人人拿把放大鏡
人人拿把放大鏡
2003.01.15 |

過去十年,全球化加上科技爆破,企業的改變通常來自轟然一響,例如Nokia、Samsung、IBM,但在市場規模不大的台灣,聯強選擇的進化力量,則是來自細節的點滴累積;「過去十年談『創新』談得讓這個字眼都貶值了,讓許多人以為凡事都要大轉折才是進步,」總裁兼執行長杜書伍指出:「我從來不這樣認為,我相信小事的累積力量。」
在別家公司,管理浪費是防守策略,但在聯強,聯強人卻把它看成「進攻策略」。研究通路產業的台大國企系教授趙義隆指出,兩種明顯的通路區塊已經在台灣沛然成型:「自營商品開發」型,以及「削減流通成本」型。前者著重如何創造價格與品質差異性,以7-Eleven為代表;後者則是靠縮減訂貨、進貨等過程成本產生競爭力,就像聯強。「沒有一家公司能夠把『浪費』完全消除,就像穿了一件到處都是洞的衣服,賺進來的錢天天ㄉㄡ ㄉㄡ ㄉㄡ、一路走一路掉,」杜書伍說:「要把看來天生會掉的錢賺回來,就得很精緻地管理。」

**抓耙子部隊

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精緻的第一步,就是強迫發給每個員工一支放大鏡,而且幫助他們既看同事,也看自己。
早期林口物流中心剛成立時,杜書伍每天早上7點半,就拿著碼錶出現,實地測量作業流程所花費的時間,現在的他雖然不再親自動手,卻把精神制度化,在運籌事業群內,每個生產區都編有好幾位的規劃人員,有的盯報表,有人查系統,有些則在線上走動,隨時回報異常的狀況,「他們的工作就是不放過每一個小毛病,」運籌事業群總經理魏輝認真地說著。
進入自動化包裝區裡,發現魏輝所言不假,不論是顯示器還是電腦主機,流暢地從面前快速通關,魏輝指著貼封箱膠帶的機器,「別小看這個動作,裡面也大有學問。」原來,早年聯強自日本引進一批自動化包裝機具,卻時常發生膠帶封箱不緊的情況,後來規劃人員比較人工封箱的動作後發現,人工封箱不只是把膠帶貼上去,習慣上還會用手來回撫貼,但機器只會將膠帶壓上去而已,規劃人員找來好幾種不同的小器具試驗,最後發現只要機器上加上一把油漆刷,就可以完成人工撫貼的效果,輕鬆解決問題。

**每天快一點

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放大鏡既看實際的花費,也看抽象的時間,畢竟對物流事業而言,一個貨架滾動商品出貨的數量(週轉率),更是大成本。「我要求規劃人員,每天都要問自己,還能不能再快一點?」
魏輝說。說起來也許不相信,一台全空的機殼,可以在6分鐘內完成組裝的工作,變成一台桌上型的主機。而去年最讓魏輝滿意的,就是把人工包裝線的產品換線時間,由7分鐘,縮短為3分鐘。這條線的主要工作,是把由原廠送來整批裝箱的產品,分裝成適合個別消費者購買的單品,例如拆箱、貼保固貼紙、檢查配件、裝盒等,都是線上的工作,但因為聯強手中產品極為多樣,所以一條線可能這個小時負責的是手機,下一個小時就變成了PDA,由於產品大小及內容都不一樣,流程必須做局部調整,這中間就產生了時間的浪費。
魏輝說,瑣碎的動作太多,是造成時間浪費的主因,舉例而言,因為產品的不同,貼紙大小不一,而每個線上作業員常會照自己的習慣來撕貼紙或擺放位置,雖然對作業員本身順手,但是卻要花費較多的時間做協調溝通,於是聯強在工作檯上畫出貼紙擺放的位置,而原本用手來撕貼紙的方式,也改為用美工刀來進行,同時也要求將工作模組化,「由7到3分鐘,光省這4分鐘,已經調整了一年。」

**誰敢打破貞節牌坊

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10多年管理運籌的經驗,魏輝體會到,要達到完美境地,不是用大目標管理,而是累積小目標來完成大目標想要的結果,他以聯強完成的「盤點結果零誤差」為例,當年為了克服這個幾乎是所有企業都面對的大問題,魏輝的做法是先告訴員工,「我們先試試看:能不能做到一天沒有誤差?」因為只有一天,員工相當樂意配合,任務當然順利完成,再隔幾天後,魏輝宣布,「上次做得很好,不如來試試看3天零誤差?」有了一天零誤差的經驗,員工也覺得3是個合理且可以做到的範圍,魏輝再度達成任務。由於盤點是跨部門的協調工作,一人出問題,就會影響大局,為了鼓勵每個人把自己的事做好,魏輝自己打了純銀的獎章,頒給表現傑出的同仁,這招的確達到目的,這麼一路下來,直到5年前,不用任何鼓勵,所有人都知道這事的重要性,「要讓政策成為組織裡的氣候,每個人才會有感覺,」魏輝驕傲地說,「我們已經連續14年都保持盤點零誤差的紀錄,因為沒有人想成為打破貞節牌坊的那個人。」
這麼多的小改善,是聯強比較聰明嗎?「我只是會要求所有人回到事情的源頭看問題,了解舊事物的本質,掌握其精髓就能運用自如,」杜書伍說:「這種發現,對我而言,才是貨真價實的創新。」

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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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