裕隆日產提供差異化服務
裕隆日產提供差異化服務
2006.01.15 |

當車主開著愛車到保修廠去維修時,才剛駛進入口,門口的接待員已隨侍在側,並且不待車主開口,所有的相關資料包括車主身份、車牌、車身號、保險證號以及上次維修紀錄,都已經呈現在保修廠終端電腦上。
不用吃驚,這種場景已經不是未來式,隨著科技的進步,保修廠已不復傳統修車黑手的模樣,而是高科技的結晶。裕隆日產汽車自二○○五年六月起,正式在台中的裕唐保修廠引進全球首例的RFID(Radio Frequency Identification,無線射頻辨識)保修動態管理系統,讓車主從進廠維修到出廠,都能隨時藉由休息室內的大型監視器來掌控每一個工作環節與時間,讓車主不用再枯等。

動態管理更有競爭力

「服務,是未來車廠決戰的重點,誰的服務好,誰就能主導汽車市場,」裕隆日產汽車公司副總經理蔡文榮指出,汽車服務和RFID結合,就是一種差異化的服務。資訊中心經理詹麗虹則表示,裕隆日產公司的RFID售後發展策略,是希望能藉由RFID對客戶做資料辨別的動作,然後再從服務、管理與品情等三方面著手。
在服務面上,裕隆日產的保修廠能透過每輛車子RFID所記錄的內容,提供車主客製化的服務;再者於管理面上,保修廠能利用維修動態管制來妥善運用既有人力,提升人員工作效率;另一方面,保修廠也能透過RFID了解該車輛的產品零件使用情況以利後續追蹤,而且這些資料都與裕隆日產總部連線,資料隨時更新。
目前裕隆日產規劃的RFID應用計畫分為兩個階段:第一階段是試用於經銷商服務廠的應用,第二階段則是真正導入汽車製造流程當中,包含引擎試車、引擎庫存、車裝成車管理以及集保/托運管理作業。在第一階段中,裕隆日產正逐步在全台直營保修廠導入RFID保修服務應用,以台中裕唐維修中心為例,自二○○五年六月開始啟用至今,已有超過一百七十輛車子加入系統。裕隆日產最近推出的新車,也會在徵得車主同意後,於出廠時就加裝RFID標籤,目前已有三千輛裝有RFID標籤的新車在路上奔馳,數量累積進展相當快速。
這套結合了IBM中介軟體與工研院研發的RFID標籤與讀取設備的系統,最大的價值就在於能對車主提供最個人化的服務,以便與其他車廠進行差異化區別。事實上,整個計畫所耗用的成本驚人,RFID標籤成本一片約一百三十元,一台讀取器成本也要三至四萬元,整個算起來,一個保修廠的RFID系統建置成本將超過一百萬新台幣。為了這一套全球首創的RFID保修服務,裕隆日產公司預計要投入三百萬美元。投注了這麼大的資本,車主卻不用負擔任何費用,就可以享有連國外都沒有的科技體驗,道理何在?

巨額投資從後續服務回收

裕隆日產的目標是放在汽車出廠後的十年計畫,目的是不讓裕隆日產的獲利在賣出汽車當時告終,而是要陪著汽車走到生命的盡頭,汽車使用多久,裕隆日產的服務就有多久,當然從中獲利的可能時間也就跟著延長。
詹麗虹就表示,「裕隆日產的目標是希望能隨著汽車生命周期而提供無限時服務,這才是重點。」假設汽車使用年限以十年來計算,平均每位車主每年的保養維護費用為五千元,而裕隆日產一年賣出將近八萬輛新車,十年至少就有四十億元的龐大保修市場。因此裕隆日產的當務之急,就是找到與車主保持密切連繫的方法。而透過RFID系統與車主資料相連接,提升保修廠的服務滿意度,就是車主回流的最好保證。
詹麗虹表示,RFID系統所帶來的,除了為裕隆日產降低管銷成本、有效管理維修技師工作效能,同時增加存貨周轉率並及時資訊共享等有形效益之外,還包含提升顧客滿意、強化風險管控、精耕品牌形象,進而與顧客形成共同體的無形效益,面子與裡子皆得,何樂而不為!

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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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