【Meet】雲端線上科技ekado──拍張照，結帳更輕鬆|數位時代 BusinessNext

採訪．撰文／鄭緯筌　攝影／侯俊偉

在各大賣場裡，時常可以在結帳櫃檯看到一個場景：消費者打開錢包，發現裡面塞滿各種會員卡，得花好多時間才能找到正確的那張卡。或者很多人的皮夾裡什麼信用卡、提款卡都有了，卻獨獨沒帶到會員卡。

為了解決生活中消費行為的不便利，由楊劍雄、薛錦坤和莊穎杰所創立的雲端線上科技公司，在2010年12月推出ekado電子會員卡服務，並率先在iPhone手機平台推出應用程式。

ekado是一種嶄新的會員卡服務，可視為手機上的會員卡管家，目前內建支援28家廠商的會員卡，使用者亦可自行建立其他廠商的會員卡資訊。ekado將運用雲端技術，協助使用者儲存會員卡，並解決卡片收納的問題。

楊劍雄等人從2010年9月開始構思ekado的架構，應用程式於12月13日正式在App Store上架，一個月內便累積近5000次的下載量，其中透過Facebook帳號的開通量已逾六成，消費者反應普遍良好。

使用者只需利用手機的拍照功能來辨識條碼或手動輸入會員卡號，便可以迅速儲存會員卡資訊。以後在商店結帳時，便可顯示出該會員卡的條碼頁面，讓店員掃描並累積紅利點數。如此一來，再也不用擔心漏帶會員卡，或是忘記卡號了。

帶動社交購物

除了解決大量會員卡的收納問題，ekado也將商家的優惠資訊、位置及連絡方式全都整合在一起，讓使用者可以一覽無遺。另外，ekado鼓勵使用者用Facebook帳號登入，也希望帶動社交購物的發展，打破封閉的會員卡藩籬，進而與朋友一同分享喜愛的優惠訊息。

「電子會員卡的技術並不難，而是在實際推廣上需要花更多心思，要懂得去教育新一代用戶，」楊劍雄舉了一個例子，曾有使用者對於能否在大賣場使用ekado好奇不已，後來發現真的可以讀出手機裡的條碼內容，才了解電子會員卡的便利。強化使用體驗

他也發現有些手機用戶擔心隱私外洩，故而對使用Facebook帳號登入感到卻步，因此最近緊急推出新增使用電子郵件認證的功能，希望可以排除大家的疑慮。

現階段ekado並不急於獲利，三人異口同聲地表達希望致力於提升使用體驗，期待有更多人可以使用這項服務。也唯有當用戶規模以倍速成長之後，才更能吸引商家和消費者的重視。這陣子他們也陸續和廠商洽談，最近剛談成與玩具反斗城的會員卡合作事宜。

由於看好電子會員卡的未來發展，雲端線上計畫將於今年上半年推出Android版的ekado應用程式，為更多的手機用戶提供服務。除此之外，更希望透過這個平台來促進商家和消費者之間的雙向溝通，進而為將來的行動消費市場鋪路。

ekado接下來的計畫，將尋覓足以互補的合作夥伴，多著墨客戶關係管理的發展。同時也寄望與商家進行深度合作，以便進一步推動行動消費的行銷計畫，達成商家、消費者和平台業者三贏的境界。（以上文章轉載自《數位時代》201期）

雲端線上科技ekado 成立時間：2009年9月創辦人：楊劍雄、薛錦坤公司人數：3人網址： http://ekado.co/ 主要業務：電子會員卡服務、手機應用程式開發大事記：2009年10月以yusReader參加Yahoo Open Hack Day獲獎／2010年2月開發信義房屋手機應用程式「iPhone看屋App」，獲得2010年行動軟體金手指獎／2010年3月推出自拍王 iPhone應用程式，累積超過15萬次下載量

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業，如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者，老師傅退休、新人才接不上的現況，更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具，許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出，全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元，每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失，只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉，老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口，正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發，歷經近十年研究與工廠驗證，嘗試把老師傅腦中的射出經驗，轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型，解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI，射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備，不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後，生產現場仍得依產品、材料與機台特性，調整溫度、速度、壓力、位置等條件；即使使用同一種塑料，不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處，不只是記住參數，而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的，就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後，第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統，工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊，sMolding 便能計算第一組成型參數；若試模後出現產品缺陷，再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點，但不知道路怎麼走，導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言，這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例，傳統方式需 7.5 小時，導入系統後縮短至 2 小時，材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤，整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步，真正進入量產後，工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損，都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組，透過射出壓力數據持續監控品質，並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之，AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」，進入量產後還能因應製程變化持續修正，進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局，桃園如何助攻智穎智能跨過0到1？

但要讓 AI 真正走進工廠，智穎智能採取 SaaS 訂閱模式，將核心運算留在雲端持續學習與更新，降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備，因此智穎智能的方案既能導入既有設備，也能與射出機、控制器業者合作，在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌，就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言，AI 真正走進製造現場的關鍵，在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言，降低導入門檻還不夠，更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言，桃園不只是公司所在地，也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說，第一個就是要經費、要人才、要場域，再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期，團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源，降低早期研發與營運負擔。更重要的是，桃園密集的製造業聚落，本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業，智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」，成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入，合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言，第一個願意開放場域的客戶，意義遠超過第一筆營收。

如今，從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次，完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示，透過市府帶領團隊前往日本神戶，智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下，團隊成功對接了神戶知名加速器，更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局，為下一階段海外市場拓展做準備。

AI 解決「怎麼生產」後，下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」，張詠翔看到的下一個問題，是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他，如果我的產能多了 20%，但沒有多 20% 的訂單，我何必要做那麼快？

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家，品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商，也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商，讓品牌端能依條件尋找供應商，也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務，初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究，到桃園工廠提供第一個實際驗證場域；從把老師傅經驗變成 AI「導航」，再走向能自行修正製程的「自駕」，智穎智能試圖數位化的，是製造業最難被保存的資產：人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散，這套從桃園工廠磨出的 AI，下一步不只要替老師傅找到數位接班人，也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源，將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去，讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。