石籠實驗誕生
等待系統完善的同時，也可先證明再生材料的市場價值！
於是在理論之外，遠雄與成大更展開了一場小型的實驗。他們找上專營拆除廢棄物的新世紀環保公司，提前將雙方的永續策略對接，嘗試建立長期夥伴關係。新世紀環保公司場內的廢棄混凝土破碎後，填入鐵絲網製成「石籠」，作為小型景觀公園的基底元素。這項小型試驗，正是未來「營建產業串接綠色再生供應鏈」的縮影——透過物質流串起拆除、加工、再利用三大環節。
這條路尚在起步，當石籠實驗裡的再生混凝土穩穩承載重量時，某種比水泥更堅固的信念正在成形：永續，從來不是成本，而是新一代營建業的生存法則。
- 物質流指的是原材料、零件、產品等物質在生產、供應鏈及物流過程中的移動與轉換。它涵蓋了從供應商到製造、生產、儲存、配送，甚至回收再利用的整個流程，並與資訊流、資金流等密切相關。目的於透過追蹤與數據分析，提升效率、降低成本、減少浪費；近年被廣泛運用於製造、物流或循環經濟領域。
