人事流動率太高!全自動化的餐飲科技,會是經營者追求的終極目標嗎?
人事流動率太高!全自動化的餐飲科技,會是經營者追求的終極目標嗎?

「智慧煮麵機、智慧咖啡機、智慧茶飲機」這些全自動化的智慧型機器,在日常生活中出現比例越來越高,也逐步取代人力、提供口味標準化、品質一致的食物或飲料。從經營者的角度來看,最在意的或許是採購機器的費用與人力成本之間的效益評估;對消費者而言,最大挑戰或許是「人」的溫度難以割捨。

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主打智慧茶飲機的智飲科技,在歷經多年的產品開發與市場探索之後,開始調整產品思維,從追求完全自動化到趨向務實。智飲科技董事長葉棋揚表示,6~7年前注意到工業4.0的趨勢,心想服務業也應該進入4.0的世代,3年前第一個投入智慧茶飲機的市場,希望把工廠無人化的概念導入到服務業,但卻發現市場推展上遭遇一些很關鍵的問題。

首先,為了追求全自動化的目標,一台機器可能動輒要好幾百萬,這對小本投資的餐飲業來說投入金額太高;其次,全自動化的流程未必適合服務業,例如要插單時就無法處理,而且如果全部都由機器代勞,消費者也會覺得缺乏人的溫度。

葉棋揚強調,自動化不應淪為口號,重點要放在能解決店家的痛點,協助餐飲業產業升級,因此,他們自行經營茶飲店、歷經多時摸索後,發現應該鎖定重複性高的中段工作環節,並以合理的價格推出自動化機台,讓店家可以解決人力流動率高、培訓時間長等痛點。

8~15秒就能自動完成一杯茶飲調製

智飲科技推出的智慧茶飲機,外觀像是一台冰箱,內置有冰箱、冰槽、果糖機、攪拌機,最多可接15條管線,只要先行輸入品項及配方,透過15吋觸控螢幕進行操作,除了固態原料(如珍珠)需要人工操作外,其他程序只要一鍵即可完成,約8~15秒就能完成一杯茶飲,至少可以省去一位調茶員工的人力,培訓時間則可從至少兩週縮短為最多兩天。

此外,這台機器還有智慧提示、遠端更新、維修服務、數據分析等功能,只要茶飲達到低液味時,就會自動提示要準備煮茶及補茶,另外可掌握茶飲用量數據,可進行熱門時段及熱門品項的分析,而包括茶飲品項、配方比例皆可客製化。

新進員工「一鍵出餐」照樣行

無獨有偶,獵豹移動近期也推出首款全自動現調飲品機「豹甜蜜」,只要自行置杯、加入冰塊後,設定甜度、容量即可自行調做茶飲,省去人工量杯、搖茶的時間,約15~30秒即可自動現調各式飲品,比起人工出杯的速度45~60秒,至少可節省一半時間,而且省去員工培訓的時間,新進員工無須教學也可一鍵出餐,並有自動清潔管理的功能。

獵豹移動AI推廣部商務總監呂偉強表示,這台飲品機的口味、物料、配方均可客製化,如果店家需要飲品選單及原料供應商也可協助,可支援4G及WiFi連線,透過雲端管理工具,可隨時掌握原物料庫存及飲品銷售狀況,提供數據分析。

該機台已在台灣及美國銷售,其中以飯店、餐廳、宵夜攤、展覽等詢問度最高,美國則有飯店將其改造為全自動調酒機,後續也將增加外接管線、支援行動支付等功能。

開啟全自動銷售新商業模式

除了智慧茶飲機以外,包括智慧啤酒機、智慧咖啡機也積極搶市,但除了節省人力成本的訴求外,也都紛紛探索可能的創新商業模式。由智活開發的智慧啤酒機,主打「0.1坪的酒水吧」,其採用支付後自動出酒的模式,讓消費者DIY自行完成,店家不用耗費人力也無須經手金錢。

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智活的智慧啤酒機(圖中)於2019年國際連鎖秋季加盟展亮相,獲得大量訂單
圖/ FC未來商務

這台智慧啤酒機採用一體成形,桶酒及氣瓶均置於機器內,降低管線造成之風險,並可透過物聯網控制出酒量及泡沫量,目前在台灣已有40幾個據點,包括熱炒店、餐廳、夜市及酒吧在內。其開放合作經營夥伴參與投資,由公司、場域方及經營夥伴一起分潤,經營夥伴支付權利金後,可針對特定店家場域的營業額進行分潤。

由隆美麥國際開發的Touch Cafe智慧研磨咖啡機,則是主打從豆到杯的精品咖啡,一鍵即可完成,其與咖啡師一起研發,將咖啡師的手沖技法記錄在雲端,透過精確測量與參數設定,掌握每一環節的標準化,還原咖啡的研磨與手沖技法,彷彿喝到如同大師親臨沖煮的極品咖啡,一台機器可製作18款冰熱品項,出杯速度約55~120秒。

這台智慧研磨咖啡機所佔空間約0.16坪,適用於飯店、餐飲、百貨、辦公室、健身房、學校、公共空間、無人商店等環境,除了現金付款外,也支援悠遊卡、Line Pay、Apple Pay等多元電子支付系統,可完全做到全自動銷售,另可透過遠端操控及即時分析數據;除了銷售咖啡飲品外,也可透過43吋螢幕收取廣告收益。

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責任編輯:林芳如、蕭閔云

本文授權轉載自:FC未來商務

FC未來商務,專注未來新商務應用、轉型思維與創新體驗,並結合沙龍分享、展會發表,協助產業找到面對未來的轉型關鍵解方,並連結創新資源。

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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