商業系統整合未來商機無窮
商業系統整合未來商機無窮
2006.11.01 | 科技

「當大家祝我『跌斷腿』(break a leg,英文有祝人好運之意)時,我以為他們只是打個比方,」海博龍(Hyperion Solutions)紐澳區經理湯瑪斯帕瑪(Tomas Palmer)小心翼翼爬上兩公尺高的工作梯,對著研討會會場的所有觀眾說:「歡迎大家和海博龍一起來到新高點。」
台下三百名觀眾報以掌聲和笑聲,他們都是海博龍的客戶。已經連續三年在全球各地,如美國、日本、歐洲等地舉辦使用者研討會的海博龍,今年十月挑選在雪梨舉辦研討會,讓客戶彼此經驗交流,也讓使用者發表使用心得,並傾聽他們的意見。

**整合財務應用與智慧軟體

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海博龍是從財務應用起家的軟體公司。他們針對企業販售財務應用軟體及商業智慧軟體(Business Intelligence, BI),全球擁有一萬兩千名客戶,其中包括摩根大通、賽門鐵克和豐田汽車等全球化跨國企業。
海博龍在二○○○年推出整合績效管理平台(Business Performance Management, BPM),把過去分開的財務應用和商業智慧軟體整合在一個平台上,現在企業的所有資料分析與報表都可以在同個平台上處理,部門與部門間也有共同的平台。為什麼海博龍有這個自信讓使用者站出來說話?他們怎麼回應企業未來的需求?
「終端使用者根本不在乎科技,但是科技一定要商業導向,」海博龍策略長霍華德司那(Howard Dresner)說。雖然當了二十幾年工程師,德司那除了技術外,也懂企業管理。講話時,隨手拿起一張紙向記者畫圖解釋企業的營運流程,他可以流暢地書寫上下顛倒的字母(從對面來看是正向的字),「因為經常需要向別人簡報的關係,」他笑著說。
被譽為商業智慧之父的德司那,離開顧能(Gartner)加入海博龍擔任策略長,負責規劃海博龍的下一步。德司那表示,整合績效管理不能說是海博龍自己的發想,「是市場告訴我們要做什麼,他們反映出商業智慧已經不夠了。」
舉例來說,雖然企業年初會共同訂立目標並分享計畫,但執行時卻鮮少互動。假設行銷部門有個新的宣傳活動,需要製造部門更多的產品、業務部門的客戶、人力資源與預算的配合……,這些變化因為只能透過電話和電子郵件,經常無法即時跟上變化,本來可能成功的計畫最後因而失敗。
整合績效管理可以說就是因應企業內部溝通的需求而產生,「每個單一部門都會牽一髮動全身,但過去我們並不知道究竟會怎麼連動其他部門,只是覺得會有牽連,但現在我們可以分析出實際的影響,」德司那說。
此外,原本商業智慧是科技導向的產品,它是資料庫、資料分析工具和應用工具。運用商業智慧可以看到企業的歷史、過去的表現,但今日的企業除了歷史之外,更著重於計畫。「雖然商業智慧一詞是我發明的,但現在我該告訴大家下一步該往哪裡走,」德司那說。
德司那認為,整合績效管理將迫使企業文化改變,除了評估過去的成績之外,更讓企業用戶去思考企業的下一步,因為整合績效管理包含訂定目標、設下商業模式、計畫和監控、評估分析等流程。從面對過去的表現,到展望未來的前景,就是海博龍感受到的企業氛圍,並將之化為容易操作的科技介面。澳洲福斯特啤酒公司(Fosters Groups)經理詹姆斯希克(James Hicks)表示,採用海博龍整合績效管理之後,過去需要三組技術人員,「現在我們只需要一組。」

**台灣商業應用軟體尚不普及

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海博龍推出整合績效管理一年以來,全球有八百名企業用戶。亞太區副總裁賽巴斯丁馬羅(Sebastien Marotte)表示,「日本和台灣是亞洲最值得投資的市場。」而他們也正在這麼做。
海博龍成立了台灣的分公司,招募員工,成立新辦公室,發表產品的繁體中文版本。馬羅自己就在上個月來台灣三次,鎖定國內的前五十或百大企業為重點推廣客戶。
馬羅認為台灣的市場雖然沒有日本或印度大,但是市場成熟度和香港差不多,兩個市場都很有活力。事實上,兩者有許多相似之處,所以在亞太區的經營中,香港和台灣被劃在同一區域。而中國大陸雖然也有很多大公司,但是中國公司比較沒有組織,推展計畫相對困難。所以比起中國大陸,馬羅寧願多花一點心力在台灣的市場。
馬羅也承認商業智慧在亞洲、在台灣都是剛起步。台灣的商業智慧客戶以電子業和銀行業最多,明基、宏碁及環隆電氣目前都是海博龍的客戶。但是整合績效管理的客戶對象其實是所有產業,零售業、製造業、服務業都可以用到整合績效管理的功能,台灣家樂福和台灣必勝客也都和海博龍合作。
家樂福的財務經理賽瑞克布維(Cedric Bouvet)表示,過去需要花費一周時間產生的報表,現在由系統自行彙整產出,「現在我們用二○%的時間取得報表,八○%的時間來分析。」家樂福運用海博龍的系統,快速、精確地掌握全台灣各店預算、預測與管理報表,有效地協助了經營決策、績效管理與財務規劃等。
九月中,海博龍更與Google One Box合作,推出企業內部資料搜尋功能。資深產品行銷長約翰歐路克(John O’Rourke)表示,企業內部有逐漸成長的資料搜尋需求,除了報表等結構化的資料,也需要非結構性如電子郵件或備忘錄的資訊,所以現在運用Google One Box的客戶,可以就相同關鍵字同時看到報表與會議記錄等搜尋結果。

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從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?
從切菜到乾燥加工!宜展如何結合桃園市政府創業資源,以AI開拓農產加工第二成長曲線?

走進蔬果加工廠,同樣是100公斤高麗菜,最後能做出多少成品?答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件,客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言,這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例,即使機械手臂已經訓練好辨識特徵,面對形狀各異的蔬菜,仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數,卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作,成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據,先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶,業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察,農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中:該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力,都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單,現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格;如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP,再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量,逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談,了解採購、派工與品管的作業方式,再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正,才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物,宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識,輔助產線末端檢查。林佑澤表示,每批農產品品質不同,比起單看良率,他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積,宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型,減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好,乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業,宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動,生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限,開拓附加價值更高的加工業務。

不過,乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間,不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同,反覆試做不僅增加成本,也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話,前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工:先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性,再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備,並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備,最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數,希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線,減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工,想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說,果乾目前更像是展示技術能力的產品,未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業,乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力,宜展便有機會從既有蔬果供應鏈,切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園,驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化,宜展也開始思考,這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園+後,宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到,天際線協助邀集不同局處了解團隊需求,並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作,增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源,更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶,先前中南部連日降雨,蔬菜供應受到影響,宜展便從北部調度蔬菜,以不同產區互相支援,降低天候對供貨的衝擊。此外,團隊也透過天際線資源,獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導,並成功榮獲金賞獎肯定,除了展現產品的創新與設計實力,也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步,宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域,將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗,轉化為可複製、可優化的營運管理模式,帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出,未來若要跨區域擴張,不可能每到一個新地方,就把原有團隊整批搬過去。因此,宜展希望將資深員工的實務經驗,轉化為標準化流程與數據模型,結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策,讓新場域能依據當地條件快速調整,降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園,宜展接下來要驗證的,是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法,是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。 長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度,提升擴張效率,讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。

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