廣達電腦以Microsoft SQL Server + PTC Windwill,創造PLM最大組合效益
廣達電腦以Microsoft SQL Server + PTC Windwill,創造PLM最大組合效益

筆記型電腦代工業界的龍頭――廣達電腦,從1999年即取得全球NB市場的10%占有率,到2005年提升到30%的成績,完全是靠自身營運模式的改變而達成。為了應付全球化的需求,廣達很早就開始著手建立強大完整的研發能力及生產製造供應鏈;為了順利渡過景氣寒冬,內部也不斷在執行優化組織架構、業務流程的工作。

自2007年起,廣達開始展開建全公司體質為首要任務的「POWER專案」,花了三個月的時間釐清新一代系統改革方向。蒐集、分析各部門的回覆後,便展開大規模的系統翻修動作,也藉此機會重整產品生命週期管理(PLM)系統落實集中管理、降低研發成本。於是,廣達決定在2008年3月導入參數科技(PTC)的PLM系統Windwill,優化原有產品資料管理(PDM)系統之不足,並於該年7月完成第一階段建置。

PLM****統籌管理,提昇成本空間

廣達管理資訊中心副總經理方天戟表示,原來的PDM系統雖擅長處理工程變更等作業,但一直無法順利匯整機構設計(MCAD)與電器設計(ECAD)工程師設計的研發圖檔資料,如Pro/ENGINEER等。他說:「在尚未導入PLM系統之前,大部分的專案都是由研發團隊的專案經理在管控,資料彙整的工作是比較分散的,資料同步或是版本更新時也很慢,跨單位溝通也比較不方便。」透過導入新的PLM系統,研發部得以統籌管理所有產品的物料清單(BOM),以及標準化零組件模組。

方天戟進一步說明所有單位的設計中心整合在同一個PLM的架構下執行的好處。「假設今天要做一台NB的主機板,需要一百個模組,可以不必設計一百個樣,一般來說只要設計三、四十個樣,就可以滿足所有需求,這樣採購量就會大。」也就是說,標準化零組件模組讓廣達有更大的籌碼向零組件業者商議價格。當研發工程師都改以標準化零組件設計產品時,代表廣達電腦可以向供應商以較以往大量且相對低廉的價位,採購到所需的零組件;同時也得到更快速的回應時間,加速成品製程。

該選Oracle**?還是用SQL Server****?**

值得注意的是,廣達是全球第一家把Windwill搭配微軟的SQL Server資料庫上頭的企業。「這個組合不敢說是絕後,但絕對是空前未有的。」方天戟表示,廣達在導入Windwill之前並沒有一套真正的PLM系統,過去原本是用PTC的Pro/ENGINEER做繪圖設計,所有資料架構在Agile系統上,但Agile只是用在ECR/ECN以及BOM的部分,且Agile跟Pro/ENGINEER的結合一直有問題。過去五年廣達一直在努力排除,但仍然沒有得到完美的解決成效,這也是導入PLM時更換資料庫的主要理由。

方天戟說:「在導入Windwill時,PTC建議採用的資料庫系統是Oracle。然而廣達最後決定採用微軟SQL Server的考量,是因為內部平台多數是採用微軟系統,在未來系統整合性上有其優越性;此外,在多年前導入ERP時,資料庫也是採用SQL Server ,而且在使用經驗上一直相當滿意。」

當廣達決定以SQL Server資料庫搭配Windwill時,PTC與微軟馬上成立專案團隊來協助建立測試環境,經過嚴謹驗證後發現SQL Server在效能及延展性上的表現相當優異,對此次專案足堪重任。方天戟表示以前在導入新系統時,通常是以導入原廠的意見為主,「這次PTC與微軟的合作相當緊密無間,廣達深刻感覺到雙方配合的程度與誠意,就是一定要讓這個不可能的任務成功。」

SQL Server + Windwill****展現互補優勢

廣達提出Windwill與SQL Server的搭配,在市場上是相當大膽的要求,就算是技術顧問團隊也沒有任何這方面的經驗,無異是給了PTC與微軟一個相當大的難題。不過,PTC台灣區總經理卓曾中卻認為,PTC和微軟的合作關係有著非常好的互補作用。卓曾中說:「微軟在PLM上的經驗雖然不像PTC那麼豐富,但這次藉由廣達的專案,將Windwill部署在廣泛為業界RD所熟悉的SharePoint平台上,無疑提供了客戶極佳的效益價值。」

同時,卓曾中也指出,為了能夠讓Windwill得以在SQL Server上部署,這次合作當中PTC也對Windwill 與SQL Server搭配上進行最佳化的動作。這樣的修正方向也提供了市場相當具有競爭力的選擇,不僅有高水準的效能、相容性以及穩定度,同時整體採購成本也會下降。

至於未來Windwill搭配SQL Server,會不會成為製造業界的下一個標準?卓曾中笑著說:「這是一個非常具有前瞻性的問題。就像廣達15年前選擇Pro/ENGINEER作為設計的標準軟體之後,Pro/ENGINEER漸漸成為台灣市場上工業設計的標準軟體;今天廣達會選擇SQL Server作為PLM的資料庫,我相信他們有非常高瞻遠矚的規劃。」

合作十年,廣達對SQL Server信心十足

經過多年的驗證,廣達十分肯定與微軟系統的表現與彼此之間的合作關係。方天戟強調,穩定度是資料庫最重要的條件,「廣達從SQL Server 7.0開始使用至今,親眼見證了SQL Server的大幅成長,同時也得到微軟的全力支援。」他表示,微軟系統除了符合一般RD使用習慣之外,SQL Server相關資源的取得也較Oracle更加容易,有利上下游的整合作業。

對於錙銖必較的OEM/ODM而言,IT投資勢必成為經營成本的一環,廣達以Windwill搭配SQL Server資料庫創造了投資成本優勢,PLM的集中管理也提升回應客戶需求效率。對於這次導入PLM的過程,方天戟給了一個正面的結論:「十年前廣達選擇微軟的系統,可以用合理成本完成客戶的要求,這次我們也同樣相信Windwill搭配微軟SQL Server的方案,足以應付新一代PLM系統需求。」

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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