血汗亞馬遜中國上演,富士康工廠勞工超時內幕曝光
血汗亞馬遜中國上演,富士康工廠勞工超時內幕曝光
2018.06.11 | 蘋果

大量非法的派遣工、超時加班、超低工資,這是亞馬遜(Amazon)位於中國衡陽富士康(Foxconn)代工廠的情況,在中國勞工觀察組織為期九個月的臥底調查後,揭露了背後血汗的內幕,這已經不是第一次亞馬遜傳出血汗對待勞工,同時也讓人想起2010年富士康替蘋果生產iPhone時,發生的多起員工跳樓事件。

非法雇用派遣員工,薪資低於平均水準

總部位於紐約的「中國勞工觀察組織」經過了九個月的調查,發表了長達94 頁的調查報告,揭露了富士康,亞馬遜位於中國衡陽的富士康(Foxconn)代工廠,非法雇用勞工、超時工作、不合理薪資等內幕。

這家位於衡陽的代工廠,主要負責生產亞馬遜的Kindle電子書、智慧音響Echo Dots,經過調查,發現富士康雇用了大量非法派遣員工,光是派遣員工就占了全部員工的40%,然而根據中國2014年修定的《勞務派遣暫行規定》,規定一家公司派遣員工比例不得超過10%,來防止企業利用大量派遣員工節省生產成本,而富士康已經明顯違反當局規範。

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位於衡陽的代工廠,主要負責生產亞馬遜的Kindle電子書、智慧音響Echo Dots。
圖/ shutterstock

此外,員工平均每個月要超時加班100小時,違反了中國勞動法規定只能超時工作36小時的規定,不僅超時工作,就連基本的培訓也沒有到位,一般員工會有為期五天的入職培訓,但派遣工卻只有八小時,甚至遠低於法律規定的24小時入職前培訓,且派遣員工還必須自行負擔勞工體檢費用。

但不論是正式員工或派遣員工,在富士康的代工廠中,都普遍面臨「低工資、高工時」的困境,以代工廠所處的衡陽市為例,當地居民平均工資是每月4647元人民幣,但工廠工人的工資平均平均每月只有2000~3000元人民幣,工人因為受制於高工時、低薪資,因此必須仰賴超時工作,才能維持一定的生活品質。根據中國勞工觀察調查員臥底一個月的觀察,發現許多員工因為超時工作,精神狀況長期疲累,只能利用短暫的休息空檔補眠,更慘的是,工廠並沒有有效的工會組織,工人長期必須忍受管理層嚴厲的言語暴力。

亞馬遜:要求制定改善計畫

市值高達7,680億美元的亞馬遜,絕對有能力確保代工廠工人,獲得應有的勞動權益,這並不是一件很困難的事情,但亞馬遜就是沒有做到,還任由其代工廠壓榨工人謀取利潤,迫使員工為了生計,在惡劣的環境下超時工作。

在發現低落的勞動條件後,中國勞工觀察執行長李強在一封給亞馬遜創辦人貝佐斯(Jeff Bezos)的信中提到:「希望你能要求你們的代工廠改善工作環境,在有道德的標準下生產亞馬遜產品。」亞馬遜則回應:「亞馬遜已經要求富士康衡陽廠制定改善計畫,我們將會定期評估,去監控實際情況是否符合我們代工廠的準則。」富士康則回應,未來不論正職或派遣員工,將一併接受完整的入職訓練,且會針對薪酬定期評估調整。

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從2010年上半年起,在富士康生產基地及生活園區內,發生了一連串員工跳樓事件,引發社會上嚴厲抨擊。
圖/ cdn

除了代工廠的勞動條件問題,由於中國最大地產公司萬科集團進駐富士康龍華工廠北門的清湖新村,導致城中村房租翻漲,內部員工指出,富士康只按照員工底薪的 5% 繳納住房公積金,導致員工一年至少損失1000 元人民幣(約合新台幣4700元) ,因此最近有富士康位於深圳廠區的員工張貼了「致富士康員工的公開信」,公開要求富士康足額繳納公積金,並為員工加薪,以跟上房租的漲幅。

當年的接連跳樓意外

這起事件讓人回想起2010年接連發生的「深圳富士康員工墜樓事件」,當時富士康為蘋果代工生產 iPhone,疑似因為勞動條件低落,從2010年上半年起,在生產基地及生活園區內,發生了一連串員工跳樓事件,引發社會上嚴厲抨擊,2010年6月後,中國封鎖了富士康員工跳樓的新聞,雖然沒有了後續報導,但依然在8月和11月傳出兩起跳樓事件。

因為接連的跳樓意外,自主工聯、洋華光電工會等二十幾個台灣社運團體,在2010年6月Computex(台北國際電腦展)開幕前包圍會場抗議,要求科技大廠公布血汗賺錢真相,要求遵守勞動、環保法令制定企業及供應商行為準則。蘋果(Apple)在事後立即與富士康高層會談,展開一系列獨立調查,並在供應商責任報告書中提出多項保障員工的措施。

亞馬遜血汗黑歷史

亞馬遜內部員工也流傳一句話:「如果你是優秀的亞馬遜員工,那麼你就會變成亞馬遜機器人(Amabot)。」不只是在中國的代工廠,亞馬遜本身也存在長期勞動條件不工的問題,2015年《紐約時報》曾揭露亞馬遜的血汗內幕,內部員工爆料一周工時長達80小時,假日、深夜也不能鬆懈地處理公事,甚至有乳癌患者員工被告知疾病「干擾工作」、女員工流產隔天就被要求出差、請無薪假照顧生病的家人被主管警告是「問題人物」,員工直言待遇宛如奴隸一般。

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亞馬遜內部員工也流傳一句話:「如果你是優秀的亞馬遜員工,那麼你就會變成亞馬遜機器人(Amabot)。」
圖/ Flickr-Scott Lewis CC BY 2.0

另外,今年四月一名叫布拉德沃思(James Bloodworth)的作者,為了寫一本關於英國低工資狀況的書,在亞馬遜位於英國史丹佛郡的倉庫臥底,發現許多員工為了保住自己的飯碗,甚至連上廁所都沒辦法,必須直接尿在寶特瓶內。英國職業工會組織Organise曾做過一份調查,顯示有近有四分之三的亞馬遜員工,會因為時間考量而害怕使用廁所,其中一名員工表示:「我不喝水的,因為我沒有時間去上廁所。」此外,55%的受訪者表示感到心情壓抑、81%的人表示不會在那裡工作第二次。

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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?
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?

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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