直擊抗疫隱形功臣!台灣拚成全球口罩生產大國,揭一週出貨10台產線秘密
直擊抗疫隱形功臣!台灣拚成全球口罩生產大國,揭一週出貨10台產線秘密

因應武漢肺炎(新型冠狀病毒)疫情,政府預計要 在二月底、三月初左右讓國內口罩產能每日達到1千萬片,若達此規模量,行政院長蘇貞昌說,台灣將意外成為全球口罩第二大生產國。

為達成目標,經濟部指導工研院攜手精機中心、金工中心等法人機構與工具機公會等單位,一同協助廠商要增建「60組生產口罩所需的設備及產線」。

今(14日)行政院院長蘇貞昌、經濟部長沈榮津一同參訪位於新北市鶯歌區的口罩自動化設備大廠權和機械。原本一年產能最多為30台產線設備的權和機械,在工研院的協助下,將在一個月內完成20台設備,相當於增加約200萬片口罩的日產量;另外40台設備則由位於五股的長宏機械負責生產,並由精機中心與精工中心提供支援。

工研院、精機中心、金工中心投入協力,趕工生產口罩設備

此次前來支援的工研院機械與機電系統研究所,智動化介面技術部的工程師陳永文表示,這次工研院派了約20人前來支援,自5日起進駐,確認與零組件協力廠商進貨以及關鍵零組件的貨量等問題,同時組裝設備,在10天內完成4台產線設備。

下週他們更預計交貨10台,馬不停蹄地趕工。

口罩工廠
陳永文(左)為這次工研院派來協助權和機械提升口罩生產設備產能的專業人士之一。
圖/ 蔣曜宇攝影

陳永文說,這個機台包含馬達在內,幾乎全部零件都是台灣生產,只有關鍵零組件「超音波熔接機」是從國外進口。但就權和機械來說,由於平時就有備貨,所以目前關鍵零組件的供應無虞。

一台口罩產線設備需要裝設五台超音波熔接機,用途在於將口罩三層布料、耳帶的接合,以及口罩的封邊等步驟上。

原則上,一台設備產線一分鐘約生產120片口罩,若24小時運作不停歇,一天最理想情況可以生產約17萬片,但扣除補貨等流程,一台設備一天可以生產10萬片左右。

口罩生產流程大公開

一個口罩的成形需要有三個步驟。一個外科口罩共有三層布料,外層紡黏不織布用於防水;中層熔噴不織布為靜電濾材,用來吸附病菌及有害物質;內層不織布則有透氣效果、可以吸收口鼻分泌物。

在產線中第一步驟中,口罩的三層布料透過熔接成形,經過第一個機台「口罩本體機」。此處每分鐘會處理120片口罩。

口罩工廠
生產線起點、三層布料各自捲入產線中。
圖/ 蔣曜宇攝影
口罩工廠
經過口罩本體機,三層布料熔接成形,鼻樑的壓條也是在此處接合進去。
圖/ 蔣曜宇攝影

後來經過分流,由兩道產線流進兩台耳帶機中掛上耳帶,最後進行封邊即完成。此處一台耳帶機每分鐘會處理60片口罩,兩台加起來是120片。

口罩工廠
經過分流,每分鐘120片口罩分半,流進兩台耳帶機進行接下來的作業。
圖/ 蔣曜宇攝影
口罩工廠
在耳帶機掛上耳帶、封裝後即完成。
圖/ 蔣曜宇攝影

根據經濟部公告的「口罩生產廠商利用本部附條件贈與機台生產口罩遴選」結果,未來這60台設備將分配給15家口罩生產商,分配到最多(10台)的有三家廠商,分別為康匠、永猷及恆大。康那香、順易利則分別拿到5台,其餘20台則將分給10間廠商,預計將於三月初開始正式生產。

蘇貞昌院長表示,目前第一階段的口罩供應是採實名制一人七天內買兩片的措施,第二階段口罩供應量起來後,則會優先提供醫護人員、基層診所、需長跑醫院的特殊疾病人士、陪病家屬、以及需要口罩的特別產業等。

他也呼籲大眾,要正確地使用口罩,同時贊同許多民眾響應的「你先領 我OK」的活動,期許政府到民間上下一心,一起完成防疫的任務。

責任編輯:蕭閔云

關鍵字: #武漢肺炎
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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。

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