前東京著衣物流中心化身集團小金雞,久新新物流獨立後首度公開
前東京著衣物流中心化身集團小金雞,久新新物流獨立後首度公開

「同樣的事情,我用30個,你用150個,這就是差別。」久新新物流執行長吳明錩這裡所說的30和150,指的是倉儲物流需的人力。而他認為久新在效率上的突破,已經可以視為一種技術,也是他們今(2017)年二月正式從集團中獨立的底氣。

用效率挑戰物流零成本

「我時常跟員工講,我們工作量很多,我們的突破點是什麼?絕對是做法而已。」吳明錩說:「如果能突破,就能賺到中間價差。」他在2013年6月加入創新新零售集團前身東京著衣擔任物流主管時,大家的作法還是一人一張手拿單撿貨,但四年之後,他們已經可以一次處理三百張訂單。將同樣一個4200坪倉庫的人力需求從原本超過百人,降至不到三十人。這就是他口中的效率財、技術財,而在公司獨立後,他們還要將這樣技術財變得更大。

吳明錩認為,行銷廣告和物流是電商經營的兩大開銷,如果他能用最少人力處理最大的訂單量,就可以降低集團每張訂單出貨的成本。但他不只是想壓低成本而已,更希望達到「零成本」的境界。而要實現零成本,就勢必不能只服務東京著衣一家,必須對外接單。

就技術面,吳明錩不敢說自己是最強的,但他有自信,因為東京著衣的起步早,不論多品項、多平台和多國家出貨,他們都有經驗,也已經模組化。「當他(指客戶)提出需求,我們有那方面經驗, 要上手很簡單,他要去上其他平台,我有的就告訴你要準備什麼,我們的角色是在於可以輔導你。」同時,吳明錩也不斷思考如何持續強化撿貨、出貨的效率。

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久新新物流執行長吳明錩不只幫客戶做進出貨,也會幫他們留意身邊每一個小格子的商品異動率
圖/ 吳晴中/攝影

看訂單不看周轉率,賺到的只是庫存

再就需求面來說,他更是一點都不擔心。「一般電商都會賺到庫存,不知道如何提升周轉率,最後廠房愈來愈大,庫存愈來愈多,賺到什麼?不知道。」吳明錩觀察,激烈的市場競爭讓許多電商老闆不得不拚了命地向前衝,眼裡只顧著訂單是否增加,卻忽略了庫存管理,直到出現成長瓶頸。

他舉例,今天A公司和B公司每個月如果都可以賣出50萬件衣服,但A的庫存是350萬件,B的庫存是100萬件,假設一件衣服的成本100元,那A和B的庫存就差了2.5億元。這就是吳明錩說的,很多電商很會賣東西,訂單量很大,卻賺不到錢的原因。而這也是久新的機會。

實際上良爽衛生棉台灣總經銷商朝寶商貿負責人謝孟儒就有過類似經驗,他直言過去是用比較土法煉鋼的方式做倉儲管理,常常一忙起來就沒有時間做盤點,如果訂單出問題,也很難找出責任歸屬。而去年九月開始和久新合作後,他最有感的就是出錯率變低,也不必再擔心旺季的出貨問題。還有男裝電商Plain-me倉儲物流主管劉佩恆也提到,過去要花三、四天消化的訂單量,在交給久新之後,現在只需要幾個小時就可以處理完。

創造集團更大利潤空間

不過久新不是所有客戶都接,如家俱的體積太大,就不在久新的接單範圍,而吳明錩目前主要是以生活用品、美妝和服飾為目標客群,表示這是因為這三項產品佔了整體電商市場六成的銷售量;另一方面他則是看好這些產品和新零售集團有合作空間,有機會創造出更大的綜效。

吳明錩指出,久新獨立成第三方物流,除了是既有基礎的更大化利用,以及藉由更大的規模創造出議價優勢,「至少人家不會隨便漲我們價格。」他說,這同時也是希望能為集團創造出更大的利潤空間。「大家都在計較一張訂單的成本是多少錢,我們不是計較一張多少錢,我們已經在賺錢。」吳明錩透露目前已經有15家外部客戶,倉儲利用空間約9成,距離零成本的目標已經不遠。

但究竟久新是如何達到吳明錩所說的,不論品項、平台、超取、宅配、國內外...都可以在最短距離、最短時間完成一次三十到三百張訂單撿貨,並做到當天接單、當天出貨?

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久新新物流位於嘉義的物流中心
圖/ 吳晴中/攝影

久新物流中心直擊

實際走一趟久新位於嘉義的物流中心,那是一棟可利用面積4200坪的三層樓建築。吳明錩表示,未來若貨量持續增加,可以透過架高設計將可利用坪數擴大到8000坪。而乍看之下,這裡好像與尋常倉庫無異,放眼望去也不見什麼高科技自動化設備,但其實秘密就藏在細節裡。

吳明錩不便透露太多細節,但基本上他們是利用RFID這項技術開發自己的物流系統,所以可以做到每人每次能處理30~300張訂單。他說,「只要會0~9就好。」基本上不需要思考,就可以走出一條最佳撿貨路徑。甚至一次如果有三十個人一起撿貨,系統還可以做到讓不同人走不同走道,而不會出現塞車、撞車的狀況。

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這個不起眼的指環,就是久新新物流高效率的秘密
圖/ 吳晴中/攝影
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要做到高效率,其實只需要一些小動作
圖/ 吳晴中/攝影
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只要掃瞄就可以知道商品應該擺放的位置
圖/ 吳晴中/攝影

此外,整個倉庫共有五萬多個格子,撿貨和後台的庫存資料連動,所以他們可以分析每個位置的異動率,「每個位置當成一個家,住了幾個人、發生什麼事、有沒有進出,我才有辦法提供相關數據給集團、給客戶。」他表示,如果發現進出不頻繁,代表客戶的資金卡在這,那他可能就會建議客戶做促銷、加價購或福袋。「沒有收顧問服務費。」他說:「因為他訂單出去我就有錢。」

另外可以注意到,每個流水線都裝有監視器,「出貨有短缺我看監視器就可以,傳統監視器要看很長,可是我不需要,我只要刷單號,就會幫我調出那段監視器畫面。」他說。

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輸送帶的上方可以看到監視器,如果有問題可以隨時找出需要的片段
圖/ 吳晴中/攝影

除了進、出貨,吳明錩表示,相關耗材的採購,如要買氣泡柱、要灌氣,久新都可以幫忙,藉由經濟規模達到以量制價的效果。以出貨單為例,因為格式統一,一來印表機不容易卡紙、出單速度快;二來大量訂購可以談到的價格約可以比單獨採購低四成以上。雖然紙的單價不高,但量大所節省下來的金額還是相當驚人。「前端打到頭破血流,如何創造利潤就是後勤這端。」他說。

而在一樓角落辦公區可以看到牆面上掛有兩個螢幕,上面顯示的是系統每個小時的載單量,其中一個螢幕是東京著衣的訂單,另一個是其他客戶的訂單。因為客戶不斷增加,他說:「牆上數字已經放不進去了。」

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一樓辦公室牆上有兩個螢幕,分別顯示東京著衣和其他客戶的即時載單狀況
圖/ 吳晴中/攝影
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流水線的兩邊,分別處理國內和國外出貨的訂單
圖/ 吳晴中/攝影
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只要在時限內進單,久新就可以在當天出貨
圖/ 吳晴中/攝影

吳明錩表示,為求效率,基本上他們會累積到比較大的量,可能到一千張單才會開始處理。而要做到當日接單當日配送的條件是,經由API串接做即時資料傳輸的客戶可以在最晚當天下午三點前進單;如果沒有系統串接,要另外匯入資料的客戶則必須提早一個小時。

而倉庫另一邊還有一條流水線是專為跨境需求設計,有一個磅稱可以秤重,連同包裝和發票都可以在久新的倉完成。吳明錩說:「他(客戶)只要上飛機而已。」

吳明錩預期久新在今年就有機會獲利,但他強調:「可以幫集團創造更大利潤空間,才是我最大的目標。」

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AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合
AI 成為企業新基礎設施,勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合

因應生成式 AI、代理式 AI 與實體 AI 的崛起,模型成為企業資訊基礎設施的一環,企業不僅需要算力、還必須具備同時管理多個 AI 模型、優化營運成本,以及確保 AI 基礎設施的安全與穩定;有鑑於此,服務超過 2,000 家企業客戶上雲的勤英科技(ELITE CLOUD)將業務範疇從雲端代理延伸到 AI 基礎設施整合商,協助企業整合多元模型資源、因應不同應用場景彈性調度算力資源,在 AI 新世代建立可規模化的 AI Infra 能力。

「隨著 AI 從單一聊天機器人進化到多模型、多代理協作,企業的核心競爭力不再僅是擁有 AI,而是建立一套可管理、多模型共存、穩定、安全且可持續擴充的 AI Infra 環境。」勤英科技區域總經理黃士培表示,為協助更多企業推進 AI 創新實務,勤英科技從原本的 AWS、Google Cloud、Azure 雲端代理角色,進一步轉型為 AI 基礎設施整合服務商,透過多語言模型平台 MixRoute、代理式 AI 導入與企業資料治理服務,協助企業建立真正可落地、可管理、可擴展的 AI 應用架構。

從 IT Infra 到 AI Infra,企業最大挑戰不是模型、算力而是管理

過去幾年,許多企業透過生成式 AI 實現「問問題」、「摘要文件」、「生成簡報」,提升員工工作績效,而代理式 AI 的崛起與普及,則讓「內嵌 AI 的企業應用」快速成為新常態,從企業資源規劃(ERP)、顧客關係管理(CRM)、人力資源(HR),到客服、研發甚至製造系統,AI 開始深度嵌入各類企業應用,AI 扮演的角色也從單純的輔助工具,逐漸進化為企業營運與決策流程的重要核心。

也因此,企業保持未來競爭力的關鍵,不再是「有沒有導入 AI」,而是「是否具備管理 AI 的能力」,包括如何讓多模型共存、如何控管 Token 成本、如何確保資料品質與一致性、如何依不同部門需求配置 Agent,以及如何避免 AI 成為新的資訊孤島,都是企業導入 AI 後的新挑戰。

「Gemini、Claude、OpenAI、Mistral 等模型快速迭代,意味著企業若只押注單一模型,未來很可能在成本、效能與彈性上失去優勢。」勤英科技區域總經理黃士培表示,企業接下來更需要以「Models as Infrastructure(模型即基礎建設)」的思維,將大型語言模型視為與運算、儲存、網路同等重要的基礎資源來規劃、治理以及進行成本管理,將資訊系統架構重塑為 AI 基礎建設。

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圖/ 數位時代

勤英科技服務的客戶數超過 2,000 家,不少客戶已導入 AI 應用服務,正積極建置 AI Infra 與管理環境,因此,勤英科技自 2025 年積極轉型,將 AI Infra 視為企業長期競爭力的基礎建設來經營,業務範疇從傳統雲端代理擴展至 AI Infra 整合服務商,例如與多模型平台 MixRoute 合作,並開發可支援單一登入(SSO)、彈性調度不同大型語言模型 Token 的管理平台,協助企業簡化模型管理與成本控管,將更多資源與心力聚焦於核心業務與創新應用。

從雲端代理走向 AI Infra 整合,勤英科技從三面向協助企業發揮 AI 綜效

有鑑於 AI 應用與雲端環境息息相關,勤英科技除因應企業客戶的多雲策略協助管理多雲環境、優化成本,以及落實資安治理,更因應不同使用情境推出三種 AI 方案助力企業:

第一:提供開箱即用的 AI 服務。

黃士培以 Google Cloud 的產品為例解釋,透過整合 Gemini 的 Google Workspace,企業可直接在 Gmail、Meet、Docs、Sheets、Slides 中使用 AI 功能,包括會議摘要、文件生成、簡報整理等,快速提升員工生產力,同時,增強企業對 AI 應用的信心,為之後的應用深化做準備。

第二:協助企業規劃、打造與導入代理式 AI 應用服務。

「對於擁有豐沛結構化數據資料、知識庫的企業來說,除以生成式 AI 打造企業大腦,還會透過代理式 AI 提升自動化執行能力,重塑工作效率。」黃士培表示,勤英科技可以基於 Google Gemini Enterprise,提供含括底層雲端架構、AI 模型調度、資料治理與 AI Agent 串接等服務,讓企業員工可以自然語言安全調用企業資料,讓 Agent 進一步執行任務與推動流程。

舉例來說,勤英科技協助在台灣成立超過 50 年的製造業品牌商將 Gemini Enterprise 介接 SAP 與 Salesforce 訓練模型、建立可供 AI 調用的企業知識中樞;另在影音內容生成領域,勤英科技亦協助客戶導入 AI 自動化技術,將內容產製成本縮減達 90%。

第三:提供多模型聚合管理平台,滿足企業以 API 串連各種模型的需求。

勤英科技與新加坡 MixRoute 合作,提供企業客戶多模型管理平台,讓企業可以視需求彈性敏捷的調度 Gemini、Claude、OpenAI 等不同模型,並透過單一帳號、單一帳單與 Budget Alert 機制,管理 token 使用量與 AI 成本。

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圖/ 數位時代

「透過我們提供的多模型管理平台,企業客戶不會被單一模型綁定,可以在模型快速疊代的環境下,更靈活地管理成本與算力資源。」黃士培如是說道。

總的來說,隨著 AI 應用從單點工具走向大規模企業部署,下一波競爭核心將從模型能力延伸至 AI 基礎設施管理能力,而這也是勤英科技從雲端代理走向 AI Infra 整合服務商背後的核心原因:當 AI 開始成為企業營運的一部分,企業需要的,已不只是模型供應商,而是能協助串接雲端、資料、Agent 與應用場景的長期技術夥伴。

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