智慧供應鏈,重塑企業獲利力
智慧供應鏈,重塑企業獲利力
2011.07.26 |

台灣聞名全球的科技製造業,近年來受到國際市場嚴苛的考驗:品牌大廠庫存失準時有所聞,ODM/OEM毛利持續下探,獲利與營收不成正比。過去二十年台灣靠著彈性供應鏈管理與產業群聚效益打造了科技之島的美名,但在全球化競爭中是否還能保有優勢? 

國內產業架構以水平整合的聚落為主,好處是彈性大、選擇多。以筆電為例,順著中山高往南走,從台北到新竹就可以買齊所有零組件。供應鏈有變動,一個小時內就可以召集相關廠商找到解決之道,這是台灣獨有的機動性。 

聚落式供應鏈,無法支撐台商全球布局?

然而當國內企業開始布局全球,以往的聚落優勢將難以持續。過去產業處於成長期,供應鏈管理問題會被獲利所掩蓋。然而從2008年開始,全球消費需求降低,營收與獲利都受到嚴重考驗,供應鏈的問題也浮上檯面: 

一、產品週期縮短:顧客喜好瞬息萬變,產品推陳出新頻率越來越高。若未能精準預測需求、掌握銷售進度,極可能會造成損失。

二、少量多樣生產:客製化、個性化的產品需求高,供應鏈管理的複雜度也倍增。預測失準不僅讓成本增加,也可能造成呆料損失。

三、產業生態改變:智慧型手機讓國際電信巨人NOKIA黯淡無光,平板電腦令小筆電風光盡失。破壞式創新的產品隨時可能衝擊市場!

四、可視性不足:供應鏈中存在許多提升價值、降低成本的可能性,唯有提高供應鏈可視性(visibility),才能創造優化價值。 

面對這些挑戰,供應鏈需要轉型升級,朝向「提高能見度」與「增加反應速度」,以利做出正確的供應鏈決策。 

提高能見度,從需求預測做起

企業幾乎都已建立了ERP,然而ERP是否足以讓決策展掌握供應鏈全貌?尤其在供應鏈全球化之後,每日營運所蒐集的資料極大,但是能夠有效擷取、管理、分析與優化的比例反而變小了。 

能見度提升不僅限於庫存與運況,還要加入「需求能見度」的管理能力。需求是整個供應鏈的源頭,若能透過滾動式的銷售預測來提升需求能見度,供應鏈運作就越有效率,許多績效不彰的問題也會迎刃而解。 

以某3C品牌大廠為例,其主要銷售對象為全球各地的通路商,為了提升供應鏈效率、降低庫存,該品牌正在建立一套能夠結合市場行銷資料、歷史數據與通路商資訊的滾動銷售分析系統,與供應鏈管理平台進行整合,以精準的需求預測為起點,將整條供應鏈優化校準、提升效率。 

提升反應力,每個決定都有效益

商業環境競爭激烈,造成整條供應鏈的時間都被壓縮,企業常要在有限時間內做出關鍵決定:這筆單,接還是不接?怎麼排程,對公司最有效益? 

一般來說,企業接到訂單需求後,要經過內部資料計算、供應商與產能確認,關關核可後才能給客戶回覆,平均費時五天。但許多訂單或變動需求要求短時間內答覆,若未能仔細評估,硬著頭皮接下後才發現這筆訂單根本無法帶來利潤,反而排擠其他有利潤的訂單,豈不是徒呼負負? 

在智慧供應鏈的管理平台上,這些可行性評估、多情境模擬的運算僅需數分鐘即可完成,可立即算出供應鏈變動帶來的效益與衝擊,以利決策者做出最有效益的決定。回覆客戶的時程從五天縮短到兩天內,不僅客戶滿意度提高,也增加了回應商機的速度與效率。 

國內光電大廠導入智慧供應鏈解決方案後,大幅減少了供應鏈效率低落帶來浪費,其投資報酬率竟高達1000%! 

智慧供應鏈,為產業加分

從產業角度來看,供應鏈管理好比「甩鞭子」:一個客戶端的小變動,就會從訂單、排程、產線、零件、下游廠商產生環環相扣的衝擊效應。最前端的組裝廠、品牌廠銷售預測與供應鏈管理若能更為精準,將能正面提升整體產業的獲利能力與運籌效率。打造智慧供應鏈,將是台灣科技製造業提升價值、降低成本的必經之路。 

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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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