7-11、全家、PChome都用的服務!天眼衛星智慧化車隊管理,5秒內算出最佳路線
7-11、全家、PChome都用的服務!天眼衛星智慧化車隊管理,5秒內算出最佳路線
2020.09.12 |

過往的物流與運輸業,只能做被動的監控、知道車輛目前的所在位置,對於業者而言並無法做到最全面的掌控;此外,近幾年來國道因為運輸車而發生重大車禍的比例上升,交通部也越來越重視運輸車的安全性與管理辦法。

1990 年代,由於網路等技術革新,以數位資訊當作管理的依據成為趨勢,例如人口活動、土地資源運用與等,便需要仰賴地理資訊系統(Geographic Information Systems,GIS);有鑑於國內 GIS 技術發展需求,逢甲大學地理資訊系統研究中心整合政府、業界與相關學術單位的資源,除了土地資源管理相關的應用外,還研發出運輸管理相關的載具導航、追蹤、派遣管理等系統,在穆青雲副教授的帶領下,於 1997 年成立天眼團隊。

2001 年,台塑集團由於有從雲林麥寮配送油品至各加油站的需求,天眼團隊承接此案,並成功開創大型車隊即時派遣、追蹤、管理的案例,此後不斷有車隊管理、運輸物流業者前來尋求合作的可能性,於是天眼團隊在 2008 年正式成為公司,並且持續與逢甲大學地理資訊系統研究中心保持產學合作的關係。

從逢甲大學地理資訊系統研究中心獨立出來的天眼衛星科技股份有限公司,長期研發 GIS 系統並打造了「天眼智慧運輸物流管理雲」,整合 GIS、GPS、影像感測處理、無線傳輸、行動運算、資料探勘、AI 演算法與雲端運算等多項先進的空間資訊與通訊技術,提供全方位的智慧運輸物流管理方案、大甲媽祖遶境即時位置以及垃圾車等即時定位追蹤的服務。

不只安排行車路線,行車安全與貨物狀況同時兼顧

傳統的運輸與物流作業,最害怕的就是調度人員請假以致無人分配工作,或者是在分配工作與調度車輛時,無法平均分配貨物、里程、獎金等等;此外,對於駕駛人員的駕駛前身體狀態、駕駛中行為也無法得知,行車安全便無從保障。

天眼團隊將完整的運輸與物流作業分成運輸前、運輸中、運輸後三個階段,再針對駕駛、車、貨物三個角色的各項需求與痛點去設計。就分配貨物而言,天眼智慧運輸物流管理雲會根據當日貨物的領送貨地點、取貨時窗、貨物體積與重量、上下貨的先後順序,去安排送貨的車輛數目以及路線,並且平均分配每輛車的行車距離、時間、獎金等等,「這些程序,AI 在五秒內就可以算完了。」穆青雲說,相比於傳統的調度人員作業,AI 不僅快上許多,也避免了分配不平均、導致司機薪水相差太多的糾紛。

天眼衛星將運輸物流管理分成前中後、人車貨九個部分,依照不同需求設置不同的監控性能
圖/ 天眼衛星提供

至於行車安全,駕駛人員需要在監測站做完血壓與酒測檢測之後,才可以放行車輛,並且運用手機的 app 進行車輛巡檢,方可送貨。

行車期間,則有影像辨識系統協助車前碰撞預警、車道偏離預警以及注意力輔助系統,保持駕駛的安全,若有偏離車道、駕駛員不專心開車等狀況,系統都會發出警示,後台監控人員不僅可以同步看見這些影像,也可以在後端的地圖上監控車輛是否有逾時停留過久、偏離路線等等的異常狀況,甚至發布「送貨延遲」預警。只要上述的異常狀況發生,系統會自動將異常的影像紀錄留存、上傳雲端。

出現異常停留,管控者可以調閱即時影像
圖/ 天眼衛星提供

所有的行車數據至少每三十秒就會記錄一次,而一台車的所有感測器會有近百種狀態,若是一個大型車隊(四千台車左右),則每分鐘就會有將上萬筆數據需要紀錄;由於行車記錄資料量非常多,大數據分析又非常需要運算資源,因此天眼選擇將資料上傳至微軟雲端平台 Azure,「雲端可以同時處理這些資料,並且分析與運算,也不會塞車。」所有行車的數據在送貨完成之後,就會在雲端上進行運算與分析,進而輔助管理者往後的決策。

無論何種運輸都可以客製化開發,成為天眼最關鍵能力

除此之外,天眼衛星也會針對不同物流業者的需求,進行客製化的系統設定。例如貨車的尾車,常常發生拖錯車、忘記放置於哪個卸貨地點、無法得知保養記錄等狀況,因此在尾車上安裝了辨識器,必須在行車前配對正確才可以上路,還可以記錄到尾車的即時訂位與輪胎的使用里程數,做到完全的監控與管理;此外,基於安全,物流業者會規定駕駛在倒車時不能超過一定距離,以及需搖下車窗,天眼衛星便研發了記錄倒車次數、距離、及是否搖下車窗的監測裝置,以此確保駕駛員嚴格執行規定。

天眼衛星尾車辨識系統,可以避免尾車配對錯誤,也可以記錄尾車行駛里程已做到保養與管理
圖/ 天眼衛星提供

隨著業務的增加,天眼團隊服務的領域逐漸從車隊管理、運輸資源管理跨足到物流管理,運輸物流業者的行話,竟成為天眼團隊「甜蜜的煩惱」,穆青雲笑說:「例如他們說『零擔』,我們一開始不知道是什麼意思,做久了以後才知道原來是指併貨運輸的概念。」

當新的服務開發出來後,天眼衛星會同時詢問其他客戶是否需要更新安裝。目前天眼衛星針對冷鏈物流研發行動溫度計,「例如像便利商店鮮食等,尤其需要送到離島的物資,他們就會有這樣的需求。」除了與兩大便利商店物流合作外,天眼衛星也與 PChome、全球機車快遞、金車物流、山立通運、中華郵政、復康巴士、多元計程車等單位合作,天眼衛星將繼續實踐「人更安全、車更節能、貨更便捷、用心服務」的服務理念,成為輔助運輸物流產業升級的領航者。

無論是地圖、演算法、影像辨識等技術,都是由天眼衛星自行研發,而這些關鍵能力,與持續和逢甲大學保持良好的合作密不可分,「成功從學校獨立成為公司運作的團隊並不多,但關鍵是成立公司後,如何與學校維持產學合作關係。」穆青雲秉持著飲水思源的心態,因為學校提供了大量的研發資源,且許多跨領域的合作與研究,在學校進行也比較容易,這些都是天眼團隊能夠服務不同物流業者需求的關鍵。目前天眼衛星並無急需的募資計畫,但是希望能找到可以共同合作的夥伴,藉由投資來增加彼此合作的實質性與深度。

天眼衛星專案經理王世傳與總經理穆青雲
圖/ 數位時代攝影

創業快問快答

Q:希望提供這個社會什麼價值?希望解決甚麼樣的問題?

A:人更安全、車更節能、貨更便捷

Q:最常被客戶或投資人問起的事情?您會如何回應?

A:隨著無人車議題發展,許多客戶也開始關注無人車對於運輸產業的衝擊與影響。長遠來看,「人」不會被完全取代,產業型態有可能從勞力密集轉型為技術密集,這樣的趨勢正是我們著力技術研發的重要利基,天眼可以提供運輸前的資源規劃、運輸中的資源管理、運輸後的資源分析整體服務。

Q:創業至今,做得最好的三件事為何?

A:

  1. 協助台塑油罐車(1999~2000)建立車隊管理系統,為全台灣第一個導入空間資訊GIS與衛星定位GPS技術服務的運輸管理系統。
  2. 針對國內及跨國性企業(包含超商、宅配、電商),提供適用台灣在地性的運輸物流技術服務,目前客戶包含7-11、全家超商、金車飲料、奇美實業、全球商務快遞等。
  3. 導入駕駛注意力輔助系統,服務客運業、貨運業需要長途駕駛的運輸產業,提供駕駛注意力分析警示、路線偏移警示、車前碰撞警示等機制,有效提升行車安全與用路人安全。

團隊資訊

公司名稱:天眼衛星科技股份有限公司
成立時間:2008/7/4
產品名稱:天眼智慧運輸物流管理雲
上線時間:2010/1/1
團隊人數:58名
官方網站Facebook新創資料庫

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五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承
五十年零售老店的 AI 轉型:良興攜手 Data-DI,打造專屬 AI Agent 賦能組織升級與知識傳承

1973 年,良興從台北光華商場一間 50 坪的電子零件行起家,半個世紀後蛻變為年營收破十億、毛利率 18% 的全通路 3C 品牌。不過,伴隨規模擴張帶來的不只是成長,還有日益加劇的管理摩擦。門市遍布全台、品項高達近萬筆,加上跨部門協作頻繁,行政耗損與知識傳承的缺口,成為這家老字號邁向下一階段的隱形天花板。

良興總經理賴志達回顧,從電子零件跨入電商、從線下擴張到 OMO 全通路、再到會員深度經營,作為 3C 零售業者,良興每一波轉型都走在同業前面。「現在輪到 AI 了。如何做到人機協作、AI 賦能,就是良興第五波轉型的核心命題。」

AI 自動化,從行政細節釋放組織戰力

轉型需要夥伴,而賴志達評估合作夥伴的標準很明確:技術能力是基本,產業知識(Domain Know-how)的深度是關鍵,回饋速度更是最終決定因素。2025 年的未來商務展上,良興選擇攜手 Data-DI,看重的正是其「策略諮詢 + AI 產品 + 落地陪跑」三軌並行的實施能力。

很快的,良興與 Data-DI 合作的第一個專案,就落在最耗費人力、卻最常被忽視的環節:會議記錄。「會議如果沒有產值、沒有效果,對企業很傷!」賴志達說,他每天參加許多會議,但跨單位協作的會議記錄長期依賴人工聆聽與逐字整理,常出現人名誤植、決策遺漏、行動項目無人追蹤,讓會議效果大打折扣。

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良興總經理賴志達
圖/ 數位時代

為了解決會議記錄的痛點,Data-DI 業務副總包威棣指出,在導入工具以前,團隊須先釐清三件事:場景是否具備落地價值、哪些流程節點適合 AI 介入,以及以終為始地掌握客戶真正想要的輸出樣貌。這些看似基本的提問,都決定 AI 能否精準落地。

確認方向後,良興與 Data-DI 成功導入 AI 會議記錄自動化系統,透過模糊比對技術校正語音辨識誤差,並將生成的雙版本報告直接回存至既有資料庫,不僅將行政人員從重複性作業中釋放,也為後續的 AI 應用奠定扎實的系統整合基礎。

賴志達分享,現在他去外部開會也會用這個工具,運用 AI 把錄音轉文字、再整理成簡報,很快就能完成,更令外部夥伴驚艷。「我認為這是很成功的案子!也提醒想做 AI 的老闆們,與其急著搞大架構,不如先從小工具讓公司嘗試 AI,建立理解和認同。」

AI 把資深員工大腦轉化為資產

補完行政效率的缺口後,良興接著切入更深層的營運核心:知識傳承。過去,頂尖銷售經驗長期鎖在少數資深員工身上,新人培訓耗時三個月,員工離職即帶走知識資本。與此同時,網路資訊發達,消費者進店前早已掌握基本規格,3C 通路門市人員要如何發揮更多價值?「我要門市的人不是死背規格,而是面對客人時,能用客人能理解的方式對話。」賴志達說。

為此,Data-DI 協助良興建置 AI 門市教育訓練系統。系統透過六大自動化關卡,串接教材生成、審核上架、AI 銷售對練與成績回報,主管僅需在核心節點審核;員工透過手機語音對練,系統依口吻、專業度、回應力等維度自動評分。賴志達表示,目標是將新人培訓期縮短至一個月,讓數十年累積的銷售智慧轉化為可複製、可傳承的企業資產。

然而,要讓這套系統真正運作,得先解決兩個根本問題:資料從哪裡來?以及訓練如何更準確?

「以前大數據時代,講的是資料要大、全、細、實;現在 AI 要做到的是準(準確)、合(合乎場景)。」包威棣說。良興不同廠商提供的素材品質參差不齊,Data-DI 除了整合內部資料,也補充加入外部市場評測內容以填補空缺,再透過人員審核機制過濾雜訊,搭配 agent 架構的多層步驟與知識限定,確保系統能精準提煉對應品類的訓練素材。

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Data-DI 業務副總包威棣
圖/ 數位時代

賴志達則看得更遠:「這些教育訓練的內容,也將成為公司未來訓練機器人很好的原料。」

Data-DI 陪跑型顧問,帶領企業 AI 轉型

良興與 Data-DI 合作的兩個專案中,雙方共同克服了長提示詞邏輯混亂、AI 幻覺污染知識庫、逐字稿讀取逾時等技術難題。邁向下一步,賴志達表示,公司各部門很早就建置 Power BI 報表,但數據豐富不等於決策清晰。「數據是土壤,如果沒有梳理,就沒有用了。」因此,他的下一個目標是活化數據資本、推動行銷自動流,以精實的人力持續驅動成長。

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良興攜手 Data-DI 推動 AI 落地,以小步快跑模式為企業創造變革。
圖/ 數位時代

包威棣則從顧問視角歸納兩個觀察:AI 導入需要高層認同、由上而下推進,像賴志達這樣持續引領良興走在業界前端的決策者,就是不可或缺的推手;而單點工具的價值,終究要累積成組織體質的轉變才算真正落地。「就像會議記錄改變了會議當責的結構,人員訓練改變了知識傳承的方式。從點狀應用走向企業變革,這種決策思路才是 AI 真正深入落地產生價值的關鍵。」

最後,對於仍在觀望AI應用的企業,他則建議:「未來 AI 導致的落差只會愈來愈大,人會變成超級工作者,企業會變成超級企業。開始做就對了,先做一個三個月的小任務,降低落差、再急起追上。」從痛點切入、小步快跑,讓組織在實作中累積對 AI 的理解與信任,這正是 Data-DI 的陪跑哲學。

有關更多 Data-DI 相關資訊,請查詢網站:https://www.data-di.com/

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