台灣的致勝先機在哪裡?
台灣的致勝先機在哪裡?
2004.09.15 | 科技

儘管才是早晨,仲夏熱浪已讓人逼出一身汗,年逾50歲的恆錩公司總經理郭榮洲卻不畏酷熱,趕早準時前往台北國際會議中心,參加一場無線射頻辨識系統(RFID)研討會,而會場上如同郭榮洲一般遠道而來的取經之士,還有將近200人,其中不乏大學教授與知名企業的高階主管。「今年只要掛上RFID四個字母的研討會,動輒就有上百人參加,」對於眼前的滿場人潮,郭榮洲已習以為常。

**Wal-Mart扮推手點燃商機

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這場RFID研討會,不過是郭榮洲今年所參加的十幾個類似研討會之一,3月他遠赴德國,4月轉戰新加坡,都是基於同樣原因,「人無遠慮,必有近憂,」從事條碼業務20餘年的郭榮洲,會急著想弄清楚RFID是啥玩意,是因為不斷有老客戶詢問恆錩有沒有能力提供RFID標籤,當時郭榮洲還是一頭霧水,接著警覺,若不趕快搞懂,麻煩可大了。
經過將近一年的全球征戰,郭榮洲現在有一番自己的體悟,「條碼就像DOS,RFID則是Windows」,有些條碼同業或許認為郭榮洲杯弓蛇影,但同樣「大驚小怪」的還有更多的知名企業,「Wal-Mart(沃爾瑪)今年4月開始授權8家供應商上線試用RFID,10月預定100家供應商跟進,結果跑出300家爭著要參加,」惠普科技RFID中心負責人周明珮協理說。
「惠普是Wal-Mart第7大供應商,也是提供資訊整合解決方案的業者,所以當Wal-Mart決定導入RFID時,惠普一方面要符合Wal-Mart的要求,另一方面,其他Wal-Mart供應商也向惠普尋求協助,」周明佩說明刺激惠普領先RFID布局的主因。
惠普的作法是先拿自己的工廠「實驗」,巴西聖保羅的惠普工廠自3年前起,開始導入RFID,經過不斷的嘗試與摸索,試圖找出最佳化的RFID解決方案。

**發揮管理長處,台灣更勝一籌

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Wal-Mart為何急著導入RFID?根據Wal-Mart的試算,導入RFID可以撙節該公司83.6億美元的營運成本,其中8成為倉儲管理成本,這個數字相當於Wal-Mart 2003年度營收的4.2%,這些省下來的每一分錢,幾乎都可轉為純益,在當前競爭激烈、開源不易的微利時代,省錢是企業提升獲利的最有效方式,因此當Wal-Mart登高一呼,美國的Best Buy、歐洲的家樂福、日本的三越百貨等,個個躍躍欲試。
國內企業為何需要跟進?消極來看,未來Wal-Mart這些零售霸主,只認標籤不認貨,想上Wal-Mart貨架,得先把RFID解決方案準備好,若只朝這個方向想,形同挖台灣業者的肉,去餵Wal-Mart這隻美國鷹。但積極來看,透過RFID所強化的供應鏈管理,既然可以利於Wal-Mart,當然也能讓台灣業者受惠,「如果Wal-Mart有辦法省下相當於營收4.2%的開支,向來擅長供應鏈管理的台灣業者一定能做得更好。」周明佩對台灣業者的運籌能力,顯得信心十足。
亞洲作為全球的製造重鎮,對於RFID解決方案的需求,以及所可能產生的效益,恐怕也將是全球之冠,因此,亞洲的RFID商機,著實令各大資訊業者垂涎,而這些商機主要來自三方面,分別是標籤端,讀取端,以及系統整合服務。
惠普所提供的就是系統整合服務,為讓業者更容易了解RFID在供應鏈上的運作,周明佩與同事走訪惠普實施RFID的工廠,實地拍下運作模式,返國後建立了一套微縮模型,設於RFID中心內,這在全球各地的惠普分公司中,堪稱創舉,因此特別在牆上架設攝影機,透過內部網頁向全球惠普,傳播該模型逼真的運作流程,並讓其他地區的惠普同事,也能透過網頁向客戶介紹惠普所能提供的解決方案。

**垂涎商機,台灣業者爭先布樁

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我們到訪惠普RFID中心這一天,惠普資深顧問林宏澤正忙著向來自緯創的代表,介紹模型的運作,林宏澤是負責為台灣業者導入RFID的核心人物,「我們不能透露已經輔導了多少業者,但大部份的知名電子公司,都跟我們保持連繫,」基於業務機密考量,林宏澤對此多所保留。
惠普的謹慎並不令人意外,事實上多數台灣製造業,不僅想靠RFID省錢,更想靠RFID開源。
「我們看到的不僅是物流的運籌管理,還有投資商機,」永豐餘策略整合中心經理陳奕翰,雖然對國際紙業公司(International Paper)如何運用RFID的試範個案研究頗為關注,但私底下對投資RFID的興趣卻更高。稍早,永豐餘已宣佈集團下的二家公司,永豐餘射頻科技、兆伸科技,將投入開發RFID業務,並由董事長何壽川的公子何奕達親自督軍。而資訊電子業者中,包括大同、光寶、燦坤、精業等,也正積極布署。
雖然RFID市場尚未明確成形,但這項應用被列為21世紀的10大發明,中研院院士虞華年也看好RFID將是台灣繼半導體與顯示器兩大產業之後第三隻待孵的金雞,不過台灣業者並無太多磋跎空間,因為美、歐、日本業者在RFID領域的布署已領先一步。

**有障礙,才有商機

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來自日本自動辨識系統協會的主任研究員大坪則和,稍早帶來了日本的RFID發展經驗,90年代末期的e化日本計畫,讓日本建立起費用低廉數位網絡,現在日本正努力著手e化日本的第二階段,重點就在打造RFID等自動辨識系統,事實上,日本的成田機場、宮崎縣北方町立圖書館、廣島和平紀念館等,都已導入RFID,而日本的日立公司,更是早在去年就已開發出適用於超高頻(UHF)的μ-Chip晶片。
儘管起步稍落後,台灣也正加速趕上,在工研院系統中心的推動下,第一顆超高頻晶片在半年前已問世,近期並已通過封裝、測試,技轉給自工研院獨立分出的新公司ID Solutions,目前在工研院內的育成中心運作,「這些晶片目前以六吋晶圓來製作,已開始出貨給日本業者,而且還供不應求,」工研院透露。
不過目前RFID在推廣上仍有多項阻礙,包括標籤價格還太高,安全性有疑慮,以及標籤讀取率不高等,但發生問題之處,才有潛藏商機存在,否則老早給掠食一空。有人形容現階段搶進RFID,好比瞎子摸象,但誰有本事先摸出道理來,就會是這場21世紀商場革命戰役的大贏家。

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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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