一年可省50億台幣,台版物流區塊鏈平台上線
一年可省50億台幣,台版物流區塊鏈平台上線

雙11購物節才剛剛落幕不久,搭上跨年、聖誕送禮潮的「雙12」緊接著登場,各個商家無不祭出優惠搶市。在買到剁手後,最關鍵的物流會把商品送到你我手中,然而現今傳統的物流供應鏈模式,早已將無法解決日益增加的訂單,以及越來越複雜的作業流程。

大量的單據、上下游資料需要耗費大量人力處理,隨著區塊鏈(BlockChain)技術逐漸落地,物流業的痛點也能獲得改善。全台第一個物流區塊鏈平台「艾旺智慧物流區塊鏈平台」在今(12)日正式上線,利用區塊鏈分散式帳本不可竄改的特性,並導入智慧合約(Smart Contract)技術改善作業流程,這會是翻轉傳統物流業的那把鑰匙嗎?

改善傳統物流痛點,每年可省下新台幣50億成本

「經過一年努力,今年九月第一個鏈終於通了,就像雪隧打通一樣。」艾旺科技董事長陳立武,過去曾有六年時間擔任物流協會理事長,在看見傳統物流業許多痛點後,從2017年開始投入智慧物流區塊鏈平台建置,跟昶捷物流、洪福通運合作,「艾旺智慧物流區塊鏈平台」終於在今天上線。

台灣的物流業究竟有那些問題,是我們在家收網購包裹時所看不到的呢?已配送冷藏、冷凍商品的冷鏈物流(Cold Chain Logistics)為例,從上游到下游每個月平均會產生五萬張單據,而每張單據都是四聯單,資訊表單數量爆炸,加上配送過程中需要更改許多資訊,上下游如果沒有即時同步,就會造成未來對帳困難,且供應商、客戶可能都採用不同的ERP系統(企業資源規劃系統),作業單據格式不同,整體效率自然就不會太好。

艾旺智慧物流區塊鏈平台
大量的單據、上下游資料需要耗費大量人力處理,都是傳統物流業的痛點。
圖/ 高敬原/攝影

「艾旺智慧物流區塊鏈平台」導入了智慧合約(Smart Contract),白話來說,在物流上下游的每個環節,都需要單據簽收做為依據,智慧合約可以把流程數位化,解決使用紙本契約,以及過程中資訊繁多需要人工介入的問題。分散式帳本可以跨系統同步上下游資訊,解決過去人工大量對帳的麻煩,區塊鏈去中心化的特性,讓每一個節點(node)都能備份資訊,不僅無法竄改紀錄,上下游還能同步追蹤紀錄資訊。

以B2B公司來說,相關業者(供應商、代理商、製造商)還有物流公司、客戶都需要加入區塊鏈,接著把所有紙本單據都轉換成智慧單據,資訊確認無誤後,就可以放上區塊鏈上確認,一但上鏈後,從上游到下游所有相關的人都會有一份,且任何人都不能修改,讓資訊落差的爭議降到最低。

艾旺智慧物流區塊鏈平台
分散式帳本可以跨系統同步上下游資訊,解決過去人工大量對帳的麻煩。
圖/ 高敬原/攝影

每個單位都能依照塊鏈單據,去更新自家的ERP、WMS系統,資料就能直接變成月結對帳單,可以大幅縮短跟客戶請款的作業時間;B2C應用也是差不多的道理,相關業者需要加入區塊鏈,唯獨一般消費者不用,所有單據也都會變成智慧單據,消費者可以在區塊鏈平台上查詢送貨資訊。

經濟部技術處處長羅達生就說:「根據研究分析,台灣物流業若全部導入區塊鏈技術,每年可以節省大約新台幣50億成本。」他認為物流業不只是使用的技術上要創新,整體作業流程、組織運作也必須替換新思維,才不會淪為金玉其外敗絮其中。

醫療、交通也都用得上

在任何東西都想跟區塊鏈沾上邊的今天,將物流結合區塊鏈到底能帶來哪些實質上的轉變,才是大家真正關心的核心。以B2B客戶來說,過去每月單據超過五萬張,若以四聯單做計算,每月平均可以省下20萬張紙,一年就能減少240萬張紙的用量。以冷鏈公司為例,平均每月需要60位對帳人員,導入區塊鏈平台後,對帳人力可以降低到10位,不僅工作效率提升、人事成本降低,更能很大程度降低資訊的誤差。

Logistics
經濟部技術處處長羅達生就說:「根據研究分析,台灣物流業若全部導入區塊鏈技術,每年可以節省大約新台幣50億成本。」
圖/ shutterstock

艾旺科技董事長陳立武談到,未來區塊鏈物流平台,還能整合在資料監控管理平台(GDP),在醫藥物流上可以監控藥品配送溫度,來把關藥品品質,甚至可以整合RFID、物聯網技術,來確保藥品安全。正因為所有的資訊通通透明、無法竄改,在交通運輸安全上,也能管理司機工作時數,確保不會超時工作。

物流結合區塊鏈成趨勢

物流結合區塊鏈在國外也有許多應用案例,像是今年(2018)IBM與船運公司快桅(Maersk),就共同開發了一套區塊鏈船運資料交換系統TradeLens,將全球船運資料數位化。

過去每間船運公司都有自己的一套系統,但只看得到自己旗下某項貨品的運輸起點至終點,但是無法得知他家廠商、某個特定碼頭的運輸資料。如果企業聘請兩三家船運公司運輸貨品,就必須不斷打電話、寫E-mail到這些公司,才能追蹤到所有物品。

以區塊鏈為基礎開發的TradeLens,利用區塊鏈資料儲存保存且容易回溯追蹤的特性,讓全球船運公司、貿易公司,都能透過這套系統掌握包括目前位置、預計抵達時間、海關文件等運輸資料,過去一年已經獲得94個公司組織參與,預估可以因此節省15%的物流成本。

IBM blockchain
任何跟沃爾瑪合作的蔬果供應商,都會在IBM Food Trust框架下合作,區塊鏈上的每一個節點,代表一個正在輸送蔬菜的實體。
圖/ IBM

類似的概念也出現在零售巨頭沃爾瑪(Walmart),今年宣布與IBM合作食物安全區塊鏈解決方案,要求旗下所有的山姆會員店(Sam's),以及沃爾瑪超市的蔬果供應商,通通要在2019年九月前採用IBM開發的分散式帳本,並將資料上傳區塊鏈,目的是為了對所有食品即時追蹤,來應對各種食品安全問題。

未來,任何跟沃爾瑪合作的蔬果供應商,都會在IBM Food Trust框架下合作,區塊鏈上的每一個節點,代表一個正在輸送蔬菜的實體,只要一查就可以知道來自那個產地或農夫。利用區塊鏈去中心化的特性結合供應鏈,除了可以讓整個過程具可追溯性、高度透明化、完全數位化,未來也不必擔心遭到駭客入侵或惡意人士竄改數據。

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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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