[品牌新生] 什麼都能談,唯品質不能妥協的大同醬油
[品牌新生] 什麼都能談,唯品質不能妥協的大同醬油
2015.07.08 | 行銷

成立於民國元年,大同醬油是西螺最老牌的黑豆醬油工廠,為了留住阿嬤的味道,無論時代怎麼改變,推出多少新產品,它一定保留老配方醬油。而今老店傳承到第五代,年輕人更帶著創意,闖進世界的舞台。

大同醬油的起家完全是誤打誤撞。第一代的陳成原本是賣肉圓的,每天挑著2、30公斤的擔子四處叫賣,無奈肉圓卻賣不好,客人寧願單買沾肉圓的米醬。陳成超級苦惱:「我的肉圓有這麼難吃嗎?」老主顧卻安慰他:「不是肉圓難吃,是米醬太好吃!」所謂米醬,就是醬油加了糯米及其他原料熬煮而成,也就是如今我們熟知的醬油膏。豁然開朗轉賣米醬的陳成,不只為家族事業起頭,更成為台灣醬油膏始祖。

大同醬油第五代曾士豐
(圖說:第五代的曾士豐用在國外學習的經驗,規劃「黑金釀造館」、「黑金家族」公仔,更努力參賽,勇奪國際獎項,把台灣黑豆醬油帶向全世界。圖片來源:郭涵羚攝影)

第二代陳丁源接手後,創辦「源發醬園」。那是個家庭式工廠,陳丁源把釀好的醬油放在大木桶裡,跟賣肉圓一樣擔到廟口一杓一杓賣。等到有柑仔店跟大玻璃瓶可以利用後,就到柑仔店寄賣。

儘管如此,農人忙碌時,還是沒辦法常常出門買醬油,陳丁源每個月會把醬油送到農人家裡,農家門戶不鎖,他直接進到廚房巡,醬油用完了,他就補上一瓶,用粉筆在牆壁上畫線、註明日期,稻子收割賣錢後才收帳,互相信任,從不爭吵。那是個美好年代,人心很樸素,一點點都不貪,商人老實、農人老實,吃進嘴裡的食物也實實在在。

陳丁源生意越做越大,最後更引進昔時的大腳踏車「孔明車」來送貨。陳丁源靠孔明車把生意擴展到雲林。民國元年,陳丁源把源發改名為「大同醬園」。

民國30年代,大同醬油傳到第三代曾漢坤,孔明車變成日本進口的三輪貨車,很快地就讓大同醬油走出西螺,成為全國性商品。別小看那台三輪貨車,當年買一台二手車要兩萬元,而西螺工廠700坪的土地也不過才600元。

民國52年,大同醬園正式改名為「大同醬油罐頭食品公司」,把大同醬油從家庭式代工,轉變為專業釀造工廠。大同醬油的招牌不只是西螺鎮的地標,連大同路都是因為工廠名稱而命名。大同醬油也經營起門市,平均每天有300台遊覽車停靠,造成縱貫線大塞車。那是大同醬油最風光的時候。

不捨棄老配方

沒想到曾漢坤突然罹患肝癌驟世,剛退伍的長子曾朝勤才28歲,次子曾錫昌才21歲,兩兄弟年紀輕輕就接下公司重擔。民國70年代崛起的化學醬油,對大同醬油帶來很大的衝擊。

從小跟著父親到處收帳、洗醬油瓶的兩兄弟面對變局,仍然堅持:「老味道不能改,一定要做黑豆醬油,老配方更不能捨棄!」這樣的信念說來簡單,背後卻是一連串的挑戰。

黑豆是很有個性的豆子,生長條件嚴苛,價格高昂,每公斤黑豆售價大約50元,黃豆只要15元。兩者在釀造的時間上更天差地遠,大同用老甕釀造,每一甕都要180天以上,黃豆醬油只需要兩天就可以完成。

曾家兄弟用空間換取時間,把廠區擴建,光是甕區就1千坪,超過3千個陶甕,確保每日可以生產1萬5千瓶醬油。他們也引進現代化機器,縮短後段裝瓶的時間。

大同醬油在產品線與經營上更做了調整,他們不只生產老配方醬油,還研發新產品。柳丁過剩時,大同醬油收購大量柳丁,耗時3年研發出柳丁醬油。同時也研發出健康養生的紅麴醬油,在日本很受歡迎。

另一款更經典的逸品則是「契作黑豆醬油」。西螺的水、糯米與黑豆,造就了西螺成為醬油的故鄉。然而黑豆種植不易,農夫們紛紛轉種其他作物,醬油廠商只好從國外進口黑豆。大同醬油卻決定跟農夫契作,生產出「本土契作黑豆醬油」,由於成本過高,是目前大同系列產品中最高價的產品。

經營上的調整則是聘請專業經理人,讓大同醬油打破家族經營的慣性。工廠生產線也委託廠長來控管,每一批醬油的品質都要再三確認。

從台灣闖向世界

老品牌傳承到第五代,困境更大。化學醬油襲擊、市場配置改變、台灣外食人口變多,都是前人想都沒想到的。在一般超市,黃豆醬油只要幾十元就可以買到,方便又便宜,黑豆醬油成本卻要好幾倍,一瓶售價動輒上百元,家庭主婦很難入手。黑豆醬油一定要另謀出路。

大同醬油目前的日產量仍然維持在10到15噸,雖然不少,但與昔日光景相較,獨占市場的霸氣已然削減。第五代曾士豐卻話鋒一轉:「我們要傳承的是飲食文化啊。」

「我們什麼都能談,唯一不能妥協的就是品質。」曾士豐說:「藍寶堅尼從來不會因為它太完美而苦惱,只要做到完美,成功自然會來找你!」

曾士豐才35歲,已經在世界遊歷一圈。身為第五代的長孫,曾士豐從小就被嚴格管教,也許是為了反彈,他皮得不得了,所以很小就被送去新加坡,然後又去法國、英國學藝術。20歲以後他終於認命,在澳洲取得企業管理學位,回台灣後,一邊在大同企業磨練,一邊攻讀企研所與生物科技研究所。大同醬油的歷代子孫們要進入家族企業,都必須從基層做起,他也不例外。他在大同的第一個工作是掃廁所,磨練夠了才讓他學做醬油。

曾士豐說:「我可以跟企業後代分享接班心情。前三年忍受我,手腳完全無法施展,看見自己在專業領域的歷練不足;第二個三年要接受我,熟悉作業流程後,明白代代相傳的潛規則;第三個三年要喜歡我,對產業熟悉了、長輩放心了,手腳才可以施展。」

在英國很喜歡逛博物館的曾士豐,一手打造「大同醬油黑金釀造館」,把昔日阿祖、阿公留下關於醬油的一切,都擺在館裡,包括陳丁源挑醬油的木桶、第一個手做玻璃醬油瓶、掛著牌子的孔明車等。十來位解說員也由曾士豐一手訓練。

他不找明星代言,反而設計黑金家族公仔,有「O'ruru」、「O'mama」、「O'gimgim」、「O'soso」,每一隻公仔的名稱都黑漆漆的,樣子也像黑豆,超級可愛!曾士豐更發行《豆油報》,報導醬油的故事與食譜。

曾士豐還設計「四季賞味」禮盒,四瓶醬油分別是春夏秋冬開甕,瓶身的設計輕巧、不滴漏,讓主婦們好使用。這款設計是醬油品牌中少有的貼心,獲得德國iF設計大賞。減鹽40%的「秋賞蔭油膏」,更獲得比利時ITQI風味大賞兩顆星。

曾士豐腦中點子不斷,不只有堅持傳統的老配方醬油,還研發出黑豆家族手工肥皂、O'mama豆乳系列保養品,以及黑豆零食,跳脫以往單一醬油商品,試圖找尋更多出路。

老品牌的香氣,用一種活潑現代的相貌飄香到國際上,也為品牌找到新出路。曾士豐說:「我常常在想,要怎麼邁向下一個百年,無論如何,我們做醬油不可以讓祖先蒙羞,讓後代為難。」

黑金釀造館裡收藏了大同醬油珍貴的文物與相片,彷彿是台灣歷史的縮影。
(圖說:黑金釀造館裡收藏了大同醬油珍貴的文物與相片,彷彿是台灣歷史的縮影。圖片來源:大同醬油提供)

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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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