聰明經濟學,eMOVING iE125讓外送員智慧輕鬆賺
聰明經濟學,eMOVING iE125讓外送員智慧輕鬆賺

外送員職業的興起,當然與美食平台的成長脫不了關係。然而,也與近年來經濟型態轉型有關,人們更嚮往自主創業、聰明賺錢的自由工作者。能自由安排班表、穩定取得收入的美食外送平台送餐外送員,其實就像是外送行業中的自由工作者,承包外送平台的業務,自行承擔購置、使用與養護機車等成本,再從中賺取利潤。也因為這樣的模式,成本的評估就顯得更加重要,包括購車、使用、保養以及後續維修等,都會影響自身的收入與利潤。尤其是車輛的使用成本,平均每月近2,000公里的外送里程,光是油資就是一筆龐大的支出,在選用車輛上,更是需要斤斤計較。

在加入外送行列之前,車輛的選擇是最重要的決定

雖然投入美食外送行列才大約2個月的時間,劉先生在決定投入之前可是做足了功課,尤其是在車輛的選擇這方面。正式成為美食外送員前,劉先生已經把所有目標設定,也就是普通重型級距的傳統燃油機車看過一輪。幾經思量,卻還是沒有找到真正中意的車款。一直到eMOVING決定推出iE125之前,才透過管道私下知道,中華汽車的eMOVING電動二輪品牌正決定推出一款性能、規格與普通重型燃油機車同級的電動機車產品。考慮因為從事美食外送行業,行駛里程高,而電動機車具有故障率低、免更換機油、空氣濾芯等保養耗材,而且電費仍較燃油價格便宜等因素,決定將目標從傳統的燃油機車轉往電動機車。再加上充電式的iE125的資費方案是以充電時間為收費標準,與換電式電動機車以里程計價的模式不同,更適合高里程數的外送員使用。於是,eMOVING iE125也從各款電動機車中脫穎而出,成了劉先生眼中最好的選擇。

數位時代
在眾多的機車產品中,劉先生選擇eMOVING iE125作為投入美食外送員工作的夥伴。
圖/ 數位時代

汽車等級的安全與後盾,讓信心大增

之所以選擇eMOVING的iE125,除了電動機車的低故障率、養護成本更加低廉,還有充電資費方案對於外送員更為友善之外。很大一部分是與劉先生選擇投入美食外送工作的原因有關。當初之所以會從事美食外送工作,主要是因為老婆懷孕,而且小孩年紀小,希望有更自由調配時間的工作。也因為有小孩的關係,更看重的是車輛的安全性,一方面iE125的動力調校以舒適為主,不像一般電動機車容易有「爆衝」的感受,與以往騎乘汽油機車類似。同時,eMOVING背後的中華汽車所擁有的資源與品牌形象,加上做功課時發現eMOVING是用等同於汽車的規格開發電動機車,對於車體的剛性、耐用性與可靠度等,都採用較高的標準,這也讓留先生對於iE125有充分的信心。

搭配充電站點,靈活安排送餐路線

即使成為iE125車主的時間與從事美食外送員的資歷相同,都才大約兩個月的時間,劉先生的iE125行駛里程卻已經超過4,000公里,每日平均的行駛里程介於120至125公里左右。劉先生表示,最主要的改變,在於使用模式的不同。選用每月599元充電方案的他,不再像是以往騎乘汽油機車,總是在油表將晉見底才前往加油站加油,而是每天晚上趁著休息時間,就使用家用充電的變壓器在家充電,隔天早上8點出門開始工作之前,就有能量飽滿的iE125可以使用,在工作期間,再透過快速充電站與超級充電站補充電力。這樣的使用模式,也讓她會更進一步思考工作時的路線規劃,點對點的移動過程中,思量會否有充電的機會,藉由取餐的等待時間,或者等待案件配送的時間,就近前往附近的充電站充電,也可藉機休息,人跟車都有補充能量的機會,也更聰明的規劃取餐與送餐路線。

數位時代
雖然才交車約兩個月的時間,與投入美食外送員工作的時間相當,但行駛的哩程數已經超過4,000公里。
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在每趟外送過程中,都可以直接透過手機規劃目的地與充電站的動線安排,有效利用時間
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在公所的超級充電站剛好遇到其他民眾也在為自己的愛車充電
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低重心的騎乘安心感與電動中柱帶來的尊榮感、穩定性,為工作帶來大加分

而且,iE125將電池安裝在腳踏底部,所帶來的低重心,還有剛性足夠的車體結構,以及如同汽車般的組裝扎實度,還可以為美食外送員帶來出色的操控表現,搭配上0-50km/h加速僅需3.9秒的性能表現,都是幫助外送員能夠準時將餐點送至客戶手上的後盾。劉先生表示,使用iE125,往往都能較App所預估的時間更早抵達,能夠好整以暇地運用標配的電動中柱,將車輛立起,把美食送到顧客手中。電動中柱的功能,不但展現了更尊榮的服務,也能減少因為趕時間使用側柱,或者傳統中柱時的側傾與震動,而造成食物易出或者受損的機率。另外,也因為iE125的寧靜度,甚至可以獲得部分追求居住品質的社區允許,直接把車騎至社區內部,無需下車步行或者熄火牽車進入,在夜間或者清晨送餐,也能避免影響住戶,對於居民更為友善。

數位時代
iE125的操控性與性能表現,讓劉先生往往都能比App的預估抵達時間更早到達。
圖/ 數位時代
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電動中柱不但能帶來更高的尊榮感,也可以好整以暇地拿取餐點,亦避免餐點因為震動或者車輛傾斜而溢出。
圖/ 數位時代

工作的時間有限,降低成本是最實質的幫助

但是,真正對於劉先生的生活最大的實質幫助,還是因為使用iE125所帶來的低營運成本。雖然一開始就使用iE125,但是在外送員群組中,劉先生也與使用一般汽油普通重型機車的外送員交流、討論,發現除了油資之外,汽油機車還必須定期進行保養,更換引擎機油以及昂貴的空氣濾芯等保養耗材,每日里程接近的狀況下,每日平均花費的成本約為120元左右。iE125因為只需要更換齒輪油,而且齒輪油大約是每3,000公里至5,000公里才需更換,而非機油每1,000公里就須更換,加計使用快速或超級充電站的充電費用與家充電費,每日的成本平均只有50至60元左右。而且,大力推廣電動機車的桃園市,目前也在桃園境內提供5座免費充電站,對於劉先生來說,還可以大幅降低外送成本輕鬆賺錢。同時,聰明的路徑規劃,還有休息時間的分配,iE125都能讓美食外送員更全面的搭上這股智慧經濟趨勢。

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充電費用較油價更低,加上低故障率以及免引擎保養相關耗材費用等,使用iE125從事美食外送工作,讓劉先生能夠聰明輕鬆賺。
圖/ 數位時代
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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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