【圖解】超商咖啡、速食蛋塔暴紅都靠它!大昌華嘉如何收服饗賓、Qburger,業務翻倍成長?
【圖解】超商咖啡、速食蛋塔暴紅都靠它!大昌華嘉如何收服饗賓、Qburger,業務翻倍成長?

你可能沒聽過「大昌華嘉」(DKSH)這一間公司,但其實你的生活中無時無刻被它環繞。

不管是每天一杯的超商咖啡,還是剛吃完的速食店蛋塔,或是在瑞典家居賣場吃的霜淇淋,背後都有大昌華嘉的餐飲設備助力。

大昌華嘉的歷史可追溯回1860年代,三位來自瑞士的創辦人到了亞洲成立了貿易公司,發展至今超過百年,陸續發展出消費品、醫療保健、特用原料、科技4大事業體。如今已成為全球年營收達113億瑞郎(約新台幣4,000億元)的跨國集團。

在66年前,大昌華嘉開始經營台灣市場,先由製造業相關設備銷售起家,再陸續開展4大事業。如今,台灣已成為大昌華嘉在全球的前5大市場,年營收佔比全集團10%,也就是貢獻超過400億元。其中,科技事業單位旗下的餐飲設備業務成長亮眼,在2023年的業務量成長了2.5倍之多,今年還要再挑戰翻倍成長。

大昌華嘉介紹

饗賓、CAFE!N、Qburger最強靠山,大昌華嘉如何吃下連鎖大單?

1998年,台灣大昌華嘉將經營觸角伸進餐飲設備領域,從微波爐開始,針對獨立經營的餐廳業者開始推廣。一路走到2005年,開始打入連鎖品牌,至今已累積超過5,000個品牌客戶,橫跨超商、連鎖飯店、量販店、快餐速食、咖啡廳等業態,像是饗賓餐旅集團、連鎖咖啡品牌CAFE!N硬咖啡、連鎖早餐品牌Qburger都是大昌華嘉多年的客戶。怎麼做到的?

策略1:參與商品開發流程,用客製化服務獲大品牌的心

大昌華嘉台灣暨菲律賓科技事業單位總經理曹維倫說,無論是單一店家或是連鎖品牌,餐飲業者對於設備的客製化需求都非常高。特別是連鎖餐飲品牌,一項採購決策往往需要經過5~10個部門測試,且對於售後服務的要求非常高。

正是因為能直面這些挑戰,才成為大昌華嘉最強的護城河。

曹維倫以超商微波爐為例,一次業者要推出新口味排骨便當,但發現便當在微波後溫度不均,「我們同事買了200個便當,來測試它到底放什麼料、放在什麼位置,同時跟我們的原廠討論,看能給出什麼改善的建議。」最終,在大昌華嘉內部同仁一路參與之下,重新調整了微波爐設定,同時也建議將便當盒底改為波浪狀,才能讓微波受熱更均勻。

為了達到不同客戶的需求,大昌華嘉在台北辦公室中直接設有場地、配有主廚,協同業者一起使用自家設備、客製調整參數,確認設備符合需求再完成後續採購。

策略2:推出維修App即時回應客戶,一起把產品做好

不只產品銷售,大昌華嘉的服務內容也涵蓋售後維修。連鎖業者有強大的售後服務需求,大昌華嘉在2021年推出了「維修找大昌」App,加盟店長可以直接透過App與大昌華嘉聯繫,直接溝通設備維修需求。

曹維倫指出,在推出App之後, 也因此多帶來了近200個新品牌客戶 。「大昌華嘉是業內最早導入叫修App的供應商,有效改善我們面臨的各項問題,十分印象深刻,」CAFE!N硬咖啡團隊說。

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曹維倫說,大昌華嘉科技事業旗下餐飲設備業務在近年不斷成長。
圖/ 大昌華嘉提供

下一步攻餐飲科技,大昌華嘉怎麼做?

近年台灣餐飲業者面對缺工挑戰,也帶動了大昌華嘉相關業務的成長。曹維倫分析,由於第一線人員流動率高,因此業者對於設備的要求會更高,讓現場設備能更簡單易用,以此縮短教育訓練時間。

也有許多餐飲業者開始導入送餐機器人等科技設備,期待能以此解決餐飲缺工問題。不過,曹維倫認為,如今送餐機器人的使用情境依然有限,業者導入的最大目的還是行銷、宣傳為主。他認為,目前要談科技對於餐飲業的幫助,最有效益的還是各項裝置聯網做到遠端監控,以及相關大數據分析。

他舉例,像是CAFE!N硬咖啡所使用的咖啡機就已經全面聯網,總公司可以遠端監控每一間門市製作咖啡的溫度、出水量等各項數值,以此監控商品穩定度。近期在連鎖超商導入的製冰機,也能即時監控冰塊溫度、含菌數量,把關食品安全。

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近年台灣餐飲業者面對缺工挑戰,讓業者對於設備的要求會更高,現場設備能更簡單易用,才能縮短教育訓練時間。
圖/ 大昌華嘉提供

從獨立餐飲單店一路打進大型連鎖餐飲品牌,談起下一步計畫,曹維倫說,「近年台灣很多獨立咖啡廳,我們也想幫助台灣人做出更有台灣味的咖啡。」看到台灣近年獨立咖啡廳崛起,也會開始瞄準他們的需求開發服務。像是如今在大昌華嘉辦公室內部空間中,就提供咖啡拉花、烘豆等等相關課程,就算小型咖啡廳只有10位以下員工有教育訓練需求,大昌華嘉也能提供服務。

展望2024年,如何再戰翻倍成長?

「我們看到連鎖店都會一直拓展,也觀察到很多新生意模式,」曹維倫觀察,在未來無論是大型連鎖餐飲集團持續擴大展店,或是持續拓展小型獨立店家,都會是自家餐飲設備事業的成長動能。

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責任編輯:林美欣

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從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路
從智慧助手到自主代理:博弘雲端如何帶領企業走上 AI 實踐之路

「代理式 AI 」(Agentic AI)的創新服務正在重新塑造企業對AI的想像:成為內部實際運行的數位員工,提升關鍵工作流程的效率。代理式AI的技術應用清楚指向一個核心趨勢:2025 年是 AI 邁向「代理式 AI」的起點,讓 AI 擁有決策自主權的技術轉型關鍵,2026 年這股浪潮將持續擴大並邁向規模化部署。

面對這股 AI Agent 浪潮,企業如何加速落地成為關鍵,博弘雲端以雲端與數據整合實力,結合零售、金融等產業經驗,提出 AI 系統整合商定位,協助企業從規劃、導入到維運,降低試錯風險,成為企業佈局 AI 的關鍵夥伴。

避開 AI 轉型冤枉路,企業該如何走對第一步?

博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題、生成內容的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工,應用場景也從單一任務延伸至多代理協作(Multi-Agent)模式。

「儘管 AI 前景看好,但這條導入之路並非一帆風順。」博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲綜合多份市場調查報告指出,到了 2028 年,高達 70% 的重複性工作將被 AI 取代,但同時也有約 40% 的生成式 AI 專案面臨失敗風險;關鍵原因在於,企業常常低估了導入 GenAI 的整體難度——挑戰不僅來自 AI 相關技術的快速更迭,更涉及流程變革與人員適應。

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博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹指出,AI 已經從過去被動回答問題的智慧助手,正式進化為具備自主執行能力、可跨系統協作的數位員工。面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時加速 AI 落地。
圖/ 數位時代

正因如此,企業在導入 AI 時,其實需要外部專業夥伴的協助,而博弘雲端不僅擁有導入 AI 應用所需的完整技術能力,涵蓋數據、雲端、應用開發、資安防禦與維運,可以一站式滿足企業需求,更能使企業在 AI 轉型過程中少走冤枉路。

宋青雲表示,許多企業在導入 AI 時,往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。

轉換率提升 50% 的關鍵:HAPPY GO 的 AI 落地實戰路徑

博弘雲端這套導入方法論,並非紙上談兵,而是已在多個實際場域中驗證成效;鼎鼎聯合行銷的 HAPPY GO 會員平台的 AI 轉型歷程,正是其最具代表性的案例之一。陳亭竹說明,HAPPY GO 過去曾面臨AI 落地應用的考驗:會員資料散落在不同部門與系統中,無法整合成完整的會員輪廓,亦難以對會員進行精準貼標與分眾行銷。

為此,博弘雲端先協助 HAPPY GO 進行會員資料的邏輯化與規格化,完成建置數據中台後,再依業務情境評估適合的 AI 模型,並且減少人工貼標的時間,逐步發展精準行銷、零售 MLOps(Machine Learning Operations,模型開發與維運管理)平台等 AI 應用。在穩固的數據基礎下,AI 應用成效也開始一一浮現:首先是 AI 市場調查應用,讓資料彙整與分析效率提升約 80%;透過 AI 個性化推薦機制,廣告點擊轉換率提升 50%。

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左、右為博弘雲端事業中心副總經理陳亭竹及技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲。宋青雲分享企業導入案例,許多企業往往因過度期待、認知落差或流程改造不全,導致專案停留在測試階段,難以真正落地。這正是博弘雲端存在的關鍵價值——協助企業釐清方向,避免踏上產業內早已被證實「不可行」的方法或技術路徑,縮短從概念驗證到正式上線的過程,讓 AI 真正成為可被信賴、可持續運作的企業戰力。
圖/ 數位時代

整合 Databricks 與雲端服務,打造彈性高效的數據平台

在協助鼎鼎聯合行銷與其他客戶的實務經驗中,博弘雲端發現,底層數據架構是真正影響 AI 落地速度的關鍵之一,因與 Databricks 合作協助企業打造更具彈性與擴充性的數據平台,作為 AI 長期發展的基礎。

Databricks 以分散式資料處理框架(Apache Spark)為核心,能同時整合結構化與非結構化資料,並支援分散式資料處理、機器學習與進階分析等多元工作負載,讓企業免於在多個平台間反覆搬移資料,省下大量重複開發與系統整合的時間,從而加速 AI 應用從概念驗證、使用者驗收測試(UAT),一路推進到正式上線(Production)的過程,還能確保資料治理策略的一致性,有助於降低資料外洩與合規風險;此對於金融等高度重視資安與法規遵循的產業而言,更顯關鍵。

陳亭竹認為,Databricks 是企業在擴展 AI 應用時「進可攻、退可守」的重要選項。企業可將數據收納在雲端平台,當需要啟動新型 AI 或 Agent 專案時,再切換至 Databricks 進行開發與部署,待服務趨於穩定後,再轉回雲端平台,不僅兼顧開發效率與成本控管,也讓數據平台真正成為 AI 持續放大價值的關鍵基礎。

企業強化 AI 資安防禦的三個維度

隨著 AI 與 Agent 應用逐步深入企業核心流程,資訊安全與治理的重要性也隨之同步提升。對此,宋青雲提出建立完整 AI 資安防禦體系的 3 個維度。第一是資料治理層,企業在導入 AI 應用初期,就應做好資料分級與建立資料治理政策(Policy),明確定義高風險與隱私資料的使用邊界,並規範 AI Agent「能看什麼、說什麼、做什麼」,防止 AI 因執行錯誤而造成的資安風險。

第二是權限管理層,當 AI Agent 角色升級為數位員工時,企業也須比照人員管理方式為其設定明確的職務角色與權限範圍,包括可存取的資料類型與可執行的操作行為,防止因權限過大,讓 AI 成為新的資安破口。

第三為技術應用層,除了導入多重身份驗證、DLP 防制資料外洩、定期修補應用程式漏洞等既有資安防禦措施外,還需導入專為生成式 AI 設計的防禦機制,對 AI 的輸入指令與輸出內容進行雙向管控,降低指令注入攻擊(Prompt Injection)或惡意內容傳遞的風險。

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博弘雲端技術維運中心副總經理暨技術長宋青雲進一步說明「AI 應用下的資安考驗」,透過完善治理政策與角色權限,並設立專為生成式 AI 設計的防禦機制,降低 AI 安全隱私外洩的風險。
圖/ 數位時代

此外,博弘雲端也透過 MSSP 資安維運託管服務,從底層的 WAF、防火牆與入侵偵測,到針對 AI 模型特有弱點的持續掃描,提供 7×24 不間斷且即時的監控與防護。不僅能在系統出現漏洞時主動識別並修補漏洞,更可以即時監控活動,快速辨識潛在威脅。不僅如此,也能因應法規對 AI 可解釋性與可稽核性的要求,保留完整操作與決策紀錄,協助企業因應法規審查。

「AI Agent 已成為企業未來發展的必然方向,」陳亭竹強調,面對這樣的轉變,企業唯有採取「小步快跑、持續驗證」的方式,才能在控制風險的同時,加速 AI 落地。在這波變革浪潮中,博弘雲端不只是提供雲端服務技術的領航家,更是企業推動 AI 轉型的策略戰友。透過深厚的雲端與數據技術實力、跨產業的AI導入實務經驗,以及完善的資安維運託管服務,博弘雲端將持續協助企業把數據轉化為行動力,在 AI Agent 時代助企業實踐永續穩健的 AI 落地應用。

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