花兩年才能送完?看航空業運送疫苗的兩大挑戰!拯救全人類的同時能自救嗎?
花兩年才能送完?看航空業運送疫苗的兩大挑戰!拯救全人類的同時能自救嗎?

在德國法蘭克福機場一旁的冷凍倉庫中,德國漢莎航空(Deutsche Lufthansa)正在替幾架退役的飛機做準備,一個由20多名成員組成的團隊,日以繼夜的研究如何安全地在波音777、MD-11貨機,以及客機的貨倉空間內,裝載更多的貨物。

這一切的努力,為的是替全世界的人類配送新冠肺炎疫苗。

「這將是有史以來規模最大、最複雜的後勤行動」,國際航空運輸協會(IATA)執行長Alexandre de Juniac這麼形容。

配送疫苗為何困難?國際航空運輸協會指出,如果地球上70億人口,每人需要施打兩劑疫苗,若以110噸容量的波音747貨機,每次可以運送8000劑疫苗估算,至少需要耗時兩年才能送完140億劑疫苗。

這樣的估算方式或許較為誇張,但不可否認的是,航空公司將肩負起配送疫苗的關鍵任務,這不只是單純的運送貨品,背後仍有不少挑戰。

挑戰一:客機不飛,全球運貨能力有限

過去,許多貨物都是靠客機的機腹貨艙載運,然而,因為疫情導致客運量雪崩式降低,航空公司已經停飛、封存不少客機,目前的貨運能量,並不足以應付疫苗配送需求。

全球機隊規模第二大的達美航空(Delta Air)貨運業務副總裁Rob Walpole就向外媒透露:「為了配送疫苗,內部正規劃重啟部分飛機。」配送疫苗的世紀大任務,也極有可能成為國內航空業者的機會,然而貨機運能是否足夠應付?勢必會成為挑戰。

華航旗下有18架 747-400 全貨機,規模是全球第六大的航空貨運公司,這波疫情也賺到不少貨運財,看好後疫情時代空運佈局,預計引進6架全新波音777F全貨機,第一架已經在本周飛抵台灣桃園國際機場,經過適航檢查程序後,很快就會加入貨機營運行列,明年第一季,也會有777F全貨機陸續交機。

Eva Air
長榮要將尚未交機的的7架787-10型客機,其中三架改成777F型全貨機。
圖/ shutterstock

其實,因為成本考量,華航本來要在6架音777F全貨機交機後,陸續退役747貨運機隊,也因為貨運市場熱絡,確定會延後退役時間,甚至華航內部也在評估,要將封存在美國的兩架747全貨機重啟使用。

華航在全球的貨運網絡,本來就非常完整,隨著新機加入,搭上疫苗運送需求,靠著貨運業務,第四季、明年初的營運成績,有望進一步提升。

至於長榮航空,目前旗下共有五架全貨機,九月分正式拍板,跟美國波音公司(Boeing)達成協議,要將尚未交機的的7架787-10型客機,其中三架改成777F型全貨機、四架787-9型客機,看好的也是後疫情時代的貨運商機。

延伸閱讀:【圖解】華航、長榮都撐不住,只有這家賺到錢!一張圖看6大國航寒冬下的成績單

挑戰二:零下70度才能送,全球航空公司冷鏈大考驗

外媒《財星》指出,新冠疫苗需要在攝氏零下70度的條件下運送,必須經過特殊包裝、使用冷鏈物流載運,這為對航空公司來說,是最主要的大挑戰。

要維持低溫,需要靠大量的乾冰幫忙,不過乾冰在飛機上是管制物品,原因是散發的二氧化碳氣體,可能對機組員及乘客產生危害。

為了讓疫苗維持在適當溫度,美國聯邦航空管理局(FAA)正緊密的跟航空公司以及貨運商合作,開放班機能運載比平時許可量多5倍的乾冰,《華爾街日報》指出,輝瑞製作了手提箱大小的冷藏容器,方便航空公司配送疫苗。

為了降低疫苗的損壞率,達美貨運業務副總裁Rob Walpole表示,他們在亞特蘭大機場有充足的冷鏈設施,先前已經在國際、國內航線,進行過運送疫苗的演練,甚至為此設置了疫苗指揮中心,「過程完全都沒有出現過問題。」

AIRPLANE
隨著疫苗逐地開打,商務、觀光旅遊會陸續湧現,受創最深的航空產業,有機會慢慢復甦,掌握先機、提早佈局的業者,將能在配送疫苗中受益。
圖/ shutterstock

貨運公司優比速(UPS),也正在跟漢莎航空合作,在全球多個機場打造存放疫苗的冷凍設備;DHL生命科學和醫療保健部門總裁Larry St. Onge則說,為了確保疫苗損壞率,會先分析哪一條航線誤點、損壞風險較高,來確保疫苗順利送達目的。

英國日前宣布,成為世界第一個批准使用美國輝瑞大藥廠(Pfizer)和德國 BioNTech 聯手研發的新冠疫苗,並從下周開始正視施打,讓疫情風暴終於看到了終結曙光。

隨著疫苗逐地開打,商務、觀光旅遊會陸續湧現,受創最深的航空產業,有機會慢慢復甦,掌握先機、提早佈局的業者,將能在配送疫苗中受益。

參考資料:BloombergFortuneAJC

責任編輯:錢玉紘

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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。

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