[2014創新企業]研華科技:服務模組化,切入物聯網新領域
[2014創新企業]研華科技:服務模組化,切入物聯網新領域
2014.11.08 | 科技

由於智慧城市或物聯網的應用,都以工業電腦為核心,因此讓以生產工業電腦為主的研華,有許多先行優勢,商業模式也轉變成提供垂直市場智慧解決方案。

台北市的智慧公車、板橋亞東醫院新院區的智慧門診、阿里山高山百合的遠端監控系統、以及全年無休四季皆可採收的水耕蔬菜監控系統,看似不相關的科技應用,背後都有一個共同點,就是這些應用都回應了目前正熱門的物聯網(IOT)趨勢,同時研華也都在其中扮演了關鍵的角色。

強調跨界整合的物聯網應用,是近年來IT產業創新的動力。據IDC調查,2016年物聯網市場規模將達2.9兆美元。美國研究機構Forrester也預測,物聯網所帶來的產業價值,要比網路大30倍,將形成下一個兆元級別的業務,從各國政府到企業都積極備戰。

在台灣,研華可說是將這種跨界創新落實得最淋漓盡致的一家企業。「物聯網是下一個產業典範轉移。」研華董事長劉克振在今年8月一場論壇中指出,物聯網產業有垂直整合特性,專業度高,且軟硬體必須整合,跟電腦產業水平分工不同。

因應這樣的變化,研華一改過去純硬體銷售的商業模式,轉變為SRP(Solution-Ready Package)營運新模式,提供垂直市場智慧解決方案。「不管是智慧城市或物聯網的應用,幾乎都以工業電腦為核心。」研華技術長楊瑞祥指出,研華切入物聯網有近水樓台先得月的優勢,包含資料的採集、通訊、運算等都必須透過工業電腦來運作。

服務要到位

然而,智慧城市應用面非常廣,各產業的專業度非常高,擅長智慧交通領域者,並無法複製該服務到智慧醫療,「沒有一家公司可以囊括所有服務,因此必須要與外部夥伴協同創新。」

因應SRP模式,研華調整組織架構,如嵌入式設計服務事業群,設有客戶專屬服務團隊,分別服務電信、醫療、網路、POS、工業設備製造等領域,以滿足客戶的需求。另外,也新增智能生活事業群,透過策略聯盟方式,藉由研華提供的智慧服務平台,針對智慧醫療、工業自動化和工廠自動化、智慧交通、車載電腦、智慧生活應用、新能源和智能電網等六大垂直領域提供解決方案。

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(圖:研華科技技術長楊瑞祥)

楊瑞祥解釋,研華的客戶為系統整合商(System Integration,SI),研華以往只要專注研發技術產品提供給SI即可,讓SI再針對客戶所需做進一步的軟硬體整合服務。但SRP模式強調的是服務到位,透過研華建構的智慧應用整合平台裡的模組化配套應用,讓各產業垂直領域的SI夥伴可在這個統一的平台上,依照客戶需求搭配軟體應用及操作介面,建立模組化服務,用更智慧與快速的方式服務客戶。

與外部夥伴合作創新,是研華驅動創新的方式之一。楊瑞祥表示,研華有一套「IMAX」(Incubation、Merger、Alliance、X product四個字的縮寫)的創新制度,透過內部育成、購併、策略聯盟、以及產學合作,進行創新產品研發,來開創新事業並發掘新商機。像研華廣邀系統整合商夥伴加入「WebAccess+物聯應用聯盟」,推動植物工廠,針對溫室大棚與LED植物工廠建置,進行評估規劃與設廠配置,也在各大專院校成立物聯網實驗室。

借外力創新

除了技術與產品外,研華也相當強調行銷服務與商業模式。以其所舉辦的創新商業模式競賽TiC100來說,從規則的設計開始,要求學生團隊除了理工科外,一定要有商科學生,從技術產品研發到目標市場的銷售等,規劃出可行的行銷模式。

在SRP模式以及與夥伴協同創新下,研華在智慧城市應用創下不少佳績,如台北市的e-Bus裡內建研華工業電腦,透過GPS連結到交通局的行控中心,行控中心隨時可以掌握公車的地點,讓乘客可以透過手機,在站牌等候時即可知道下一部公車何時到站。e-Bus智慧公車系統也已輸出至國外市場。在智慧醫療部分,研華設計一款App,與醫院內部的電腦和後台病歷系統做連結,讓候診病患隨時可掌握候診區的等候狀況,減少病人的不便。

針對物流倉儲應用,基於貨物必須從頭到尾全程監控,物流倉儲中負責搬運貨物的各種車體,所使用的系統就必須擁有高度的穩定性,研華研發一款強固型車載系統,並比照航空用戰鬥機等級的規格,做為產品強健度的檢驗標準,以強化產品震動衝擊耐受度。除此之外,也採用RFID與Wi-Fi熱點結合物流導航應用,透過精準定位讓物流取貨更順暢。

在智慧農漁業部分,屏東農業生物科技園區內,生技業者採用研華遠端監控解決方案,建置可漁菜共生的生態養殖陸地溫室,透過對引進室內養殖池的海水進行溶氧、氨氮、pH值、水溫等監測,管理者能以電腦、手機、平板等裝置來隨時監看養殖場狀況,並取得重要資料。而當數據出現異常時,系統也會自動發送簡訊通知負責人,以便讓養殖室溫始終處於最適狀態。

除了積極與上下游產業夥伴策略合作外,研華在今年也正式成立「研華投資」,鎖定包含製造、機器人、醫療、零售、車載、智能建築等六大產業目標。以機器人為例,研華除了購併寶元數控公司,也與上銀策略聯盟,研華提供工業電腦和控制器,上銀則是提供機器手臂本體、自動化元件、伺服馬達及驅動器等。它們並計畫共同育成一家應用系統整合公司,邀請包括鴻海、日月光、友達、群創、金屬加工業及食品飲料業參與投資入股,補強人才與資金,加速打造機器人產業鏈。

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成立至今30年沒虧過一毛錢,董事長劉克振曾說,沒有人可以真正地預知未來,研華一路上也是摸著石子過河,但遇到機會,一定會好好把握,「只有那些瘋狂相信自己可以改變世界的人,才會真正改變世界。」

研華 成立時間:1983年
董事長:劉克振
營業額:2億1千萬美元
市值:45億美元
業務範圍:遍布全球21個國家、92個城市
大事記:1999年於台灣證券交易所上市/2003年成立中國昆山製造中心/2005年與華碩策略聯盟成立研碩/2007年於德國慕尼黑成立歐洲總部/2013年崑山協同創新研發中心落成/2014年林口園區正式營運

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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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