62.5萬劑AZ疫苗抵台、食藥署力拚7天驗完!低溫運送三大關鍵,新創、企業搶加速佈局冷鏈
62.5萬劑AZ疫苗抵台、食藥署力拚7天驗完!低溫運送三大關鍵,新創、企業搶加速佈局冷鏈
2021.07.08 |

編按(2021.7.8更新):台灣自購的62.5萬劑AZ武漢肺炎疫苗7日傍晚自泰國空運抵台,食藥署晚間立即配合派員赴低溫倉儲現場監督拆箱、核對疫苗批號、清點數量、查核運送冷鏈,並且抽取600劑樣品進行疫苗異物檢查,且指出這是首批泰國廠製造的AZ疫苗,會力拚7天內檢驗完畢。

食藥署指出,抽樣的疫苗將攜回食藥署國家實驗室進行外觀、鑑別、pH值、DNA/protein比例、細菌內毒素、無菌及效價等試驗。

世界各國高度詢問與購買的新冠肺炎疫苗,有著嚴格的低溫保存需求,而根據種類的不同,保存條件也大不相同。在相關設施不足的城市或村落,這些疫苗該如何被運送到貨?而低溫運送的冷鏈物流市場,又在科技的進步、疫苗的急迫需求之下,迎來了什麼樣的創新?

冷凍、冷藏等低溫運送,是個存在已久的物流市場,除了常見的食品運送以外,也常應用在醫藥、疫苗等低溫保存運輸,如果儲存溫度錯誤,就可能導致醫藥與疫苗的效用出錯,嚴重者更會造成服用者的危險。

舉例來說,輝瑞(Pfizer)與莫德納(Moderna)兩家廠商的新冠肺炎疫苗要求絕對低溫運送與保存。Pfizer的新冠肺炎疫苗有攝氏零下70度低溫保存的條件,莫德納的疫苗則是要求攝氏零下20度。(上個月,Pfizer疫苗被核准可以在一般冰箱攝氏2至8度條件下,儲存1個月。)

Moderna
莫德納疫苗要須保存於零下 20 度的冷凍倉庫中。
圖/ Moderna 官網

部分大城市的醫院或物流中心或許能達到這些要求,但是,若希望這些疫苗能被配送到物流與倉儲設施較基礎的小型城市、村落等地方,許多物流與倉儲服務提供者就得升級自身設備。在過去這一年全球各國大量索求疫苗的狀況下,間接加速了低溫物流技術的創新與進步。

究竟,新興科技在冷鏈(cold chain)物流市場扮演了什麼樣的關鍵角色?又有哪些公司企業們,推動著這個市場的成長與演化呢?

關鍵一:倉儲、物流自動化

人類能在攝氏零下30度的環境下待多久?以這樣的情況模擬,進出一間將近攝氏零下 30 度的物流倉庫,對物流工人來說是相當嚴苛的工作環境,而低溫倉庫不斷的人流進出,也會為了維持低溫而增加倉庫總能源的消耗。換句話說,倉儲與物流自動化科技,將會為低溫物流市場帶來相當大的助益。

目前常見的包含自動存取倉儲系統(Automated Storage and Retrieval System,ASRS)自動高架存取機、隨行夾具梭動系統、自動叉式升降機,以及自動取貨與置放貨物的機器人手臂或裝置。

美國冷凍服務公司Preferred Freezer Services(現屬全球第二大冷藏倉儲物流公司Lineage Logistics旗下)就在2018年落成全美當時最大的自動冷凍食品倉儲中心,根據他們的管理結果顯示,自動存取倉儲系統為他們節省了80%的人事成本、60%的空間成本,以及40%的能源成本。

然而,因為冷凍物流的低溫環境,其自動化硬體設備要求會比一般物流自動化設備還要嚴格,造成自動化設施的導入成本也比一般物流中心還要高。

關鍵二:資料追蹤系統

自動化硬體操作的同時,當然有自動化管理系統與軟體在背後支撐。包含倉儲管理系統(WMS)、倉儲控制系統(WCS)與倉儲執行系統(WES)等,都能為倉儲與物流管理帶來更高的管理效率,也能透過即時搜集的數據與分析結果,協助倉儲管理。

美國舊金山的線上生鮮雜貨外送服務Good Eggs,因為得提供低溫保存的生鮮貨品與餐點DIY包裹(Meal Kits),有40%的倉儲空間都是冷藏與冷凍的環境,透過倉儲管理系統,Good Eggs能快速掃瞄貨品後,把它儲存到適合的溫度區域,也能即時追蹤食品的過期時效,避免浪費資源,除此之外,更能把這些數據分享到消費者端,提高自己的物流管理透明度。

美國舊金山線上生鮮雜貨外送服務Good Eggs
圖/ Twitter/Good Eggs

關鍵三:低溫穩定包裝技術

除了倉儲所在地區控制溫度以外,整體運送到物品取出之前的過程,這些貨品也得被嚴格保存在低溫下,而貨品的包裝材質使用與設計也是維持保存低溫環境的關鍵之一。

專門瞄準藥廠、生命科學市場的低溫控制包裝公司Softbox,同時也是提供輝瑞新冠肺炎疫苗的物流包裝夥伴,該公司設計出一款能夠重新組裝、結合乾冰共存環境的ULT Shipper包裝箱來確保低溫儲藏。

Softbox_ULT Shipper
圖/ Softbox

Softbox表示,這款箱子允許一天打開2次、一次最多3分鐘仍能維持低溫保存條件,讓施打疫苗人員在不影響儲藏溫度、疫苗儲藏品質的前提下,每天拿出所需疫苗施打量。此外,一個ULT Shipper包裝箱能透過箱內的「再製冰」過程,為箱內疫苗提供30天以上的儲存環境。

2年前,Softbox更與電信商AT&T與疫苗廠商Merck,共同合作無人機運送低溫環境疫苗的專案。試驗場所在長年高溫的加勒比海的巴哈馬群島,他們以無人機、Softbox設計的低溫控制包裝箱,飛過38公里距離,傳遞疫苗,同時,更透過AT&T設計的物聯網感應裝置,遠端監控疫苗包裝箱的溫度。

AT&T、Softbox 和 Merck 測試以無人機飛運送醫療用品
AT&T、Softbox 和 Merck 測試以無人機飛運送醫療用品。
圖/ Softbox

UPS快速投資完成冷鏈建設

受到疫情與疫苗需求,全球物流公司UPS則是從一般物流市場,正式踏入冷鏈物流領域。

為了順利儲藏與運送輝瑞的疫苗,UPS投資了冷凍倉儲中心、乾冰製造以及追蹤即時溫度的感應科技。至今,他們成功完成了110萬次疫苗運送,將1.96億劑疫苗運送到全球50個國家。

在這樣的經歷下,UPS更在近期宣布推出「UPS冷鏈解決方案」,為冷鏈物流需求者提供倉儲、貨運與送貨的全套服務,過程中也會即時提供溫度監控,確保物品維持低溫標準。在新冠疫苗的高度市場需求過去後,UPS也能靠著這套解決方案,替其他低溫運送的夥伴提供服務。

世界各地新創也積極推動創新

除了大型企業以外,一些物流新創也正在以他們的創新服務與產品,撼動冷鏈物流領域。

· INPROUS: 西班牙新創研發了一款專為醫藥物流、實驗室診斷檢體、醫院採檢等市場所需的低溫控管包裝材料,這款包裝不但能夠重複使用、持續監控溫度,也能維持高達96小時的低溫狀態,來完成運輸。
· SmartCAE: 德國新創開發出一款虛擬的模擬系統,讓冷鏈物流供應商能夠利用電腦模擬不同溫度與其他物理環境,以測試運送低溫貨品的可行性,或是溫度改變後產品品質的變化程度等,以模擬來取代多次實際測試,減少資源消耗。
· SolarFreeze: 肯亞的新創研發出一款行動式的太陽能低溫冷藏空間,透過太陽能產生的電力,一部分會用來降低溫度,一部分則會以冰的方式儲存,在沒有太陽能的時候轉化成電能,繼續降低空間的溫度。
· CloudTrack: 印度新創將冷鏈物流的溫度監控技術,以軟體服務的方式販售,當倉儲溫度變化時,就會以簡訊或App提醒訊息的方式通知,此外,也利用地理圍欄的技術,完成貨運卡車的自動打卡與最佳路線規劃。

根據市調機構Technavio報告,冷鏈物流市場市值預計在2020至2024年間成長94.8億美元(約2,627億台幣)、年成長率10%。除了醫藥市場以外,不斷成長的線上生鮮雜貨電商服務,也預計擴大冷鏈物流的市場,舉例來說,有31%的美國人都已經透過線上管道購買生鮮雜貨,冷凍食品也佔了他們購物籃的一定比例。未來,隨著醫藥販售也能線上進行,冷鏈物流的需求必定持續增加。

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本文授權轉載自:FC未來商務

責任編輯:郭昱彣、錢玉紘

關鍵字: #疫情動態
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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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