抵擋電商搶食生鮮市場大肥肉,看全聯如何搭建護城河
抵擋電商搶食生鮮市場大肥肉,看全聯如何搭建護城河

過去20年來電商業者攻城掠地,對實體零售帶來不小的衝擊,不過「生鮮」這塊領域應該可以說是實體零售仍守護得相當好的一塊淨土。同時目前看來這也是各大實體零售商,不論量販店、超市還是超商業者都積極想要更進一步擴大版圖的一塊肥肉。而從台灣連鎖超市龍頭全聯的投資布局,或許不難看出為什麼生鮮會是一個電商業者垂涎已久,卻久攻不下的一塊市場。

總計目前全聯在台灣共設有三座生鮮PC廠(Process Center,處理中心),主要用於每日生鮮魚肉商品進貨驗收、清洗分切處理、包裝貼標、分貨到店,和冷藏麵包、調理熟食進貨驗收及分貨等工作。

全聯五股生鮮處理中心,是目前規模和投資最大的廠.jpg
全聯位於五股的生鮮處理中心佔地超過1800坪,投資金額逾20億元。
圖/ 全聯

單一座五股生鮮處理廠就投資超過20億元

而這當中,單單是全聯在去(2017)年4月啟用,位於新北市五股,占地1800坪的PC廠,投資金額就超過20億元。全聯表示,五股PC廠導入了全台規模最大的生鮮SORTER自動化系統,而這項多半運用在物流配送的技術,也是五股PC廠的運作核心,每小時可處理6000籃商品,一批次最多可供應286間門市的分派。

另外,生鮮產品的生意之所以難做,一大挑戰就是在於產品容易腐壞、失去鮮度,所以全聯五股PC廠除了生產區、凍藏庫,全區都維持溫層在零度,包括1樓進出貨驗收和電梯內也都要求符合低溫狀態。

全聯五股廠率先使用生鮮SORTER自動化系統,為運作核心.jpg
為了維持鮮度廠區內必須保持低溫,可以看到作業人員都必須穿著保暖衣物。
圖/ 全聯

還有一項比較特別的是,全聯考量到少子化隨之而來的人力問題,在五股PC廠也設置了自動化洗籃機,每小時能清洗1500籃。而整體來說,和過去的機型相比,這項設置可以減少人工集籃收整、封板,直接經由堆疊機進行輸送至2樓空籃集籃區,再經由拆籃機回流至各樓層作業區使用,全部可採取自動化作業。

更細部來看,肉類商品處理是全聯五股PC廠的業務大宗,除了要有專人事先去筋去膜,還必須經過用日本進口吸水紙,吸去多餘油跟血水的程序。平均來說,全聯五股PC廠每日可處理的肉量達13000公斤。此外,因應市場需求,全聯則是採購了每小時可切出1600片肉片,要價逾百萬元的高速薄切機。

不只投入大量資金和人力,實體門市也是一大優勢

專人清洗全魚類商品,幫魚做SPA.jpg
除了硬體投資,生鮮處理廠也有大量專業人力需求
圖/ 全聯

除了在全台設有三座以魚肉生鮮為主的處理廠,全聯另外還有三座針對蔬果商品設置的處理中心,總計全聯在這六座PC廠配置的人力達到700人。

而在六座處理中心到位後,全聯也計畫接下來還要繼續在物流配送上下功夫,目標是盡快達到全台916家全聯門市都能做「今天生產、今天到貨」的供應狀態。而以目前來說,全聯約有20%的門市已經可以達到這個目標。

除了龐大的資金和人力投入會是營收規模相對小的台灣電商要切入生鮮市場可能面臨的挑戰,整個生鮮冷鏈該如何建置和有效運營,其實也是一道難題。

此外,生鮮商品的購買經常具有「即時性」需求,如準備炒菜時發現少了蔥和蛋,或是晚上忽然想要吃牛排或蘋果等,都會希望能夠立刻買到,而這也是全台設有逾900家實體門市的全聯,相對於需要較長時間配送的電商,在生鮮戰場上具備的另一項關鍵優勢。

關鍵字: #零售業 #全聯
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AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
AI 同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud 用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦

ChatGPT、Gemini、Claude 等 AI 通用工具問世後,「AI」無疑成了現今全球最熱門的關鍵字。儘管許多企業已經開始導入相關應用,多數卻仍停留在文書輔助、單一聊天機器人(Chatbot)運用等單點階段。但隨著商業環境快速變化、缺工日益嚴峻,企業需要的不再只是一個會回答問題的對話框,而是具備「自主決策與行動執行」能力的「代理式 AI」(Agentic AI)。

Going Cloud 和 IDC 合作發布的《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便指出,如今「AI First」時代來臨,企業的 AI 應用正從輔助性質走向自主營運,有 80% 的企業期望藉此提升生產力,70% 的企業希望能更輕鬆處理複雜任務,還有 66% 的企業期望透過多模型來提升整體效能。

代理式 AI 愈來愈多,必須納入組織管理

但究竟什麼是「代理式 AI」?

「過去人們使用生成式 AI 時,需要一步步下達明確指令,但現在使用者只要賦予代理式 AI(Agentic AI)明確目標,它就能自己理解前因後果、進行推演,甚至能去呼叫 API 完成任務。」Going Cloud 總經理黃柏淞點出差異。
而當企業內部的代理式 AI 日益增加,比方說,人資部門有專屬 AI、業務部門有報價 AI、法務部門有合約審閱 AI,跨部門協作的複雜度也隨之飆升,「如果你是管理者,你就會意識到,必須把 AI 當成一個人,納入組織裡來管理。」黃柏淞強調,能統籌、指揮多個 AI 代理協作的「多代理系統」(Multi-Agent System, MAS),正是為了解決這個痛點而生。

簡單來說,MAS 就像虛擬的企業總部,負責協調、治理負責不同任務的 AI 代理、工具和功能模組。在讓 AI 自主決策的同時,各個 AI 代理間也能共享資訊、協調分工。MAS 還具備極佳的擴展性和分散性,企業可以依照業務需求,隨時新增、更改 AI 代理,能大幅提升營運韌性。

雖然企業普遍意識到,代理式 AI 已經蔚為風潮,但實際部署時,仍面臨諸多挑戰。《多代理系統崛起 打造敏捷韌性企業》報告便顯示,資安疑慮、預算限制、缺乏 IT 支援分別是企業最擔憂的三大問題,「企業最擔心串聯多個 AI 代理時,要是權限沒控管好,很容易有機敏資料外洩的風險。」黃柏淞提到,在此情形下,Going Cloud 推出了以「分層式多代理架構」為核心的解決方案。系統會由一個「主管代理」(Supervisor Agent)作為主要決策層,底層則串聯了各個負責單一任務的「任務代理」(Task Agents)。

以 Going Cloud 服務的大型金融企業為例,假設一位 VIP 客戶登入銀行 APP,詢問 AI 客服:「我想申請房貸,請問現在利率多少?另外,請幫我評估把我目前的科技股基金贖回當作頭期款適不適合?」如果是傳統的聊天機器人,可能會因為問題太複雜直接轉接人工客服。但在 Going Cloud 的分層式 MAS 架構裡,「主管代理」接收到任務後,會先拆解再指派負責「房貸利率」的「任務代理」,去後台抓取客戶的信用評分和最新房貸專案。同時,這位虛擬主管還會指派「理財分析」的「任務代理」,去檢視客戶最近科技股基金的績效並預測市場。最後,再由「主管代理」統整資訊,一併給出一份完整且客製的財務建議,「分層式 MAS 能確保整個過程的指令被清楚傳遞,而且因為權限分層管理,房貸 Agent 不會碰到不該碰的理財資料,符合金融業的風險控管與合規要求。」黃柏淞說。

目前 Going Cloud 已經協助知名金融機構導入 MAS 架構。以實際成效來看,多代理客服平台能降低 50% 以上的人工客服工作負擔,並讓回覆使用者問題的平均時間減少 60% 以上;FAQ 知識導向與 API 資料調用的正確率,在調用得當的情況下,也都達到9成以上的成功率。黃柏淞指出,金融、製造、顧問等有複雜跨部門協作需求的大型企業,都是亟需採用代理式 AI 的產業。

#0 AI同事愈來愈多怎麼管?Going Cloud用「多代理系統」,助企業打造最強營運大腦
提到目前與台灣領先金融集團的合作進程,黃柏淞表示因為金融機構的特殊性,需要縝密的全方位服務,從前期討論到技術導入,大約需要半年到九個月的時間。
圖/ 數位時代

懂雲也懂企業痛點,助員工無痛升級「AI 小組長」

但為什麼 Going Cloud 能為企業打造出如此高效的代理式 AI 底層架構?一方面,Going Cloud 先前服務過亞洲最大 AI 多媒體科技集團科科科技(KKCompany Technologies),奠定具備理解和服務大型企業的經驗,且自 2022 年創立起,就鎖定服務架構最複雜的大型企業市場。同時,Going Cloud 是全台首家榮獲 AWS 生成式 AI 服務能力認證及 ISO27001、ISO27701 雙重國際驗證的雲端產業專家,此成就彰顯 Going Cloud 在堅實的資訊安全基礎上,深化了對個人資料保護的承諾,為客戶提供符合國際標準的資料保障,強化雲端服務領導地位。另外,Going Cloud 還能為企業量身打造底層 AI 平台,提供 AI 策略方針定調、雲端架構設計、Agent 任務規劃、效能優化等一站式服務。

對於準備跨入「AI 商用階段」的企業,黃柏淞建議,釐清應用場景,比追求最新技術更重要,「唯有清晰定義痛點,才能讓強大的 MAS 平台真正落地。」
他特別提到,導入 MAS 系統不只是 IT 部門的責任,其實更像企業的升級轉型,「未來的知識工作者,不能只是單純『接球就打』,每個人都將成為『小組長』或『專案經理』。」例如員工不必再親自打開 excel 敲公式、解讀報表,應該要學著指派手下的「數位同事」去執行。員工的核心價值,將從過去繁瑣、重複性任務的執行,轉移到前期的目標定義、流程規劃,以及後期的決策判斷和審核把關。

AI 技術飛速推進,企業間的競爭已從「要不要用 AI?」,升級成「如何管理與協作多個 AI?」。透過建構靈活、安全且具高擴展性的多代理系統,企業不僅能解放員工的生產力,更能在瞬息萬變的市場中,打造敏捷、韌性兼具的營運大腦。

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