e化要成功,領導者的決心很重要。1967年台塑電腦化,就是董事長王永慶強調一定要電腦化,有他的強力支持才能順利推動。就我所知,有些公司很尊重各個分公司的領導者,只要有一個領導者意見不合,就很難推動了。我們企業比較強勢,不過集權有它的好處,理念比較容易落實。
早期,台塑電腦化是分散到各分公司去做,後來決定集中總管理處時,也是有一些公司反彈說,我們自己也可以做,不需要總管理處來做,這種心態是有的,可是在董事長一聲號令說要集中各分公司的程式撰寫和制度設計,就全部掌握在總管理處。由於採取強制的作法,電腦化才能夠成功。
除了決心,領導者的認知和理念也很重要。你不要看董事長年紀那麼大,他可是非常先進的;1967年就是他說要開始電腦化的,用衛星傳圖也是他說的,我記得1998年時,我們都是用撥接上網傳圖,可是很慢,下載30頁,大概就是半個小時,董事長就說怎麼不試試衛星?我們那時候還想說怎麼可能,還質疑他,沒想到被他講中,後來找TVBS租借衛星,就成了。所以很多事情不要說不可能,不要怕人家笑你是瘋子。
台塑很重視管理合理化,這就是董事長的理念。從成立總管理處開始,董事長就一直強調,管理一定要追求合理化,這是台塑的中心理念。30多年來,追求管理合理化和制度最佳化,早已經融入到文化裡了,從上到下的觀念都是一貫的,所以台塑的人一看到一件事,就是想「有沒有辦法再簡化」;這已經是反射動作。大到用衛星,小到名片,都是如此。
以前名片到外面找人家印,100張100元,現在公司散布在全台灣,申請者直接鍵入電腦,由公設處處理,只要把姓名、職稱輸入電腦之後,這邊就直接批次列印,第二天就送到申請者那邊去。除了提高效率之外,成本也從100元降到30元。這已經是part of the culture了,我們看到每一件事情都是想能不能再合理化,能不能再電腦化。
什麼是管理合理化?就是如何把管理流程、所有制度精簡到最佳化。管理合理化之後,一定是想辦法納入電腦化,所以1967年台塑就已經陸續把管理納入電腦。現在外面所謂的ERP(企業資源規劃),在台塑早就已經做到環環相扣了。
e化沒有什麼了不起,了不起的是它背後的精神。如果管理沒有合理化,做e化是沒有用的。
就像我們跟廠商用Internet連起來了,我們都在想說一定要做到Just in Time,我今天傳送一個訂購單給你,我希望你明天就給我貨,可是只是e化,一條線連起來沒有用,我還是要背一個月、兩個月的庫存,因為你沒有辦法做到生產最佳化,單單台塑企業e化沒有用,我一定要協助下游廠商e化,他們內部管理也應該要做到電腦化,排程也要能夠最佳化,成本降到最低,用最少的人。
任何一個製造業都有所謂的6大機能,包括人事管理、生產管理、工程管理、資材管理、營業管理、財務管理。這6個機能一定不能片片斷斷做電腦化,很多公司讓各機能單獨去買套裝軟體,結果如何讓各機能環環相扣呢?
當然,除了領導者的決心和理念,還要有專責單位,來幫企業落實理念。你想想看,e化衝擊最大的是誰?一定是現場人員,因為他們會被節省掉,所以通常都很排斥。不過與其造成對立,倒不如讓他們參與檢討。
我們在這方面花了非常多的時間溝通跟洗腦,灌輸他們觀念,讓他們知道,哪裡可以節省,他們也可以找出來。我們的作法是,由我們當中心,結合現場人員,組成一個team,討論工作可不可以再簡化,可不可以再納入電腦化,這部份我們是用team work的方式,而不是用命令的方式,如果用命令的方式絕對行不通。
最近的財務合理化、會計合理化還有現場合理化,大家都很願意配合,因為他們已經接受這樣的理念。我們將多餘的人力安排到新擴建的廠區去,讓員工選擇要不要去,最後我們一個都沒有裁。
我想,針對各個企業都是如此,e化要成功,領導者的決心絕對是最關鍵的。
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。
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
