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
往下滑看下一篇文章
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
台達電全解讀
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓