【林宏文專欄】人機協作,一個台灣智慧製造的新觀點
【林宏文專欄】人機協作,一個台灣智慧製造的新觀點

智慧製造是近年來很重要的產業趨勢,但台灣如何發展智慧製造的討論並不多,最近我花了一點時間研究,也採訪一些業界人士,其中包括原見精機董事長蘇瑞堯。我認為,從人機協作的加值應用與服務切入,是一個很適合台灣發展的方向。

切入正題前,先談一個聯發科創立時的小故事。1997年,聯發科從聯電獨立出來,當時蔡明介選擇切入PC周邊的光碟機IC,原因是當時PC最核心的CPU晶片掌握在英特爾(Intel)手中,英特爾公司又大又強,台灣公司資源規模都有限,因此避開這塊最難挑戰的部分,產品離CPU愈遠愈好。

後來聯發科站穩腳步,才敢切入難度更高的手機晶片。當時手機正從2G功能性手機演變至3G智慧手機,雖然也有大廠如德儀(TI)占據市場,但由於產業出現大變動,品牌客戶也有大調整,例如舊龍頭諾基亞(NOKIA)快速退位;當市場有明顯變化時,正是新公司崛起的機會,聯發科也趁勢奪取市場,成為IC設計業的一方之霸。

聯發科
聯發科最初是從電腦周邊的光碟機IC做起,遇上手機正從2G功能演變至3G智慧手機轉換期,聯發科才趁勢進入手機市場,成為IC設計業的一方之霸。
圖/ 翁挺耀攝影

講這段故事,重點是想談台灣產業發展該有的策略運用。台灣資源、人才都很有限,選擇發展的題目需要有步驟、有策略,還要輔以循序漸進的作法,才能把資源聚焦在不同階段會贏的題目上。

以此觀點來看智慧製造的發展策略,就可以得到一個不一樣的思考。目前全球機器人大廠有發那科(FANUC)、庫卡(KUKA)、ABB(Asea Brown Boveri)、安川電機等4強,另外還有8個規模小一點的品牌,這12家組成了全球最強大的機器人產業聯盟。

人類靈活融合機器高效,達到產線最佳狀態

過去台灣聊機械業,經常談到要發展此行業核心技術的控制器,但多年過去了,要達成這個目標談何容易,對機械後進國台灣來說,想在龍頭廠城牆高築的地方正面對抗,確實很困難。

因此,若要在智慧製造中找到台灣可以發展的路,已逐漸成形的人機協同作業,將是其中重要趨勢,也是對台灣很有利的發展方向,甚至是可以彎道超車的選項。

何謂人機協同作業?

簡單講就是人與機器共同合作完成製造作業。如果從實際製造場域來看,光譜最左邊是全部人工,最右邊是完全機械化,絕大部分的場域都同時需要人和機器,因為機器人可以做無聊、笨重及危險的工作;至於人可以做細緻、多變或檢查工作,當生產線可以更好地融合人與機器時,智慧製造就能達到最佳狀態。

【新聞圖片一】觸覺技術領導品牌原見精機,今日於2020年自動化展記者會上發表最新解決方案—搭載於日本
原見精機的「T-Skin安全皮膚」方案獲得日本川崎重工採用。圖為2020年自動化展記者會上,原見精機董事長蘇瑞堯(左)和川崎重工台灣總經理小野晃司(右)。
圖/ 原見精機

據MIC引用的一份調研資料,預估2027年全球協作機器人需求將達每年32萬台,占當年總機器人出貨量22%,顯示市場商機確實可觀。不過,要達到人機協同作業願景,會牽涉許多技術創新、國際標準、場域規畫甚至勞動法規等,技術與發展重點也朝向機器人的視覺、觸覺等領域發展,這是一塊還未成形、比賽尚在進行中的處女地。

以國內積極推動智慧製造的佳世達為例,2019年就與歐商ABB及工研院獨立出來的原見精機,攜手完成國內首座人機協作產線認證。該產線產品為高階專業顯示器,設計重點在ABB機器人設備上,加上原見開發的T-skin,有如幫機器人穿上衣服、機器手臂就擁有觸覺,可以在碰觸到人時,就立即停止,保護工作場域中人員的安全。

兩大優勢助攻,獨特應用成發展利基

從人機協作的試驗場域來看,台灣也擁有優勢。由於近年來台投資的台商及外商很多,台灣本地製造業過去多以人力組裝,如今開始經歷轉型,也願意多方嘗試,因此人機協同的試驗場域很多。

但若對比日本生產線,幾乎都以自動化機器人為主,很少有人工參與;至於歐洲因為特別尊重人性,人工生產效率並不佳,因此在日、歐等國,都不容易找到類似台灣的試驗場域。

另一個對台灣有利的因素是,台灣掌握很大的下游出海口市場,因為台灣製造業很強,從半導體、面板、電子五哥到傳統紡織、製鞋、石化業等,都有世界級的霸主地位,這些全都是智慧製造的下游客戶,也是台灣發展智慧製造最佳的助攻員,若我們沒有充分利用這項優勢,實在很可惜。

分析機械製造產業的三大發展方向,一是機器人本體,例如上銀、台達、達明;二是周邊供應商,從齒輪、控制器到感測器等業者;第三則是系統整合服務商,例如廣運、盟立及帆宣等公司。

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台灣製造業實力非凡,從半導體、面板到傳統紡織、製鞋與石化等,都極具實力,這些都是發展智慧製造的助攻員,應善用此優勢。
圖/ 佳世達

我認為,這三大項目台灣都已在發展,也陸續看到不少公司展現績效,但每個項目要面對的對手都不同,若能夠在不同客戶的生產場域,發展出更多獨特的應用及加值服務,這將是一個可持續多年的高成長機會。

因此,若從這個角度來看,前述第二、三項將是台灣最有發展利基的領域,也是台灣智慧製造產業爭取與4大龍頭廠及8大品牌,共同競爭與立足的新機會。

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責任編輯:吳佩臻、張庭銉

關鍵字: #智慧機器人
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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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