零工傷比高利潤更重要!讓勞工心理安全、直言錯誤,反而讓企業股價漲5倍?
零工傷比高利潤更重要!讓勞工心理安全、直言錯誤,反而讓企業股價漲5倍?

編按:
在每天打卡上班的日常中,防範那些輕忽大意的基本錯誤不是會吸引人的部分,也不會讓你在社群媒體上獲得按讚,更不會被譽為最新管理趨勢,但其背後卻有巨大的價值。

《正確犯錯》是Thinkers50全球名列第一的管理大師、哈佛教授艾德蒙森的新作,是她累積25年來研究錯誤與失敗的成果,你將學會分辨失敗類型與應對方式,面對意料之外的事情,採取適當的方法,並承擔足夠的風險,對利害關係保持清楚的認知,除了避免可預防的失敗,也從失敗中學到經驗教訓,駕馭不確定的未來。

對於那些通常有SOP,卻常因疏忽大意而犯的失誤,我們稱之為「基本型失敗」,儘管人們很容易認為基本型失敗是日常瑣事,因此不太可能在時間或金錢投資上帶來回報,但事實上,減少錯誤的潛在好處很大。

歐尼爾(Paul O’Neill)在1987年10月出任鋁製造商美國鋁業公司(Alcoa,簡稱美鋁)執行長時就明白了這一點。歐尼爾的職業生涯起步於美國退伍軍人事務部(Department of Veterans Affairs)以及政府管理和預算局(Office of Management and Budget),他似乎不太可能成為這家跨國公司的領導者,而當他第一次站在華爾街附近一家飯店舉行的記者會上更讓人們加深了這種印象。

杜希格(Charles Duhigg)在他鼓舞人心的著作《為什麼我們這樣生活,那樣工作?》(The Power of Habit)中記述,歐尼爾在向投資者和分析師發表講話時一開場就說道:「我希望和各位談談勞工安全。」也許大家本以為會聽到有關庫存、市場前景、資本投資或地域擴張計畫的資訊,現場陷入一片愕然的沉默,歐尼爾繼續說道:「每一年,不少美鋁員工因為傷勢過重,不得不請一天假。」杜希格幽默地記載,一位投資者跑去打電話,告訴他的客戶:「美鋁董事會找了一個發瘋的嬉皮掌舵,他會搞垮這家公司。」這位投資者建議他的客戶立即賣掉手中持股,「以免其他與會券商捷足先登,打電話叫客戶趕緊拋售美鋁股票。」

值得注意的是,美鋁在1987年並沒有出現「安全問題」,他們的安全紀錄比大多數美國公司都要好,「尤其考量到我們員工的工作條件,」正如歐尼爾當天在飯店宴會廳解釋的那樣,「包括得接觸一千五百度的高溫金屬、可能慘遭斷臂的機器。」考慮到這個生動的畫面,歐尼爾設定了一個雄心勃勃的目標:「我打算讓美鋁成為美國最安全的公司,我打算以零工傷為目標。」

歐尼爾知道,只有公司(各級)員工都全力以赴,培養他所謂「可爬上巔峰的習慣」,才能實現勞工安全,這種習慣將會正面影響生產品質、正常運作時間、盈利能力,當然也包括股價。注重細節是這種卓越習慣的核心,每個員工都願意抵制不安全的做法,並指出其他人看似微小的錯誤。(是的,這確實意味著歐尼爾如果想實現目標,就必須創造一個心理上安全的工作場所。)

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圖/ welcomia via shutterstock

優先處理員工問題,建立心理安全的工作環境

要怎麼做呢?首先,歐尼爾邀請員工暢所欲言,提出所有關於安全或維護方面的建議。他還給每名員工發送了一封備忘錄,上面寫著他的個人電話號碼,告訴員工如果他們的經理不遵守安全規定,就給他打電話。當有人這樣做時,他會感謝對方,並採取行動。為了幫助管理者建立心理安全的環境,他鼓勵所有人每天問自己,團隊中的每名成員是否都能同意以下三個問題:

  1. 無論我的種族、民族、國籍、性別、宗教信仰、性取向、職稱、薪資等級或學歷的高低,在每天的每一次與人接觸中,我是否都受到每個人的重視和尊重?
  2. 我是否擁有所需的資源:教育、培訓、工具、財務支持、鼓勵等,以便為這個組織做出貢獻,為我的生活帶來意義?
  3. 我所做的事情是否得到認可和感謝?

最後,透過表現出他更關心員工安全而非利潤,歐尼爾消除了員工直言不諱的主要障礙。當安全事故發生時,無論大小,他都會立即優先處理。他直接與發生此類事件的工廠員工交談,了解他們對所發生事件的看法。當他上任六個月後,一名工人在工作中喪生,他承擔起責任,他告訴主管們,「是我領導無方,是我害死了他。」歐尼爾認為,受到尊重和支持的員工更有可能遵守安全規定,抵制不安全的工作要求,並勇於直言錯誤和違反安全規定的行為。

如果你想知道那位驚慌失措的投資者的客戶得到的服務有多好,答案是非常糟糕。當歐尼爾於2000年底退休時,美國鋁業的安全紀錄有了顯著改善,年度淨利潤增長到1987年業績的五倍,公司市值增加270億美元。杜希格計算出,如果你在1987年10月歐尼爾上任的那天投資100萬美元買入美鋁的股票,光股息就有100萬美元入袋,並且你在歐尼爾退休的那天可以用500萬美元的價格賣出這檔股票。

這個極大的成就首先需要與人為錯誤做朋友,然後建立系統,以便人們能夠在工作中發生傷害之前,經常發現錯誤並加以糾正。

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圖/ 天下雜誌出版

本文授權轉載自《正確犯錯》,Amy Edmondson著,天下雜誌出版

責任編輯:蘇柔瑋

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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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