和日產分家 是為了讓裕隆更壯大
和日產分家 是為了讓裕隆更壯大
2005.09.01 |

Q:請你談談裕隆這幾年來的轉變,為什麼會有分割案與開發新店汽車城的計畫?
A:應該說,十年前裕隆還在辛苦的時候,根本沒有力氣也不可能做這種開發,頂多只能做做所謂「資產重估」。不過裕隆重新站起來後,發展出很多不同的服務,例如像TOBE移動價值鏈的數位服務,再加上三義工廠的十五萬輛產能並沒有徹底利用,所以必須思考一個能將這些價值串起來的點。
 汽車一直是裕隆的核心價值,如何以汽車來串起整個裕隆的價值進而形成規模經濟,這是一個思考重點,所以也才會有分割案的想法--把不同的產業區塊分開來做,創造集團最大的價值。
 三義工廠的年產能有十五萬輛,但目前只有七萬,我們一直想辦法擴充產能,但是裕隆公司裡有日產的股權,怎麼可能去尋找新的合作伙伴?根本不可能,所以才要分成兩家公司。現在日產只要專注在它的銷售就好,真正的競爭是在市場而不是在工廠,工廠只要管好產能與品質,這其實都是對大家有利的事情。這樣一來,工廠有更多的機會生產不同品牌的汽車,那麼裕隆長期建立起來像TOBE這些水平價值鏈,也可以因此分散開來,這才更能創造規模經濟。

Q:那麼新店汽車城開發案是在什麼想法下擬定完成?
A:汽車城的規劃,其實就是一種規模經濟的思考,走大型的Shopping Mall路線。汽車這種耐久性消費財,消費者很少會看一個品牌之後就決定,一般決策期大概約半年左右,蒐集完資訊,再一家家看。
 但是我們為什麼要讓消費者花那麼多時間去一家家找?為什麼不在一個地方通通準備好,讓他們一次出門就可以搞定這些事情?所以汽車城現在的規劃包含歐美日總共六個品牌。如果不買新車還有中古車、以及汽車百貨等等,都是在這樣的思考前提下規劃出來。
 裕隆在新莊、桃園還有內壢那邊都有土地,將逐步規劃成多功能汽車城。另外在新竹、苗栗、南投等,也都還有不少土地,現在這些資產都處於閒置狀態,未來經過多元化的經營,就可以創造出相當大的競爭優勢。但從核心角度來看,其實仍聚焦在汽車事業本體上。這些大概就是裕隆分割之後的核心價值。

Q:老裕隆分割成為兩家公司,從發想到完成,總共進行了多久?
A:這裡面牽涉到大陸事業的分割,所以包括裕隆、日產與東風在內,總共大概談了九十次,在大陸、台灣與東京不斷協商才談定,前後大約花了兩年時間。

裕隆的想法和高恩一拍即合

Q:什麼時候開始產生將公司一分為二的想法?執行上又碰到什麼難處?
A:嚴凱泰副董其實從美國回來之後,就一直有這個分割的想法,因為裕隆有這麼多閒置資產,可是對日產汽車來說,他會認為你去做其他的東西是背離本業,應該要好好把汽車顧好。另一個難處是台灣的法律只有企業合併法,並沒有分割法,所以執行上於法無據,包括龐大股東的股權如何轉移等等問題,到了二○○一年,才開始有法律讓我們走,才開始整個作業。  剛好日產在高恩主導之後,有個政策希望重整全球的合作伙伴,特別是鞏固日本、台灣與大陸這個三方的聯盟關係,這個需求剛好與裕隆一直在等待的機會不謀而合,所以雙方一談起來就很快進入狀況,這完全是時機問題。
 現在是時間過了我才方便解釋這個情況,否則當初外界都相當誤解,以為說裕隆的分割是被日產逼迫下的結果。實際上並不是,因為裕隆也是每天在想著能不能分割,可以把生產部分獨立出來,讓裕隆的股權中沒有外資的成分,這樣才能尋找更多合作伙伴,進一步壯大裕隆,找到自己的自由空間。

Q:分割案中最棘手的問題是什麼?
A:裕隆已經五十幾年了,這裡面牽涉太多累積的資產,有形無形的,在分割時的認定上都相當麻煩。當然,分割案的問題不只這個,另外包括經營團隊的分割,哪些人該歸哪裡?未來裕隆代工之後的利潤該是如何?大陸東風汽車的分割又該怎麼算?這些問題都必須談到兩邊三方都得有共識,所以才談了九十次。

Q:整個裕隆分割案,日產的總裁高恩有參與討論嗎?
A:有。其實最早就是嚴凱泰副董與高恩吃飯閒聊的時候談起來,發現一拍即合,後來就由我們來具體討論。台灣這邊就是我做窗口,日產那邊的代表,就是現在的營運長Toshiyuki Shiga,展開漫長的談判過程。所以自從政府的法令過了之後,裕隆這個事情,應該是有記錄裡面最大而且最複雜的分割案。

Q:因為沒有前例可循,如何去釐清這麼多的資產認定或是股權問題?
A:我們是找一個公正的鑑定單位,先做所謂的營運資產評估,包括哪個單位應該歸哪裡,像大陸東風那邊,因為與製造有關,所以就歸裕隆,而台灣這邊與日產品牌有關的,就全歸裕隆日產,其他四、五十家關係企業,也全歸裕隆。再來就是資產評估,決定留在裕隆的部分值多少錢,要劃歸裕隆日產的又值多少。  
正因為這些問題實在太複雜,我們國家企併法的法律規範,就變得很重要。過去這個法律幾乎都只用在虧損的企業,但是分割那年裕隆還賺了幾十億!  所以後來實際執行時,就用資產轉出與減資的方式,日產將它二十五%的資本轉出,裕隆雖然等於減資,但保留了與日產以及未來跟通用合作的可能性,等於把未來的機會做大了,這等於是對股民以及裕隆都增加新的機會。

Q:裕隆未來要如何和通用汽車合作?
A:通用應該會是裕隆很大的代工客戶。雖然這裡面還有很多細節的事情,不過從整個大格局來看,裕隆本來年產十五萬輛的產能,這裡面有變動成本,有固定成本,有可控制的也有不可控制的,但若現在只幫日產生產七萬輛,所需要的固定成本,未來加上通用三萬輛,變成有十萬輛的車一起攤提,這是裕隆、日產、GM三方面都贏的事情。另外就經濟規模上,裕隆同時也投資通路與TOBE等資訊服務,這些資源過去只為單一品牌服務,現在可以為更多品牌更多元的內容去做規劃,才能追求更有效益的規模經濟出來。所以整體來說,效益不只是在汽車生產的部分,而是會一直影響到一般消費者日常生活的使用上。

Q:通用過去在產品或是品牌方面,在台灣的表現都不算出色,裕隆如何評估它的未來?
A:這幾年有個很好的例子就是Mazda,它過去在台灣不管在品牌或是銷售量上的比重都不明顯,但你看它這幾年整個表現卻是這麼出色。相對來看,通用的條件並不會比較差,通用這家車廠連續七十四年是全世界最大的汽車公司,雖然說日系車也不斷在成長,但GM仍穩坐龍頭位置,表示它一定有難以撼動的資源力量。現在的問題只是在於,將這些資源導引到台灣來,我們到底要怎麼去用它?例如GM旗下有個越野車品牌叫做悍馬(Hummer),它的產品在過去那種大排氣量的H1時代,或許只有阿諾才能開,但現在到H3,已經只有三五○○cc了,在台灣應該會有它一定的接受度,畢竟不少男人都會希望擁有一台悍馬。
過去有段時間全世界的汽車廠都在大整併,就像GM旗下十六個品牌,這其中一半以上都曾是它的競爭者,但整併進來後,品牌並沒有消失,而是透過集團共同的資源來降低開發成本。那人家一年幾百萬輛的車廠都這麼做,反觀台灣一年不過四十幾萬輛的市場,若每個品牌背後都要堅持自己的系統供應鏈,那是違反潮流的作法,反而應該要建立一個不同品牌,卻能共用同一套價值鏈的系統。
 你看連Mitsubishi,日產都決定把小型車設計好之後,交給它們代工生產,以它們兩家競爭的車廠,現在都可以做這種整合了,在這個趨勢下,裕隆在這個時間點進行多品牌資源整合,便不用擔心會有什麼負面效應。

Q:代工對台灣來說不是個陌生的名詞,絕大多數科技產業都擅長扮演這個角色,但是造成的結果是利潤會愈來愈低,這樣的代工模式放到汽車產業上,會有什麼結果?
A:其實資訊業代工的情況與汽車並不相同,原因很簡單,你現在擺幾台筆記型電腦在一般消費者面前,然後將品牌logo遮掉,有幾個人可以真正分辨哪款是誰的產品?根本分不出來。因為產品沒什麼區別,所以它的零組件幾乎都是全球規格,走大量供應的路線。也就是說,只要有人可以跟你一樣全球供應,接下來面臨的立刻是價格競爭,還有嚴苛的毛利保衛戰。  但汽車這個產品可就不同,很明顯的是,你把路上跑的汽車logo遮掉,大多數人一樣可以分辨得出那是什麼車,每一輛車從零件、內裝、配備到鈑件都不相同,組裝出來的產品各有其造型、性能、配備的訴求。換個角度來看,也因為這種差異化的產業情況,讓它成本的降低比例有限。
 所以,我們現在推的汽車與電子產業模式,雖然形式上都是代工,都是為了降低生產成本,但意義卻不同。對汽車產品來說,產品不同導致生產機具也會有些差異,例如歐系車到台灣來生產,就會碰到與日系車相當不一樣的情況,因為電子系統不同,生產流程也不同,而且一般歐洲車都是底盤先出來,其他部分再逐次累加上去,但台灣現在生產的日系車,都是車身先出來,其他的部分再裝上去,流程的差異,讓汽車代工再降低成本的前提下,同時保障了利潤與不可取代性。

和嚴凱泰的革命情感

Q:裕隆這幾年來的轉變,你怎麼看嚴副董與經營團隊之間的關係?
A:嚴副董基本上主要抓的是方向、結構,操作的部分他會充分授權,但最後他看的是結果。嚴副董的角色在於不斷地去尋找問題、發現問題,並設法去解決它。例如日產要轉變它的全球策略,變成一個更密切的伙伴同盟關係,這對裕隆的變化來說是個問題,就要去解決它。對我們來說,當然就是方向上決定了,我們就要負責去完成它,這其中包括流程的規劃、內容的設計、以及人才的尋找與訓練,並且要負責與合作伙伴溝通,最後爭取消費者的認同,也就是集結大家的力量一起來完成整個方向目標,這樣才算是完成一個任務。

Q:你年紀只比嚴副董大五歲,你觀察他從一個年少的經營者,到今天整個運籌帷幄的成熟氣度,他的轉捩點在哪?
A:我想應該說以嚴副董的成長環境、家庭背景等給他的訓練或是信念的養成,本來就與一般人不大一樣,可能他們從小家裡往來的客人就全都是企業家之流,雖然這些在當時未必會對他有什麼真正的影響,但長期來說對一些信念與視野的養成都會很不一樣。這與一般生長在一般家庭,最後去創業的同年齡企業家,想法可能也會不大一樣。
 另外,比起與他同年齡的企業家,不管在策略思考、經營帷幄上,他現在似乎看起來都還不錯,這可能也跟結構有關。因為他回來開始掌舵的時候,才二十四歲,董事長就充分授權,從這時候開始,他要面對的困難、挑戰、煩惱等等,都比同年齡的人要多很多。當面對過這些巨大的困難,而且又都解決它了,那就會產生智慧,而這樣的智慧,也形成了進一步挑戰後續困難的勇氣與能力。

Q:你第一次覺得嚴副董不但是你的老闆而且是你的朋友,是從什麼時候開始? A:他帶我去喝酒!那個時候他是首席副總兼公關室主任,這個職位約是經理級,而我那時是經理兼公關室組長,等於是副理職。他認識我幾個月之後,有一天下班找我去喝兩杯,我當時就覺得非常驚訝。

Q:當時會一起出去喝酒是不是還有什麼特別的氣氛或原因?
A:當時最主要是因為廠辦合一,大家都一起搬到三義廠去住,但是臨時過去,宿舍也還沒建好,只好將當初建廠時的臨時辦公室,改成主管宿舍。那時候他住樓上我住樓下,下班回去就經常會有互動,當時某種角度來說,那種親切感甚至比家人的互動還要深,因為大家每天都住在那邊,那種氣氛與感覺真的很不一樣。

Q:什麼時候感覺到嚴先生對你們這群年輕團隊所投注的信任感?
A:在廠辦合一那段時間大家朝夕相處,那種互動的感覺,白天工作開會,是公事上的長官部屬關係,到了晚上偶爾一起去喝兩杯,若幾杯喝下去還是長官部屬,那幾次之後你也不會想再跟他一起去喝了。就是因為這種朋友兄弟的情誼,建立起來的關係其實也不只是用「團隊」這個說法可以完全形容。

Q:你敢跟他吵架或頂撞?
A:基本上我們不會吵架或頂撞,而是只要是對公司或是事情是好的,不是對人,基本上從以前到現在,大家都是敞開心胸在談。因為經過這十幾年來的不斷謀和,其實現在整個團隊已經有相當的默契,大家很快就會形成團隊共識。

陳國榮
貫徹嚴凱泰意志的 革命伙伴

接受訪問時言必稱「嚴副董」的陳國榮,十七年前是個待在工程中心的科員,因為一次優秀的簡報表現被嚴凱泰看中,如今成為裕隆汽車五十多年來最年輕的總經理——如果不算嚴凱泰的話。 我一開始進裕隆是在研發單位,做車輛的動態工程分析,所以除了用電腦模擬,也要自己試開。我在工程中心待了三年,這段時間因為負責試車場的規劃,所以當時雖然只是個科員,但有機會直接跟當時的工程中心主任朱信報告,因為這樣被他認識,後來才有機會被調到行銷部。 有一次我負責規劃一套經銷商管理系統,必須向部門經理們做簡報,正巧嚴副董來找業務部經理談事情,他就坐在台下聽我簡報了約五到十分鐘,可能他覺得我報告的不錯,就跟業務部經理問起我,我們就這樣認識了。 那個時候外界對裕隆的評價並不好,嚴副董自己決定跳下來兼公關室主任,把我從業務部調去公關部當組長,直接對他報告。因為當時的許多互動,才真正體會到管理者把部屬當自己人、當兄弟的感受。所以那幾年雖然裕隆很辛苦,甚至也在虧錢,但當時一起互動的這些人都沒人會想要走,因為老闆把你

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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。

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