挖掘數據背後的價值，治略資訊用技術推進零售與工業的資訊革命！|數位時代 BusinessNext

智慧零售拉近與顧客間的距離

以零售業來說，人、貨、場是其中重要的三元素，治略資訊能以AI技術分析消費者購物習慣，進而會影響到門市鋪貨、安全庫存要訂多少，可見人、貨、場彼此息息相關，牽一髮而動全身，有了數據分析幫助商家做決策，也較能降低人為預測失誤所帶來的成本。

對於店家來說，除了要鞏固忠實客戶，也會希望喚醒那些一段時間未消費的沈睡會員，因此如何花費最少的成本去喚醒將來最有消費潛能的客群就是一個難題，以人為判斷是無法做到最有效的廣告投放或預測潛在客戶，但交給數據分析就有可能達成。治略資訊曾協助某間餐飲業者分析會員消費情形，將大筆的消費數據丟入分析平台可以得知最有可能被喚醒的會員有什麼特徵，依此來判斷需要發送訊息給多少會員，甚至是分析什麼時段的投放效果最好，讓店家的行銷資訊一出去就能打中目標客群。

大量購物紀錄其實很有數據分析的價值，治略資訊共同創辦人王智舉例，如果零售業者想開發購買威士忌客群，AI就能自動列出哪些人是從未購買威士忌但在未來很有可能購買，或是人們購買威士忌時通常會一起選購哪些商品。這些分析結果最終可以對潛在客全量身打造促銷活動，不需要浪費太多成本就能做到精準行銷。

協助工業物連網做到製程管理最佳化

工業物聯網（IIoT）正是企業迎接工業4.0的重要技術，在導入這方面的應用時，會由治略資訊的合作夥伴負責機台連網、數據採集，治略資訊則進行後續的數據分析。

工廠最怕的就是製程不穩定，需要時刻監控生產情形，並提高產品良率。目前治略資訊致力於進行工廠供應鏈或生產線的改善，形成智能數據平台，提升原物料管控、設備維護、製程品質的管理。平台會即時演算機台數據，推導在生產過程中出現的問題點是由哪些原因所造成，改善製程中的不確定性。

王智解釋工廠製程改善的重心會放在「品質」，當製程出錯時，通常會由工廠的老師傅憑著經驗去一一校對錯誤，當AI出現之後，AI要如何向工廠老師傅一樣自動且精準的修改製程錯誤將是數據分析平台獲得成效的關鍵。

治略資訊在接觸合作客戶時，也發現到很多工廠並不了解如何運用數據，也不知道該從何改善生產流程，因此治略資訊開展「12周分析」的業務模型，在這12周內，雙方會經過多次的討論與釐清，由客戶幫助治略資訊了解產業know-how、痛點，抓住問題點之後再由治略資訊為客戶擬定解決辦法。透過這樣深度盤點問題之後，也較能從根本解決產業問題。

成為輔助產業升級的推進器

治略資訊在台灣以及中國都有開展業務，對於這兩種不同的市場狀況有著深刻的體悟。中國內需市場龐大，不管是企業還是工廠老闆都很敢投資，產業競爭壓力大讓中國企業寧可犯錯也不要錯過，治略資訊營運長李榮生也說到：「即使去到那邊技術可能會被複製，但這不是不去中國的理由，不去可能會死得更快。」

治略資訊也曾拜訪過台灣超商業者，但普遍沒有使用或投資的興趣。因台灣企業多抱持著保守心態，產業龍頭仍安於目前現況，不敢冒太大風險，其他業者則奉行老二哲學，這樣下來也讓整個產業沒有進步的動力。

在工業方面也是同樣的情形，李榮生認為台灣目前還落在工業1.5或2.0，很多工廠的數據蒐集並不完整，自然無法導入AI或物聯網的應用，想要進到工業4.0就得花費很多額外成本汰換舊設備，許多工廠老闆是不願意投資的，最後也只能放棄數據分析這一塊，這也是令李榮生覺得相當可惜的部分。

治略資訊仍相信著大數據可以為企業帶來前所未有的改變，即便有些企業還沒在這股資料革命的趨勢中做好準備，治略資訊也期望可以做為輔助產業升級的推進器，以數據分析做企業的最佳後盾。

走進蔬果加工廠，同樣是100公斤高麗菜，最後能做出多少成品？答案不見得相同。氣候、產地與品質影響原料條件，客戶要求的切法、重量與交期也各不相同。對曾任科技業研發主管十多年的宜展科技農業執行長林佑澤而言，這是與科技製造截然不同的世界。

「農業部分全部都不一致。」林佑澤以青江菜為例，即使機械手臂已經訓練好辨識特徵，面對形狀各異的蔬菜，仍難以判斷該從哪裡抓取。農產品的天然變數，卻得面對學校團膳、連鎖餐飲、航空空廚等企業客戶對品質與交期的要求。如何讓加工流程穩定運作，成為宜展投入數位轉型的起點。

從紙本、LINE到數據，先把現場經驗留下來

目前宜展一年處理數千噸蔬果、服務超過120家企業客戶，業務涵蓋採購、截切、清洗、包裝與配送。林佑澤觀察，農產加工的關鍵經驗往往掌握在資深員工手中：該買多少菜、原料損耗多少、訂單增加又該安排多少人力，都仰賴現場判斷。

「主要就是把人的經驗變成數據。」林佑澤說。過去客戶透過LINE或紙本下單，現場靠人工整理訂單、對照不同客戶的加工規格；如今宜展利用AI辨識訂單內容並匯入ERP，再依客戶、品項與規格進行標籤化派工。製程則透過QR Code記錄原料投入量與成品產出量，逐步掌握各環節的加工損耗。

接下來是整理現場的判斷依據。林佑澤透過與資深員工對談，了解採購、派工與品管的作業方式，再利用AI協助找出規則、建立SOP。AI整理出的流程仍須由現場人員逐項確認、修正，才能實際執行。

品質管理也在持續改善。傳統金屬檢測器難以辨識菜蟲、橡皮筋等非金屬異物，宜展正與技術夥伴規劃導入AI影像辨識，輔助產線末端檢查。林佑澤表示，每批農產品品質不同，比起單看良率，他更重視客訴是否減少。隨著訂單與製程資訊逐步累積，宜展也希望進一步建立需求預測、採購建議與生產排程模型，減少營運對資深員工個人經驗的依賴。

不只把菜切好，乾燥加工尋找第二成長曲線

除了改善截切本業，宜展也開始發展乾燥加工。學校團膳在寒暑假面臨需求波動，生鮮蔬果則有保存期限短、價格易受產季影響等限制。林佑澤希望藉由乾燥技術延長農產品保存期限，開拓附加價值更高的加工業務。

不過，乾燥同樣有依賴經驗的問題。傳統做法是太乾就降低溫度、縮短時間，不夠乾就反向調整。每批原料的水分與成熟度不同，反覆試做不僅增加成本，也難以維持品質一致。「品質目標沒有設定的話，前面的製程參數就不知道怎麼調整。」林佑澤將過去研發車用面板的思維帶進農產加工：先決定產品希望達到的口感、含水率與水活性，再回頭檢視原料成熟度、截切厚度及乾燥參數等條件。

團隊進一步結合不同乾燥技術、自行改造設備，並接洽桃園的設備業者合作。林佑澤曾比較其他地區的設備，最後選擇設備構造、乾燥均勻度與可靠度較符合需求的桃園業者。宜展也持續累積製程參數，希望未來透過AI找出適合不同原料的乾燥曲線，減少反覆試做。

「我們主要還是要做代工，想要做一個功能性的原料平台。」林佑澤說，果乾目前更像是展示技術能力的產品，未來希望將服務延伸至辛香料、中藥材、太空食品、超級蔬菜及寵物食品等領域。現階段宜展主要營收仍來自蔬果截切本業，乾燥事業尚未形成主要收入。未來若能建立穩定的乾燥製程與代工能力，宜展便有機會從既有蔬果供應鏈，切入附加價值更高的食品原料市場。

從彰化走向桃園，驗證營運方法能否跨區複製

隨著加工流程逐步數位化，宜展也開始思考，這套管理方法能否帶到彰化以外的場域。

參與桃園市政府青年事務局天際線加速器及Meet桃園＋後，宜展擴大與桃園產業生態系的連結。林佑澤提到，天際線協助邀集不同局處了解團隊需求，並提供資源媒合機會。宜展也開始與桃園市農會及在地農民合作，增加北部原料來源。這項合作不只拓展了供應來源，更成為宜展因應極端天候、穩定供貨的重要助力。林佑澤回憶，先前中南部連日降雨，蔬菜供應受到影響，宜展便從北部調度蔬菜，以不同產區互相支援，降低天候對供貨的衝擊。此外，團隊也透過天際線資源，獲得參與日本國際伴手禮設計競賽的輔導，並成功榮獲金賞獎肯定，除了展現產品的創新與設計實力，也為宜展拓展海外市場、提升國際能見度創造更多機會。

下一步，宜展規劃以桃園大溪作為第二個驗證場域，將彰化累積的資料、SOP與加工管理經驗，轉化為可複製、可優化的營運管理模式，帶到不同產地、供應鏈及人員條件下驗證。林佑澤指出，未來若要跨區域擴張，不可能每到一個新地方，就把原有團隊整批搬過去。因此，宜展希望將資深員工的實務經驗，轉化為標準化流程與數據模型，結合AI進行生產排程、資源配置及營運決策，讓新場域能依據當地條件快速調整，降低對特定人員經驗的依賴。

從彰化到桃園，宜展接下來要驗證的，是這套從傳統農產加工現場整理出來的管理方法，是能夠跨區域複製、快速部署並持續優化的農產加工營運系統。長期目標是降低新場域的建置成本與管理複雜度，提升擴張效率，讓傳統農產加工業具備規模化發展的能力。