沃爾瑪挑戰亞馬遜的秘密武器:每間門市都是物流中心!
沃爾瑪挑戰亞馬遜的秘密武器:每間門市都是物流中心!
2019.03.21 | Amazon

《財星》(Fortune)雜誌的500大企業排行榜內,美國零售巨頭沃爾瑪(Walmart)傲視全球,連續五年蟬聯全年營業額冠軍。然而面對電商起家的亞馬遜(Amazon)迅速崛起,沃爾瑪決定回歸自己的優勢,利用他們遍布全美的實體門市,讓 物流配送去中心化 ,以「哪裡有門市哪裡就有倉儲」的策略,透過與線上訂單系統結合,達成更有效率和彈性的配送流程。

門市兼倉儲,沃爾瑪:為最後一哩物流找到解決方案

美國的3.2億人口裡,有90%的人住在距離沃爾瑪門市15公里內的距離裡。曾任沃爾瑪首席技術長的Jeremy King說,對電商來說送貨是最昂貴的成本。而沃爾瑪遍布全國的實體門市如果能變成物流倉儲,那會大大改變整場賽局,為最後一哩物流(last mile delivery)找到最好的解決方案。

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沃爾瑪門市內的取貨塔(tower),一般設置在大門口附近,方便消費者快速取貨。
圖/ Walmart

倉儲化的實體門市有著很多優勢,除了門市密度高使消費者不論是採取送貨或自行到店取貨的任一方式都相當方便外,沃爾瑪也不斷優化送貨與取貨的流程。在送貨方面,除了自行雇用貨車司機外,沃爾瑪也在去年9月宣布與外包的獨立司機網絡合作,招募兼職司機來送貨。在取貨上,沃爾瑪在店面裡建立大型的取貨櫃方便消費者使用。雖然亞馬遜也有類似的服務,但沃爾瑪的好處在不用另外花錢租借別人的店面空間來架設取貨櫃,大大減少了成本。

對於懶得進店裡自己挑商品的消費者來說,沃爾瑪也提供「代挑」的服務,這些幫忙挑選商品的員工會透過特製App上的最適路徑規劃,找到最有效率的路線拿到消費者下訂的所有物品。每個進行代挑服務的員工可以一次處理到8個訂單,包括一共50到100個不同品項。而路徑規劃也會協助他們先把較重的品項如罐頭等優先放進袋中,再把麵包、雞蛋等較輕、易碎的品項放在最上面。蒐集完所有品項後,該員工會和消費者在指定區域會合,並協助將商品放入後車廂裡。

不怕存貨不足,沃爾瑪用智慧科技應戰

然而,去中心化的物流配送,最擔憂的就是存貨不足。King表示,保持存貨水平一直是沃爾瑪的一大難題。他們設計了許多配套方案來預估出貨量以及加速補貨流程。舉例來說,針對固定消費者,沃爾瑪透過機器學習的演算法來預測他們每週會買的商品,避免存貨不足的窘境,因為根據沃爾瑪的統計,有85%的消費者購買的東西和上週是一模一樣的。

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沃爾瑪透過貨架掃描機器人,加快員工補貨速度。
圖/ Walmart

此外,沃爾瑪也將智慧倉儲的技術直接引進一般門市。他們有裝設攝影機的機器人隨時巡邏各條走道,一旦發現架上缺貨,除了向店員傳送警告外,也會直接向後方倉庫負責管理傳輸帶的機器人傳送訊號,讓他能將缺貨的商品優先擺上傳輸帶,讓補貨流程更加完善。

在未來,沃爾瑪更計劃在某些門市旁直接設立倉庫,將熱門商品統一存放,讓進行代挑服務的員工可以花更少的時間挑撿商品,只有在遇到一些冷門商品如廚房用具等訂單時,再回到主店面裡拿取。

即便這些新的嘗試不一定代表沃爾瑪能穩坐零售冠軍寶座而不受亞馬遜影響,這些新科技的應用與虛實整合已經使沃爾瑪去年度的線上銷售成績增長了40%。雖然去中心化的物流需要大量資本跟規模化的發展才有辦法達成,但這種新的配送模式是否會在美國成為趨勢,值得再繼續觀察。

資料來源:Fast Company、Business Insider

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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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