節省65%製鞋電力消耗
節省65%製鞋電力消耗
2012.09.18 |

技術援引,改善製鞋耗能 張永明指出台灣現有製鞋廠,多半使用過往的製鞋方式與設備。以往由於技術限制,製鞋射出機均是使用傳統馬達與定量油壓幫浦,因此不論機器進行何種動作,機器永遠是100%全速運轉。

但許多時候,由於射出的鞋子部位不同,可能不需要那麼大轉速即可完成,甚至諸如安裝鞋楦(鞋的成型模具)、更換模具或套上鞋面等動作,讓機器空轉只是白白浪費能源。此外,當機器老是處於全速運轉的狀態,很容易造成油壓馬達與液壓油過熱,不只廠房環境悶熱,也容易發生射出時壓力不穩定,造成不良品的發生。

張永明注意到,由於近代汽車業與3C產業的快速發展,造就了塑膠射出機的龐大產業,在大量政府資源與廠商經費的投入研發下,已經有了可以透過控制器因應產品射出功率需求,精確變化馬達轉速的伺服馬達技術,兩者都是射出作業,不知道能不能把現有塑膠射出機的節能機制,放到製鞋射出機上呢?

經過內部研究,發現這個想法確實可行,於是張永明於2011年成立能源事業部,一邊藉由代理塑膠射出機來學習相關知識,一面帶領公司團隊,投入台灣的製鞋機節能系統開發上。

在遍尋不到合作廠商的情況下,張永明最後找上了海外製鞋集團Bata Group。這是一家跨國性製鞋大廠,由於主要產品多屬低價鞋款,在原物料成本不斷上升的情況下,早已極思各種降低成本的新可能;且工廠所在地多半位於落後國家,電力成本高昂、還常會發生限電情況,加上自身廠能龐大,有餘裕撥出一條生產線供作測試,雙方於是談妥合作,也讓張永明和團隊在多次受挫後,終於在印尼找到測試機器的機會。

克服製程障礙,節能65% 實際測試後,張永明和團隊才發現塑膠射出機和製鞋射出機兩者原理雖類似,但細節上卻是完全不同。面對這些困境,張永明帶領研發團隊與油路、電路等專家頻繁地飛往印尼,每天利用半夜進行改裝(半夜施做才不會影響產能),仔細研究每一個機器動作與執行訊號的記載。過程中,由於無法直接在當地就進行系統修改,明治實業團隊往往是先收集數據,然後回台修改整個能源系統,再運送至印尼組裝、測試。

除了測試的不確定性外,還有許多外在環境的干擾,例如當地所使用的液壓油比較髒,當中所含的碎屑,不止一次導致幫浦破掉;或是當地電壓不穩,導致從台灣運去的馬達,一裝上就燒掉;加上廠區沒有天車,各種機器重物都得由團隊徒手搬運,但為了目標,所有人還是一致拚下去。

就這樣花了半年時間反覆修改,投入500萬資金、歷經3次開發失敗,逐一克服機器震動、無法對準射出孔、射料不順等問題,終於在2011年9月順利開發出製鞋節能系統。不止節省了65%的電力消耗,讓射出作業更加精準,且因為馬達不再一直處於全速運轉狀態,有效地抑制了液壓油溫的上升,一旁的冷凍機也不用開機,達到更大規模的節能成果。

「當初看到節能65%的數據時,連我都不敢相信,也確信一切都值得了,」張永明笑說,原本只認為這個方向沒錯,但沒想到可以節省這麼多,也因為如此出色的成效,不止Bata開始進一步下單,這套技術目前也已推廣到20餘國,明治實業真的以自己的力量,改變了業界原本的能源使用方式。

明治實業 主要業務分為能源事業部與鞋業事業部。能源事業部致力於研發油壓機械方面最新型節能系統,根據機器的油路和電路,量身打造節能系統;鞋業事業部擁有超過30年的整廠設備輸出經驗及製鞋知識,提供客戶最新的製鞋機械、製鞋技術及生產工具和材料。

資料來源《經理人 No.91》

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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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