台積電「美國痛」和平落幕!與當地工會達成4點協議,可視情況引進外國勞工
台積電「美國痛」和平落幕!與當地工會達成4點協議,可視情況引進外國勞工

台積電砸400億美元赴美設廠,預計生產 4 奈米和 3 奈米晶片,不過還沒量產,當地工人卻屢屢爆出雜音。台積電與亞利桑那州建築業委員會(AZBTC)經過數月協商後達成新的合作協議,台積電將與工會合作開發人員培訓計畫和課程,不過協議中也說明,在某些情況下,台積電可雇用具有特殊經驗的外國施工人員。

具體協議如下:

• 強化人員培訓及發展: 為了興建先進晶圓廠,TSMC Arizona 需要具備高度熟練技能、多元且包容的營建團隊來協助完成任務。AZBTC 將試著招募足夠有經驗人員以支持台積公司亞利桑那州晶圓廠承包商的人力需求。TSMC Arizona 將與AZBTC 攜手合作開發人員培訓計畫和課程,旨在建立一支短期與長期均可支援台積公司亞利桑那州晶圓廠的營建團隊,並提供就業機會。

• 共同承諾維護廠區安全: TSMC Arizona 致力維護營運廠區的安全。為了加強雙方合作夥伴關係,TSMC Arizona 在安全評估、稽核、事故記錄、以及改善計畫方面將與AZBTC 保持溝通與交流。

• 業界領先的全球人力布局: TSMC Arizona 專注在美國招聘當地員工。AZBTC 成員擁有興建晶圓廠的高度熟練技能。在某些情況下,台積公司需要雇用具有特殊經驗的外國施工人員。

• 開放且定期的溝通: 為了確保TSMC Arizona 和AZBTC 均依據協議精神履行雙方同意之優先事項且承諾負責,透過定期會議進行持續性的溝通與審查至關重要。雙方將成立一個委員會,其成員由AZBTC 附屬工會指定成員,以及TSMC Arizona 與承包商指定成員所共同組成並將每季召開會議。

亞利桑那州廠房建造面臨嚴重延遲,台積電曾表示當地缺乏足夠熟練工人,但也傳出當地工人指出,台積電及承包商管理混亂才是罪魁禍首。以下是《數位時代》2023年8月報導。

台積電總投資達400億美元的亞利桑那州新廠正面臨嚴重延遲,量產時程已經延後至2025年,董事長劉德音曾在7月的法說會上表示,原因是能熟練安裝設備的工人不足,不過現在當地員工指控,廠房會建設緩慢全是台積電及主要承包商管理不善。

亞利桑那州廠工人批管理混亂,台積電提供資訊過少導致延宕

台積電還未在美國正式啟動生產,與當地勞工的對立似乎卻快速升溫,現在有當地工人針對「熟練人手不足而延宕」的,出面喊冤。根據《Business Insider》報導,工人控訴,進度延宕並不是他們的技能問題,而是台積電混亂的管理。

「他們一直說是我們導致延宕,但他們沒有提供我們需要的資訊。」一位在台積電亞利桑那州廠施工約1年的管道切割工人指出,「只要提供我們所需的資訊,我們大多數人都能完成工作。」並聲稱施工延誤是「百分百的管理問題。」

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台積電亞利桑那州廠工人向媒體表示,他們許多人都曾在英特爾做過類似工作,並沒有不夠熟練的問題。
圖/ intel

該工人向《Business Insider》解釋,這個工地從著裝開始就充滿混亂,每個過程都會出現延誤,「你去換衣服卻沒有可用的尺寸,衣架可能還被別人拿走了。整個過程的每一步都很混亂。」

而在施工層面,該工人則強調美國工人並非沒有設立半導體廠房的能力,許多人都曾在英特爾(Intel)擔任過類似的工作,問題在於台積電不肯提供他們藍圖以及詳細的施工要求,「我拿不到藍圖,他們也沒有提供完整的計畫,他們假定每個人都知道怎麼做,但我沒有讀心術。」

「在英特爾工作時,他們會給我一份完整資料,寫好從建造的設備、期限、標準……所有能想到的一切資訊。」該工人透露,「但台積電剛好相反,只告訴你『蓋這個』。」

且除了提供的資訊不完全,另一位焊接工人也向媒體表示,他們時常拿不到施工所需的材料,有時候得等待好幾天才有辦法取得。這種情況自然影響了施工進度。

勞資對立升溫,台積電澄清「沒有要取代當地工人」

先前台積電欲派遣台灣工人赴美協助設廠,同樣引起抗議聲浪,甚至被當地工會抗議要求阻止發放簽證。

對此,台積電也回應指出,「我們持續與所有的建廠夥伴(包括工會成員和其領導者)保持開放的溝通管道,並保持聯絡。」

台積電提到,沒有要以外籍工作人員取代當地工作人員,並且持續優先考慮在亞利桑那州聘用當地人員。同時也在8月4日與亞利桑那州政府簽署了一項協議,根據協議,台積電將遵守高於聯邦標準的要求,並提高對工人提高透明度、接受亞利桑那州更密切的監督,以及加強對領班及全體員工的培訓。

批工地存在安全問題,美國工人稱「我們反對台積電而非台灣工人」

且除了拿不到所需的資訊及材料外,當地工人更指控美國廠施工現場充滿安全及合規問題。也因為時常出現違反建築規範的問題,導致施工過程出現延宕。管道切割工人表示,有時候為了符合台灣作法,他們得重做個兩三次,但「這是違法的,這違反了國際建築標準。」

而先前也有左派媒體《The American Prospect》指出,台積電美國廠施工環境存在安全問題,不過當時台積電已經發聲明駁斥這項說法。而在《Business Insider》的報導中,工人同樣對施工安全頗有微詞,有時數百公斤的重物會鬆散地吊在工人上方,並且現場許多工人都沒有穿著護目鏡、手套等標準配備。

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台積電亞利桑那州廠面臨延宕,台積電曾稱當地缺少足夠熟練工人,不過工人現在向媒體喊冤,是台積電及承包商管理混亂導致。
圖/ shutterstock

台積電則再次聲明強調,會依據亞利桑那州的標準進行審核,而亞利桑那州的工安意外率比全國要低上80%。同時台積電指出,他們致力保護供應鏈的工作安全、工人受到尊重,以及業務營運會遵守道德規範,並擔負起環境責任。

儘管當地工會正在反對台積電引進台灣工人,受訪的工人都指出,「我們不反對台灣工人,我們反對的是台積電。」希望台積電與其直接派遣台灣人協助設廠,更應該致力解決工地內的各種問題。

延伸閱讀:阻擋台積電引進「低薪台勞」,美國工人請願:拒發簽證!蓋個新廠為何阻礙重重?

資料來源:Business Insider、American Prospect、Manufacturing Dive

責任編輯:錢玉紘

關鍵字: #台積電
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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。

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