這碗牛肉麵誰幫你煮的?分析機器人如何煮出一碗美味的麵
這碗牛肉麵誰幫你煮的?分析機器人如何煮出一碗美味的麵

說起機器人進軍餐飲業,這倒也不是甚麼新鮮事,像是在台中逢甲夜市,隨處可見機器人端坐麵店門口,就那麼一刀一刀將麵條削進湯鍋,除了麵食之外,機器人泡咖啡也很在行,不僅美味,還附上拉花呢!到了鄰近的日本,機器人當然得學會握壽司,行有餘力,順便翻烤一下章魚燒也行!

即使已經不是新手,但聽到台北街頭出現機器人煮起牛肉麵時,還是讓人豎起眉毛,畢竟牛肉麵稱得上是台灣的國民美食,南北口味、百家爭鳴,機器人真有本事在如此競爭強度下占有一席之地嗎?更何況這家去年底開幕、作為全世界第一家機器人牛肉麵店特別強調,店中的機器人絕對不是跑跑龍套、做做樣子而已,它就是擔任大廚的角色,下麵、煮麵全部一手包辦,我們不禁會好奇,以精準、穩定著稱的機器人真有可能和人類廚師抗衡嗎?最終想問的肯定是,機器人煮的牛肉麵好不好吃呢?

經過半年的考驗,機器人大廚看來已經站穩腳步,筆者趁著中午剛開店的時刻登門造訪,麵店座落在台北北區,一條不算太熱鬧的街上,門口直接擺上像是日本店家常見的食券販賣機,似乎是昭告來客,從點餐開始,你就已經進入自動化流程了。

熱情、爽朗的老闆也印證了這件事,的確如此,當顧客確認餐點後,機器人立刻收到指令,立馬備餐,出身金融界的他表示,當初引進機器人的出發點確實是有財務觀點、人事成本上的考量,但他也相當看好機器人科技的未來,由於真心喜歡機器人,所以就將店名取為愛羅吧(iRobot),至於被問及為何會剛好與艾西莫夫經典機器人科幻小說同名時,老闆表示,這就是個美麗的巧合吧!

3分鐘麵好上桌,機器人怎麼煮出美味牛肉麵?

我們就實地來看看機器人如何煮出一碗美味的牛肉麵。第一時間就讓人眼睛為之一亮,兩位機器人大廚竟然都是Fanuc公司的產品,說到來自日本的Fanuc,它可是機器人業界的龍頭,銷售量睥睨全球,所生產的機器人能力當然也不在話下,一向是黃色外裝,身軀精實、動作俐落的它,常常應用於焊接、噴漆、組裝等用途,基本上就是很「工程」,煮起麵來反而給人一種很秀氣的感覺,似乎只需用到三分力氣。

為何煮個麵需要用到這種等級、而且是工業用機器人呢?老闆豪氣的表示,要做就要做到最好,另一個理由倒很實際,目前市面上就是沒有在賣專門用來煮麵的機器人啊!

感覺上利用工業用機器人來煮麵似乎有點大才小用,但如果因此認為煮麵對於機器人來說,就是個輕鬆自在的工作,那您可要多三思!為了這碗麵,店家使用了兩部機器人,一部先備好碗在旁邊等著,另一部負責下麵、煮麵,等麵煮好後,得先甩甩麵勺、瀝乾水,這廂一放好麵條,另一邊馬上鋪上牛肉,再將碗推進注湯機,整個過程大約兩、三分鐘的時間,一碗熱騰騰的牛肉麵就此大功告成!

機器人煮的牛肉麵_愛羅吧(iRobot)
機器人煮的牛肉麵
圖/ 楊谷洋

除了兩部機器人各自的定位、排程,以及彼此之間的配合需要工程師仔細的調教與反覆的測試之外,另一項挑戰則是來自顧客的不同需求,比方說,是要細麵、粗麵,加蔥、不加蔥呢?麵的粗細還進一步影響到煮麵的時間,有的時候甚至是後面點的麵先煮好,整個流程就得跟著調整,相對於工廠較為固定的製程,機器人反而需要擁有更大的彈性來面對區區的一碗麵!

那機器人費盡心思煮出來的這碗牛肉麵到底好不好吃呢?仔細想想,機器人最下功夫的部分就在麵條身上,當然麵條的Q彈會影響到口感,但牛肉麵美味與否的關鍵還是落在牛肉的烹煮、湯頭的調製,但這些都是屬於店家的獨門配方,機器人一點都插不上手,畢竟它並沒有像人類一樣靈敏的味覺。

如此說來,機器人進軍牛肉麵界的優勢還是在於它的精準度與一致性,以及足以長時工作的耐操力。展望未來,機器人如果想要繼續在餐飲業立足,那可要好好善用它遠超過人類的手勁與速度,細細思量哪種餐點最能發揮自身的長才,就此走出一條不一樣的道路!

責任編輯:陳建鈞

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關鍵字: #餐飲產業
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為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
為何台灣製造業在「智慧製造」卡關?AWS白皮書點出問題,提供實踐最佳解
2025.08.13 |

全球製造業正處於前所未有的挑戰中,從勞動力短缺、供應鏈脆弱,到淨零碳排與數位轉型需求的成長,每一項趨勢都正重新定義產業格局。對此,AWS 發布《全球地緣新局時代下的製造戰略:台灣產業韌性與轉型關鍵策略》白皮書,深入剖析製造業在全球地緣政治與市場變化下的挑戰與機會,提供台灣製造業適合的落地策略與最佳實踐方法。

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擔心無法回本、缺乏知識技術,台灣升級「智慧製造」卡關中

台灣製造業在全球供應鏈中扮演重要角色,但同時面臨地緣政治風險、技術門檻高、人才缺口大等多重挑戰。其中在供應鏈韌性方面,壓力更為顯著。根據英國營運持續協會統計,全球近 8 成企業在過去 12 個月曾遭遇供應鏈中斷事件,凸顯全球供應鏈的脆弱,台灣製造業也難以倖免,特別在國際局勢不確定性與在地原料依賴度高的情況下,會進一步放大成本與交期風險。

生成式 AI 應用快速擴展,預計 2025 年台灣企業導入將進入早期大眾階段,並以半導體產業為先導,逐步擴散至其他領域。DIGITIMES 調查顯示,已有 18.1% 的企業採用生成式 AI,並積極用於改善營運效率與產品良率,然而仍有 31.5% 的企業尚未規劃導入,主因包括成本考量、缺乏知識與技術、產業需求不明確,使企業在大規模部署時保持謹慎態度;資誠聯合會計師事務所發布的《2023 臺灣企業轉型現況及需求調查》也顯示,37% 的企業擔心智慧製造投資報酬率過低,30% 缺乏導入知識與技術,27% 不清楚如何實踐,導致智慧製造推動困難。在電子製造業迫切需要專業人才之際,許多產業面臨預算與數據分析能力不足的窘境。

AWS
圖/ AWS

此外,勞動力老化也是台灣製造業的問題。以國發會數據估算,2030 年台灣 50 歲以上就業人口將達 23.8%,導致技術傳承與產線穩定性受衝擊;同時 2050 年淨零碳排目標,迫使製造業必須進行碳盤查與能源優化;加上雖然 9 成企業已啟動數位化,但多數仍停留在營運系統,生產端 IoT 與 AI 應用不足,數據價值未被充分釋放。上述都恐將成台灣製造業升級的阻礙。

全球製造業大變局,智慧製造成關鍵突破口

根據媒體《DIGITIMES》研究,全球智慧製造市場規模將從 2024 年的 3,212 億美元,快速成長至 2033 年的 1 兆 1,583 億美元,年複合成長率高達 13.7%。在社會和全球趨勢的推動下,不只對台灣的製造業帶來新的壓力和挑戰,同時也催生了產業升級需求。

所幸,隨著智慧製造的 4 大技術日益成熟,替台灣製造業帶來更多可能。目前,IoT 透過連接感測器與生產設備,已實現即時監控與資料收集,並支援預測性維護與生產最佳化。世界製造業基金會報告顯示,IoT 已成企業智慧製造的首要投資項目;此外,智慧製造上,AI 現已被廣泛應用於品質檢測、生產流程優化與預測性維護,企業若結合機器學習、深度學習與生成式 AI,即能以數據驅動決策,提升生產靈活性並降低成本。

同時,隨著「數位雙生」的發展,企業可藉其進行「虛擬試錯」與「情境模擬」,在導入新技術前,先模擬其對現有產線的影響,或預測潛在風險與資源耗損,避免浪費;另外,在 AI 大規模應用下,數據隱私、安全風險成為顧慮。「主權 AI」確保企業在可信的基礎架構中進行數據分析與模型訓練,降低數據外流風險,並支援在地資料中心部署,以滿足低延遲、高安全需求。企業若在產業升級中,將智慧製造的 4 大技術整合,即能在自家領域有效推進。

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加速轉型關鍵夥伴登場!AWS 台北區域重磅上線

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過往製造業資料分散在 IoT 裝置、舊設備、資料湖、雲端資料庫與內部系統中,缺乏統一結構與命名規則,也受到組織文化與部門隔閡影響,導致難以擴展或有效利用。藉由「AWS 工業資料經緯」框架,能支援多來源數據關聯與脈絡化,可用於分析、AI 模型訓練與數位應用程式開發,讓資料運用最大化。藉由 AWS 的高性價比基礎設施與豐富合作夥伴網路,企業可大規模部署生成式 AI 應用。

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