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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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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