全球前三大工業機器人製造商庫卡:智慧工廠不等於關燈工廠,未來五年「彈性」最重要
全球前三大工業機器人製造商庫卡:智慧工廠不等於關燈工廠,未來五年「彈性」最重要
2017.03.03 | 機器人

「智慧工廠不等於關燈工廠,未來五年最重要的是『彈性』。」全球前三大工業機器人製造商庫卡集團(KUKA)全球首席銷售長Martin Kuhnhen認為,過去大家想到機器人,會想到關燈工廠(dark factory),工廠關燈、人離開讓機器人工作,但現在智慧工廠的新趨勢是人機協同,讓人類跟機器人相輔相成,依據需求調節人力與機器人的比例,讓工作更有彈性。

總部位於德國的庫卡集團,2016年全年營業額超過30億歐元(約新台幣980億元),在全球26個國家都設有分公司。過去,庫卡的工業機器人多應用在汽車行業和大量生產領域,現在也開始進入汽車業以外的其他領域,特別是食品、塑膠、金屬加工、電子、醫療技術和娛樂業等新應用。

談智慧工廠,協作機器人是新趨勢

工業機器人在落實工業4.0中扮演重要角色,而人機協同機器人將是未來的新趨勢。「協作不是取代人類的工作,而是增加『人』的生產力。」Kuhnhen說明,以組裝生產線為例,機器人可以幫人做的事就包括幫忙取零件、節省取件時間;或是在安裝某個零件時,需要確保維持一定的力道,人跟機器合作,相輔相成的表現是更好的,未來幾乎所有產業都會被機器人、自動化影響。

「未來5到10年,我覺得智慧工廠有一個重點是彈性。」彈性,指的除了是裝置的安裝與調校時間之外,還有人類與機器人的「溝通」方式。過去我們透過軟體跟機器人溝通,現在的趨勢變成人類透過展示、牽引,讓機器人自動記住他要做什麼事情,相對可以節省很多人力以及訓練上的成本。

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庫卡的工業機器人產品線從低負荷(6至20公斤)到重負載(300到1300公斤)都有,前年也推出七軸人機協同輕型機器人LBR iiwa,每軸關節都有扭力感測器,能不設置防護圍籬,透過教導牽引模式操控手臂動作。
圖/ 賀大新攝影

例如,庫卡就在兩年前推出智慧型工業助手 (intelligent industrial work assistant)LBR iiwa,透過這款人機協同輕型機器人與移動行駛平臺的結合,讓工廠的作業流程更有效率,未來也會把這樣的技術發展到其他產品線,「人機協同跟行動化是我們這兩年很大的投資,也會是推動未來前進的力量。」

「我覺得我們的優勢是不做其他的事,很全心全意的在這個領域,對我們來說,自動化一直是一個大有可為、且一直在成長的產業。」Kuhnhen也強調,對庫卡而言,持續的研發創新是企業的DNA。例如,庫卡在去年收購了瑞士一家物流公司Swisslog,在物流方面做了許多自動化的改善,提升產品配送、揀貨的效率,從不同產業的經驗中,調整產品服務與未來策略佈局。

亞洲發展潛力大

看好台灣市場發展潛力,庫卡也於今年在台北內湖設立新辦公室,並建置提供教學展示的庫卡學院,以及因應客戶需求所設計的科技中心庫卡實驗室,加強與在地夥伴的合作。「我們相信台灣有很多創新能量,加上工具機也是台灣強項,我們很看好庫卡在台灣可以發揮得更多。」Kuhnhen表示。

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庫卡在台北內湖的辦公室增設科技中心庫卡實驗室,針對不同產業的客戶需求設計客製化解決方案。
圖/ 賀大新攝影

根據國際機器人聯合會(International Federation of Robotics)2016年報告,台灣在全球機器人市場的排名前六,2010年至2015年間,每年建置機器人的複合年均增長率高達17%。Kuhnhen就看好包括台灣在內的亞洲市場的潛力,他認為亞洲市場很特別,身為電子業重鎮,以時間來看,產品的生命週期比起其他市場短很多(例如德國汽車業有七年生命週期,需要花半年部署機器人,使用期長;亞洲做手機代工,每半年就要汰換一次。),從概念發想到最終部署,壓縮的時間緊、講求快速;以規模來看,其他地區的工廠可能一次會部署20-30個機器人,但在亞洲地區甚至一次會部署50個以上,對庫卡來說,為了因應客戶需求,部署的動作也要更快。

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

零售品牌積極累積大量第一方數據,例如會員資料、交易紀錄以及線上與線下行為數據,但因這些數據分散於不同系統,缺乏統一的身分識別機制以及明確的元數據(Metadata)定義,導致難以整合與分析,同時,也影響 AI 對這些數據資產的理解與應用。

為解決上述挑戰,Vpon 威朋將累積十餘年的實務經驗轉化為產品與服務,如 Audience Center 與 AI Agent 等解決方案,並透過專業顧問團隊協助企業完成數據收集、清理、整合與分析等關鍵流程,從資料清理到 AI-Ready 再到落地應用,讓行銷與業務團隊能以自然語言將數據查詢與分群受眾逐步自動化,大幅縮短過去仰賴技術與分析團隊溝通需求與開發分析邏輯的時間。

Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

Vpon 威朋數據科學經理廖宜楷指出,在 AI 驅動的時代,數據的品質決定模型價值。其中四個關鍵分別是:建構標準化的數據採集與處理管線,透過統一的工程規範,確保所有進入系統的數據在格式、維度與質量上具備高度一致性;其次是定義語義清晰的元數據(Metadata)體系,確保數據能夠被 AI 理解與使用,從而產出具備可靠性的產出結果;再來是打破企業內部的「數據孤島」, 透過完整整合線上(Web/App)行為與線下(POS/CRM)會員資訊,建構全方位的會員數據輪廓,精準捕捉消費者的跨通路行為軌跡。最後,數據的價值隨時間遞減,AI 的決策品質取決於數據的「新鮮度」,因此,數據的持續更新與自動化維護,不僅能讓企業在動態市場中保持敏銳,還可進一步深化會員輪廓分析的即時性。

舉例來說,在 Vpon 團隊的協助下,台灣百貨零售龍頭透過整合 Web 與 App 行為資料,並將線上與線下數據集中於數據中台進行分析,將傳統耗時數小時的複雜資料庫分析工作縮短至秒級回應,並基於此高效率基礎,進一步開發不同業務主題的預測與分群模型,提升行銷精準度與營運決策的敏捷性。

扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

廖宜楷指出,在變化快速的零售與數位行銷市場中,速度就是競爭力。然而,仍有許多企業在數據應用上面臨嚴重的溝通與技術斷層。過去,當行銷或業務人員需要數據支持時,通常得花費繁複的內部流程申請需求、討論需求,才會進到後續的資料清理、建模與分析,最後才能得到想要的分析結果或行銷名單。這種以「週」為單位的進程,不僅拖慢了決策效率,更讓企業在競爭激烈的市場中錯失先機。

Audience Center 的核心價值在於徹底翻轉上述流程,將數據處理轉化為數據服務,透過直覺的介面與背後扎實的數據基礎支撐,讓非技術人員不用編寫程式碼,即可自行組合維度,大幅縮短從需求到執行的距離,將原先需要耗時數週的作業流程優化成秒級產出。

「Audience Center 的導入,不僅有助於提升效率,更賦予企業快速試錯與精準捕獲趨勢的能力,讓數據真正成為驅動業務增長的引擎。」廖宜楷如此總結。

#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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