一斤白鐵做成1/40頭髮細紗!金鼎科蹲6年苦窯,打下全球車用玻璃模布半壁江山
一斤白鐵做成1/40頭髮細紗!金鼎科蹲6年苦窯,打下全球車用玻璃模布半壁江山

傳統紡織業結合金屬業,發展出不鏽鋼金屬單絲或織布,在台灣,金鼎聯合科技可能是第一家,如今已是供應全球汽車玻璃45%緩衝材龍頭。

從連年被檢討存廢,到毛利率逼近5成,成為南緯集團旗下第一家IPO子公司,金鼎能鹹魚翻身並不容易,「我們的生產機具都獨一無二,教科書上都沒有寫。」金鼎科主管分享。

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金鼎科董事長是南緯實業董事長林瑞岳(右),總經理為總經理蕭金沐。
圖/ 王郁倫攝影

「我們投資很多事業,前6年都在虧錢!」南緯實業董事長林瑞岳苦笑。南緯是成衣一貫廠,台灣紡織業曾頂下出口一片天,2001年接手牙醫張金石創立的金屬紡織品公司,沒想到研發與業務拓展難度過高,讓接手的金鼎科團隊前6年成績單一片紅。

40分之1根頭髮細!不鏽鋼織布打出汽車玻璃模布半壁江山

金鼎科用不鏽鋼做細絲線,再織成各種布料,一根單絲大約12微米細,約是女孩頭髮(約直徑80微米)的40分之1,再將整束絲線製程布品,有些做成套管成為運送玻璃滾輪的保護材,更細緻的模布則放到公模上。

這種金屬布耐高溫抗磨又細緻,最適合玻璃廠做耐高溫緩衝材,包覆在模具上,再將加溫700度軟得像果凍的玻璃壓入模具中塑型,最後再快速3秒降溫百度去固型做出有弧度的汽車擋風玻璃。

不鏽鋼不織布做的「模布」必須織得非常細緻,無瑕疵,才能讓玻璃漿接觸模具時夠平整,同時又得肩負緩衝保護模具的功能,讓數千次的玻璃塑型能夠維持一貫品質,這一層中間材功夫不小。

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不鏽鋼金屬套管。
圖/ 王郁倫攝影

「要精細柔軟,上面的絨毛必須如荷花葉上一樣分布均勻,要達到這個功夫,我們花了20年。」總經理蕭金沐表示。過去20~30年前緩衝布用石棉,但容易破損,後來發現會致癌後,紛紛導入不鏽鋼織布,但不鏽鋼絲必須乖乖聽話,一旦織布有瑕疵,玻璃成品會扭曲產生光學折射,影響駕車視線,甚至有沙眼影響品質。

過去車廠對玻璃重視度不高,會用抽驗方式檢驗玻璃廠擋風玻璃品質,但現在全都提高要求,片片電腦檢驗,因此對模布的要求也提升,也成為蹲馬步20年的金鼎機會。

空運嬌貴兒!國際物流不能傾斜箱體30度

但即便產品夠好,要玻璃廠願意用也不容易,因為玻璃廠要降溫停爐換工具,讓客戶意願不高,最後靠一次客戶剛好更換汽車玻璃款式的時機,才終於叩關獲得客戶試用。

而未來,電動車玻璃功能性將比燃油車加倍,因為自駕車許多感測器放在車體內,透過抬頭顯示器將資訊如車速、導航,甚至溫度濕度等儀表板情報顯示在擋風玻璃上,玻璃也從單層變雙層(中間放功能),玻璃片數加倍成為不鏽鋼模布需求成長契機。

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現在一束不鏽鋼纖維紗每支12微米,但未來金鼎科要做12微米「單絲」,朝電子材料邁進。
圖/ 王郁倫攝影

目前包含特斯拉等5大電動車廠都是金鼎科客戶,隨電動車翻倍成長,2024年挑戰3000萬輛,汽車玻璃需求也揚升。

白鐵一斤30幾元,但織成一片布就變200多美元!金鼎科主管表示,這產業完全賺得是「工錢」,但其中功夫不少,由於身價貴,不鏽鋼模布搭的是「國際快捷」空運交貨。

助燃及過濾,不鏽鋼織品用途多

不鏽鋼金屬織布精細,用金屬紗做成燃燒器,也可以增加天然氣鍋完全燃燒,在節能減碳上扮演助攻角色,歐美環保意識高,需求成長中,該業務2022年貢獻度將達1成,另外不鏽鋼纖維燒結氈織品則可以過濾粉塵,成為環保的燃油排煙過濾材。

特斯拉 Model S Plaid
特斯拉玻璃用雙層並要求高品質玻璃,是金鼎科重要客戶。
圖/ 特斯拉 官網

展望未來,從高熱產品做到電子材料是下一個關鍵策略。林瑞岳表示,后里新廠投資5億元設廠,將研發更高精密度的單絲,單絲除能切割晶片,也能織網布做成網板供印刷電路板或太陽能板印刷,目前30~40微米單絲已經量產,未來要朝12微米以下挑戰,贏過日本,成為世界上最細金屬紗供應商。

責任編輯:錢玉紘

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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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