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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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
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1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

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