成功創業的5個行動提案
成功創業的5個行動提案
2002.09.01 |

聯強國際自1988年成立以來,已經14個年頭。常有人問我,如何在神通集團裏內部創業,如何將聯強經營到目前這樣的局面。其實,整體來說,我只是「想把事情做好」而已。
1984年我負責集團在科學園區第一座工廠的建設,包括財務、人事、總務、資材等工作,我全都接觸到了。我一直很感謝這一年,因為那是我生命的最大轉折。正因為我想把事情做好,所以我不挑工作,只要能解決問題,我什麼都做。涉獵的廣度因而不斷擴大。
「把事情做好」,很簡單的五個字,但怎麼做才會好?以下5種方式,是我創業至今的若干領悟。

**公車理論

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機會和實力,就像人在坐公車一樣。機會是公車,它是不等人的。公車到站時,如果你已經在那兒等,也就是實力足夠,它就把你載走;如果你還沒到站,也就是你實力不足,那你是搭不上的。
如果你還沒到站,但猛地衝上車,你可能會吊車尾,也可能會一個沒抓穩摔下來。換句話說,只要你能「準備實力、等待機會」,一旦公車來了,你的成功率會比實力還不夠就硬上要來得高。

**「讓錢追人」理論

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二十多年來,我從未和老闆談過薪水,也從來不去想我會有多少錢、多少權,只是想把事情做好。事情做好了,錢就自己來追我。一旦收入不錯了,自然就不用再去想錢。
台灣話說:人兩隻腳,錢四隻腳,人要追錢是很難的。反之,你有能力,老闆怕你跑掉,會主動加你薪,讓錢來追你,不是很舒服嗎?與其千方百計只想讓老闆加薪,倒不如把心思放在工作上。只要有成果,錢自然就會過來。
這樣的良性循環所得到的效應,會使你在職涯裏不但擁有財富,也擁有地位與智慧。人不會不喜歡財富,財富要有;若有地位,人家會尊重你;但也要有智慧,人家才會尊敬你。

**「立志做小事」理論

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我們指揮電腦做一件事情時,軟體其實要寫得很細。比方說,要從A點走到B點再轉彎,可能得分解成一百個小動作。我是工程師出身,因而在不知不覺中,培養出一種思維:把一個很簡單的動作,看成一百個步驟。
把一個東西解體到很細微,你就很容易看到它的真正本質,看到它哪一個環節,最可能是成敗的關鍵。這樣的工作習慣,可以增加你對事物的透析度與解讀深度。在設計流程與作業體系時,也可以做得更細膩。 這幾年我最大的感受之一是,凡事都有其當下的情況,使它為了符合當時需要而做。隨時空演變,老方法會變得不合理。這不合理有它的歷史包袱和背景存在。所以我們常說要突破、要創新,要做得比別人更好更成功。
雖然供你選擇的新作法並不少,但你必須有能力把事情做非常細膩的解構,才能看到真正的答案。
我非常重視小事,就是因為它才是關鍵。「中事」大家都會做,很表面的;大事就是方向、願景、策略。如何把大家都會的事做得很出色?關鍵就在許許多多的小地方,你是不是都一一注意到了?你有沒有真正掌握與發揮它的精髓?如果有,你會與眾不同。

**「深度學習」理論

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現在,我們手邊的資訊非常充足,取得資訊也非常容易,但我總覺得學習很容易陷入因吃太多、吃太快而沒消化的困境。
我認為學習應該以你現有工作或專精領域為核心,再往相關的周圍領域去吸收、學習。不但你的學習範圍獲得控制,學習和你現有工作的直接關聯性也會變大。這樣你才能真正對每一樣東西,花足夠的時間去了解和體悟它的內涵。這叫消化。
我看東西都很慢,因為我是一面看一面想,一方面是真正去了解它的意思,另一方面是聯結「了解到的東西」和「已存在你腦中的知識庫」。有人讀了很多,卻不顧關聯性,只直接往倉庫裏丟,到要用時就會找不到、拿不出來,等於沒有用。
簡單說,我讀書會先抓key,只看幾個重要章節,但是細讀,效果就很大。
每樣事情你都應該多花一點時間研究,不是摸一下就放開,說「OK,我會了」,也不是聽到什麼只說「好,我知道了」,就結束了。如果你多停個幾秒,再多想一下,你就不只是接觸到第一層的意涵,而會體悟到第二層。花更多時間,就推進到第三層。
說起來,人的成長過程本來就是從基礎到進階,從不會到慢慢學會。當我認為事情不該是這樣,我會去問為什麼是這樣,而不會直接說「應該是那樣才對」。別用你有限的知識去判斷,要多問別人「它為何是這樣?」你就可以吸收很多。
這種習性會使你對事物不致於囫圇吞棗而不消化,也等於是一種解構的動作,你對事物的滲透能力就養成了。我常說要深度思考,大家會不會呼吸?但大家記得要深呼吸嗎?平常我們都吸到一點就吐出來,深呼吸是要在肺裏停留一段時間,到更下層,整個肺的氧氣才會循環,深度思考也是同樣的道理。

**「漏斗」理論

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對於未來,我們心中或許都會有看法,但我從來不把它當成固定看法。
平常我們說誰有遠見,其實那只是看到朦朧中好像「燈光在那裏」,不過是霧裏看花。如果我們的眼力能看10公尺,你再往前多走2公尺,就能看到更遠的2公尺,和原本看的又不同了。 我的哲學是,那只是大方向,它可能會偏,所以要做好準備。你得佈好你的局,讓結果不管怎麼偏移,都還是能落在你的漏斗裏,才不會因為賭錯邊而成為大輸家。經營企業不該是賭博,我們不能仰賴豪賭求取大贏。

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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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