X-STORE 2號店啟用,7-11朝一店雙區型態測試
X-STORE 2號店啟用,7-11朝一店雙區型態測試
2018.07.18 | 物聯網

超商龍頭7-11繼今(2018)年1月發表未來商店X-STORE之後,今(18)日再推出X-STORE 2號店。時隔半年,7-11表示2號店相比1號店在影像辨識速度等方面做了升級和調整,另外2號店的「一店雙區」設計,似乎也透露出X-STORE的未來可能發展方向。

設備、服務、產品結構都作調整

首先,不同於X-STORE 1號店是開在統一超商總部大樓內,2號店則是開在台北市信義區的基隆路上,也就是說,主要客群將不再是7-11的內部員工,而是一般消費者。或者更精準地說,是超過150萬名OPENPOINT會員。

7-ELEVEN「X-STORE」2號店延續以探索(eXplore)、體驗(eXperience)、
7-ELEVEN「X-STORE」2號店的坪數較1號店稍大,但採用的科技設備和服務沒有太大的差異。
圖/ 7-ELEVEN

除此之外,2號店的空間比1號店更大一點,約26坪,基本上1號店具備的科技設備和功能,如電子標籤、自助結帳櫃台等,2號店都有。統一超商經營企劃部部長許義雄表示,2號店主要的改變是根據先前1號店的營運情形和使用者需求,針對部分設備和服務做了調整和優化。

舉例來說,因為1號店開始對統一員工以外的一般消費者開放後,來客數有明顯成長,也突顯出自助結帳速度不夠快的問題。所以他們針對這個狀況進行軟硬體全面更新,將人臉辨識和商品結帳辨識速度提升了1倍左右。

同時他們也是在對外開放後發現,原本入口處的人臉辨識設計沒有考量到小孩子的身高,所以在2號店則是改成高低雙鏡頭設計。還有他們發現不論是不是7-11員工,包括許義雄自己一開始也都還不是太習慣人臉辨識,所以這次在2號店的入口處就新增了刷卡(OPENPOINT)通關的選項。

基本上2號店沒有淘汰任何1號店所使用的設備和功能,倒是另外再新增了和中國信託合作測試,結合指靜脈和人臉辨識的「X-ATM」。

延長營運時間至24小時,嘗試輔助大夜班人力需求

此外,2號店也有一些無關科技應用的調整,如因應門市附近有松山高中和捷運站,他們做了一些商品結構變化,如新增無印良品的貨架就是一例。另外也值得注意的是,相比於1號店只在早上7點到晚上7點開放,X-STORE 2號店的營運時間則是延長為24小時。

雖然目前多數7-11也都是24小時營業,聽起來似乎沒什麼特別,但在將X-STORE改成24小時開放的同時,他們還做了另一件事,就是要嘗試用X-STORE輔助大夜班的人力需求。更明確地說,這家X-STORE 2號店其實是從原本7-11門市切割一半而來,也就是所謂的「一店雙區」型式。

以白天來說,消費者來到這個門市,可以選擇進入右手邊有人員服務的一般門市,也可以選擇左手邊的未來商店X-STORE。但進入深夜後,原本有人員服務的7-11門市將會關閉,只留下X-STORE繼續營運。許義雄表示,即使如此,因為有補貨等需求,其實還是會有大夜班人員留守,但他們主要是希望X-STORE可以釋放人力作更有價值的事,也減輕大夜班人員的負擔。

7-11「X-STORE」2號店發表會_2018_07_18_蔡仁譯攝-15.jpg
7-11「X-STORE」2號店在入口處的人臉辨識改採雙鏡頭設計。
圖/ 蔡仁譯/攝

不過統一超商經營企劃部新商機研發TEAM經理戴琪甄也表示,這樣的作法畢竟是從今天開始測試,所以之後還是要觀察實際運作情形,確認這樣的方式是否真能如預期所想像的可行。

實驗性質仍濃,暫無開設X-STORE 3號店計畫

而整體來說,雖然這次7-11將X-STORE的開店位址選在人流量大的地區,比1號店開放許多,也更接近超商的日常營運。但畢竟還是沒有碰觸到能否大量複製的關鍵成本問題,看來測試意味仍相當濃。

對此許義雄也表示,現在X-STORE的首要任務還是會先著重在找出消費者需求,以及是否能夠呈現出科技的價值感。至於投入的人力,和軟體開發以及硬體設備成本,都還沒有精算過。而目前來說,他們也還沒有開設X-STORE 3號店的確切計畫。

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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。

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