製造業總經理投身網路創業兩年心得:最難跨越的不是專業,是思維
製造業總經理投身網路創業兩年心得:最難跨越的不是專業,是思維
2017.12.27 | 人物

2015年以前,林璟宇是Sony、特斯拉等國際大品牌供應鏈廠商東莞中探探針公司的總經理,2015年之後,他決定投入網路創業,現在的身分是集界科技(t,mot)創辦人。從傳統製造業進入全然陌生的網路世界,過去兩年他感受最深的,不是專業技術的跨界、不是心態上的調適,而是商業思惟的突破。

想要在40歲這年做點不一樣的事,製造人變身網路人

原本在創投公司工作的林璟宇,2005年跟著團隊一起進入剛經歷掏空風暴,瀕臨倒閉危機的中國探針公司,而這一做就是10年,也是在這10年間,他們一路打進Sony、特斯拉、微軟、華碩等國際大品牌供應鏈,並因此認識了當時擔任印刷大廠正美集團執行長,現在已經升任董事長的蔡國輝,也是這樣的機緣,林璟宇後來才會走上網路創業一途。

正美從2009年開始研究數位化印刷,2013年正式大舉投資,也在過程中找到和過往不同的商機-QR Code。他們相信正美能做的不應該只是印出QR Code,還應該可以從QR Code這個網路入口延伸出更多服務,諸如防偽、溯源、以及線上、線下行銷導流等,從一個單純販賣印刷品的公司,變成一家銷售「解決方案」的企業。但他們也清楚,正美最擅長的終究是印刷,真要想串起一整套服務,必須得有具備網路服務能力的夥伴支持。

因為正美有這樣需求,林璟宇也正好想在自己四十歲這年做點不一樣的事,再加上中探針的營運已相當穩定,他毅然退下了總經理的位子,在正美的支持下,於2016年正式創辦集界科技這家公司。

從零開始不可怕,堅持下去就是你的

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集界科技創辦人林璟宇表示自己過去有長達十年時間都專注在製造業的工作上,對網路世界曾經很陌生。
圖/ 蔡仁譯/攝影

有趣的是,林璟宇表示過去的他距離網路世界其實非常遙遠。「因為製造業就是忙著在製造,每天解決一堆客訴跟(工廠的)人的問題。」所以這個想要利用QR Code發展O2O數位行銷解決方案的人,其實是一直到了2015年才第一次聽說Google Analytics、Facebook Pixel等數位行銷工具。雖然聽來好像有些可笑,有些不自量力,但對林璟宇來說,因為有過去中探針的經驗,所以從零開始對他來說一點都不陌生。

他還記得當年剛加入中探針,看到財務報表的第一個念頭就是:「我們是不是要清算?」因為公司當時沒有現金,客戶則是因為對公司失去信心而紛紛轉單,「客戶全跑了。」他說。逼不得已之下,最終他們做出一個大膽決定:「放棄原本的東西,創造全新產品線。」從原本生產應用在印刷電路板,已經殺成一片紅海的標準品,轉戰高度客製化連接器市場。

林璟宇直言當年這個決策相當大膽,但當他們撐過了前2、3年那痛苦得不知道未來在哪的日子後,終於開始陸續打進Sony、任天堂、特斯拉等多家國際大廠供應鏈,營運也跟著好轉。是這段經歷和成果讓他相信:「只要堅持下去,市場就是你的。」現在創辦集界,他也抱持同樣的想法。

專業能力能夠追趕,思維轉換才是更大挑戰

而且之於林璟宇來說,傳統製造業和網路業需要的專業領域知識和能力雖大不相同,但技術面的問題只要多用功一點就可以追到一定的水準。他除了自主學習,甚至也去上了三個月台大資訊系課程,學習程式語言Ruby on Rails。不過他強調,這麼做不是想把自己變成程式高手,主要是希望能藉此了解工程師的思考和工作模式,也讓自己有能力和工程師溝通。

因此,如果要說這過去兩年真正讓他感到難以跨越的,其實是思惟。

所謂思維橫跨了很多層面。以最直接的銷售面為例,在製造業或許只要展現出夠好的品質、交期、價格,就有機會拿到訂單。但當他在銷售集界的QR Code解決方案時發現,就算是免費,客戶也不一定願意用。

不只要改變溝通語言,還要跳脫過去的成功

他特別記得那段時間他跑遍全台超過40家食品、飲品廠商,有一個品牌總監對他說了這麼一句話:「你必須幫我想到一個活動只有QR Code才能完成。」那位品牌總監認為,如果做得到這件事,品牌商就可能買單,而林璟宇這也才發現,先前他們雖然已經嘗試跳說製造業思維,將焦點放在消費者行為流程設計是否流暢、是否能提高參與感等面向,卻沒想過從行銷人的邏輯去思考、去提出可應用的場景、故事、事件,給他們一個非用QR Code不可的理由。畢竟,現在他們要面對的已不再是品牌供應鏈採購人員,而是行銷窗口,說得「語言」也應該要不同。

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臺虎精釀是集界科技創辦人林璟宇過去一年多來,少數遇到對新數位科技和數據應用態度特別積極的台灣飲品品牌。
圖/ 賀大新/攝影

此外,過去兩年讓林璟宇特別有感觸的,是台灣製造業的優點來到網路世界後,卻可能成為弱項。

「台灣製造業的實力真的很強。」他指出,高度客製化能力是台灣製造業在全球市場上競爭的一大優勢和手段,也因如此,總是可以任客戶予取予求,配合度極高。但他直言,過去一年多來集界就是陷入這樣的模式,因為一再地提供客製化服務而缺乏標準化導致的結果,就是讓集界變成一家長不大的接案型公司。

他一再強調,製造業的客製化能力不是壞事,只是用同樣的手段在網路世界競爭會相當辛苦。他舉例,今天廣告主如果要下Facebook或Google關鍵字廣告,過程中就必須得依著他們定下來的規矩走,如果不按規矩,就會挑出警示提醒,而不會因為你是誰而給你不一樣的待遇。他認為這樣的標準化設計一來有助於確保服務能達到一定成效;二者也是因為如此,才能藉網路力量,以最快的速度將服務向外擴散。

林璟宇認為,這樣的概念聽在很多人耳裡大概會覺得理所當然,但對台灣傳統製造業來說,卻可能得費一番功夫才能夠扭轉。

速度感差很大,價值鏈也不同

而且需要被扭轉的還不只有這一件事。如果從經營管理面來看,林璟宇認為製造業和網路業還有一個很大的不同,就是製造業是採KPI導向,網路則是走成長駭客的概念,也就是一個不斷試錯的過程。「製造業你沒辦法這樣做,因為每次Prototype(打樣)就是很長的時間。」他表示,也因為本質上的不同,兩方看待事情的價值鏈也不在同一條線上。

林璟宇舉例,在網路業的價值轉換是量愈大愈好,因為是拿數據在賺錢,所以可以先燒錢創造出使用量和數據,再去發展商業模式。然而,製造業是拿利潤在賺錢,所以在思維上經常必須要先確認「利益」在哪裡,要全部想清楚、談清楚,經過一番研究規劃後才會啟動,而這一確認往往就是三、四個月時間過去。這是為什麼林璟宇會說,即使是經過蘋果訓練的頂級製造商,打樣的速度再快、改變產線的能力再強,和網路服務的速度感也完全不在同一個等級。

要把10年的製造業腦袋變成網路人的思考需要一點時間,更何況林璟宇需要轉變的不只有自己一人,更必須帶動製造業合作夥伴和傳統產業的客戶一起進入網路的世界。而他們都還走在學習的路上。 

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集界科技目前的營業規模和團隊規模都還不大,但林璟宇(圖左二)表示,明年希望能擺脫目前每個專案都要高度客製化的做法,要改以saas的模式營運。
圖/ 蔡仁譯/攝影

林璟宇小檔案
出生:1976年
現職:集界科技創辦人、中國探針董事
經歷:東莞中探探針總經理
學歷:雷鳥全球管理學院MBA

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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?
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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。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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