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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OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢
OpenAI 重磅講者親臨高雄|掌握前瞻 AI 與產業轉型關鍵趨勢

隨著 AI 工具逐漸普及,真正拉開差距的,已不只是技術或算力的強弱,是企業能否整理資料、重新設計流程,並把 AI 融合既有工作方式,持續轉化為營運價值。

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企業下一步,不只是再導入一套 AI 工具,而是讓 AI 進入日常營運

模型可以採購,系統可以建置,但資料是否整理到位、流程能否重新設計、組織是否清楚由誰負責,才是決定技術能否持續發揮價值的關鍵。

高雄近年推動數位轉型,同樣面對這項核心課題。亞灣周邊聚集扣件、石化、鋼鐵等傳統產業,場域複雜、既有系統眾多,正因如此,更能檢驗一套 AI 導入方法是否具備複製與擴大的條件。城市發展也從建置算力基礎,進一步走向讓技術真正進入產業與治理現場。

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2025 亞馬遜港都 AI 創新日現場,資料照
圖/ AWS

OpenAI 重磅講者親臨高雄,從技術前沿看見企業的關鍵課題

今年活動特別邀請 OpenAI 東南亞暨台灣合作夥伴總監 Mark Jeffrey,以「前瞻 AI 如何助力產業領袖開創新局」為題,分享在 AI 技術快速演進之下,企業應如何重新思考未來布局。

面對 AI 能力邊界持續擴張,哪些應用已具備規模化條件?哪些仍需要更完整的資料、治理與組織準備?這是正在規畫下一階段 AI 投資的企業必須先回答的關鍵課題。

上午議程將從資料、組織與金融三個面向,拆解 AI 落地前必須處理的現實問題。「數據為本,AI 啟航」先回到資料基礎:外部模型跑得再快,若企業自身的欄位定義、存取權限與資料品質尚未整理到位,技術仍難以轉化為可靠判斷。

「打造 AI-Ready 組織的關鍵布局」論壇則聚焦組織當責。AI 專案通常橫跨資訊、營運與管理部門,真正困難的不只是把系統建起來,而是由誰推動流程改造、由誰認列成果,以及當 AI 產出的判斷出現問題時,責任最後應由誰承擔。公部門、製造業與雲端服務業者如何從不同角色處理這些問題,對其他組織同樣具有參考價值。

金融創新論壇將討論 AI、虛擬資產與企業轉型。金融場域對資料安全、合規、風控與可追溯性的高度要求,也提醒企業:效率不能取代治理,AI 更不能成為責任模糊的理由。能否在高監管、高風險環境中建立清楚邊界,將直接影響 AI 應用能不能被長期採用。

2025 年活動論壇現場,資料照
圖/ AWS

從六種產業場景,看 AI 如何走進真實流程

真正具備參考價值的 AI 案例,不只要說明「做了什麼」,還要回答幾個更實際的問題:解決哪一段流程、使用哪些資料、在哪個節點交給 AI、誰負責最後判斷,又如何確認投入確實產生價值。

下午議程規劃橫跨智慧支付、製造、媒體科技、智慧交通、零售製造與運動育樂六種產業場景。每個場景面對的資料條件、即時要求與風險門檻都不相同。

產業場景 議程規劃與關鍵課題
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這些差異進一步說明,AI 沒有一套可以直接複製到所有產業的標準答案。企業真正需要的,不只是更多案例,而是看見不同產業如何依資料條件、即時要求與風險門檻,把 AI 融入實際營運與使用者體驗。

現場同步打造「產業賦能走廊」,邀集超過 15 組雲端生態系夥伴設置展示攤位,聚焦智慧製造、金融科技與城市治理的真實痛點與解法。無論企業目前卡在技術、資料、治理,還是組織協作,不同問題點,都能找到對應的解方。

10 月 23 日,從智慧製造的產線優化、金融科技的風控升級,到運動產業的會員體驗創新,看 AI 如何從概念走進產業現場,成為百工百業轉型升級的實際動能。

10/23高雄展覽館盛大舉行
圖/ AWS

「2026 亞馬遜港都 AI 創新日」,掌握 AI 賦能百工百業、領航產業升級的實務趨勢
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