飛捷轉攻AI影像辨識!40年POS機老廠轉骨:25歲二代揪「7秒法則」攻進美國速食龍頭
飛捷轉攻AI影像辨識!40年POS機老廠轉骨:25歲二代揪「7秒法則」攻進美國速食龍頭

飛捷已是全球領先的POS機廠,卻不甘只做硬體,近年來積極發展軟體事業,將AI影像辨識技術導入美國速食業龍頭、東南亞連鎖超市,為集團事業開創第二春。

在這家位於美國華盛頓州的溫蒂漢堡(Wendy's),店長一邊替客人打包餐點,一邊盯著牆上螢幕,原來,櫃檯的AI攝影機正追蹤每位客人的排隊、點餐和等餐時間,數字全顯示在螢幕上,一發現排隊時間變長,店長馬上調度人力,減少客人不耐而離開的機率,平均下來,讓月營收增加4%。

很難想像,把這款「AI計時器」系統導入速食業的,竟是原本只做硬體的工業電腦廠飛捷科技。

1984年成立的飛捷專做POS機,約8成客戶來自全球零售、餐飲業,點餐、結帳機台全靠它。做了30幾年硬體,5年前,飛捷走上軟體研發之路,還分拆出華捷智能(Berry AI)、英捷智能(Angible)、英諾菲三家純軟體子公司,前兩家更挾AI視覺辨識技術分別打進美國速食龍頭、東南亞大型連鎖超市,他們是如何做到的?

避紅海競爭,董座兒接新任務

「這個產業做久了,就有一堆人進來,我們每天都在怕,會不會明年就被別人幹掉?」飛捷董事長林大成說,創業以來,他始終秉持「人多的地方不要去」,卻難抵擋後進者削價搶客,即使已拿下全球POS機大廠地位,對「被幹掉」的擔憂依然揮之不去,「每天都感受到這種壓力。」於是2018年,林大成決定發展「非POS」業務,希望創造第二成長曲線,避開紅海競爭。

但問題馬上就來:不做POS機,還能做什麼?林大成把這項任務,交給剛自美國大學畢業的兒子林逸中。林逸中加入飛捷後,與同事從兩張桌子開始,發想POS機以外的新業務,「人多的地方不要去,但沒人的地方千萬不要去,你要跟在部隊旁邊走。」林大成時常這樣提醒林逸中,意思是,從大家都在做的生意中找到加值應用。

他們從飛捷已打入的產業切入,注意到當時首次對外開幕的亞馬遜無人商店,號稱採用大量AI影像辨識技術,判斷消費者的動作與拿走的商品品項,激起林逸中研究AI影像辨識的興趣,並認為這項技術有商機。

2019年,Berry AI誕生,由飛捷100%持股,年僅25歲的林逸中則擔任執行長,鎖定AI影像辨識找應用,飛捷正式跨入軟體市場;不過有技術又有經驗的人才稀缺,最初團隊只有5人,就走上這條與本業截然不同的路。

Berry AI的「處女作」是麵包結帳機,也就是放在麵包店結帳櫃檯旁,代替店員辨識客人買了哪些麵包、計算價錢;然而麵包重疊、夾子遮擋等不確定因素太高,導致辨識準確率遲遲無法提升,就算一百個麵包中,AI只會看錯一個,店員也無法接受。林逸中這才驚覺,不是所有客戶的痛點,自家技術都能解決。

第二次,Berry AI轉換賽道,把影像辨識帶進郵局,自動量測包裹尺寸,結果公務機關導入新科技的速度慢,就連試用都要跑好幾個月的公文、招標流程,林逸中果斷放棄,並繼續研究其他產業應用。

歷經一年多峰迴路轉,某次林逸中在與好友聊天中,發現速食業者一直在尋找提升服務效率和品質的解方,他決定回頭鎖定飛捷最熟悉的餐飲客群。團隊經過訪談、調查得知,光是店內標準作業流程就有上百項,「業者對AI有非常多想像,一開始有8、9項功能,客戶全都想做。」林逸中舉例,業者會想知道員工上班有沒有滑手機、洗手有沒有洗乾淨、庫存盤點有沒有照實做,但是,Berry AI得先幫他們挑出最適合用影像辨識、且最急迫的需求。

每降低7秒等候,營收增1%

「其實對速食店來說,每降低7秒等候時間,營收就能成長1%。」林逸中發現,等候時間是最直接影響營運的要素,因此從「AI計時器」下手,將攝影機裝在得來速車道和廚房、櫃檯,利用去識別化的AI影像辨識,算出客人排隊、點餐、取餐要花多久時間,即時螢幕顯示讓店家能一眼看出人流卡在哪,進而判斷哪些時段是否安排太少人力或備料不足。

Berry AI進軍速食大國美國,讓業者試用、改良再試用,加上母公司飛捷名號助攻,2020年起就陸續打進全球連鎖速食龍頭,以及漢堡王、溫蒂漢堡、小凱撒披薩、Dunkin' Donuts等連鎖速食業者。溫蒂漢堡加盟商Wenspok Companies指出,這套軟體可讓員工專注於更高價值的任務,且馬上就看到營運效率和顧客體驗提升,「Berry AI平台的表現超出我們預期,很高興能將解決方案導入更多餐廳。」

在林逸中操刀下,Berry AI有所斬獲,但林大成的野心不止於此。2023年,他觀察到疫情和缺工,加快了零售業導入自助結帳的速度,對善長硬體製造的飛捷而言,自助結帳機台是一門可以發展的新生意;不過,早就不甘於只當硬體廠的林大成,還希望搭配軟體,他找上在AI產業工作的羅荷傑,兩人一拍即合,羅荷傑加入飛捷,一邊思考軟體在零售業自助結帳的應用、一邊招募團隊。

羅荷傑拜訪數十家不同品牌的零售業門市進行訪談,自己也當消費者體驗,發現業者採用自助結帳的最大痛點,不是效率不如人工結帳,就是漏刷商品導致營業損失,若能把Berry AI已經熟悉的影像辨識技術,用來偵測商品是否漏刷,問題便迎刃而解。

想這麼做,首先得訓練AI「看」懂人類行為,比如手伸過去刷條碼、系統卻沒顯示商品,或是拿起購物車商品就放包包,都屬於漏刷行為,一旦AI偵測到異常,就會透過結帳機台提醒,或通報店員處理。

抓結帳漏刷,準確率達99%

羅荷傑指出,攝影機可架在機台上或天花板,自助結帳機台周圍30到50公分都是偵測範圍,除了防漏刷,也可以讓店家透過使用前後比較,了解自助結帳造成的損失情況,目前辨識準確率已達99%,也就是說,AI揪出的一百次漏刷中,有99次都正確。

今年,這個團隊從飛捷獨立出來,名為Angible,羅荷傑擔任執行長,將軟體導入東南亞大型連鎖超市,可以單獨訂閱,也能搭配飛捷的硬體使用。

不過部分設置自助結帳的零售業者,已採用重量檢核機制比較未結帳和已結帳商品重量是否一致,來判斷有無漏刷。比如全台自助結帳設置比率最高的家樂福,就採用這項機制,並且幾乎沒失誤過。反觀AI影像辨識方法須考量系統相容性、成本效益,業者是否導入,得再評估。由此可見,業者還有其他選擇,Angible如何說服客戶採用AI影像辨識方案,是未來挑戰之一。

飛捷朝軟硬整合轉型,法人指出這是必要之路,有助提高競爭力、客戶黏著度及毛利率,林大成也深知這點,「兩家子公司有加值效益,也讓大家知道飛捷已經不再只會做硬體。」他坦言,以前一台工業電腦可以賣1千美元,現在軟體租給一家客戶只能收到1百美元,營收規模完全不同等級,「一開始看到數字,的確很不習慣。」雖然兩家子公司還處於燒錢、虧損階段,林大成仍胸有成竹,認為AI導入零售餐飲業是未來趨勢,「我們非常樂觀!」

未來Berry AI將繼續鎖定美國市場,針對既有客戶推出更多元的應用,目標是從現有數百家,在未來5年內打進超過一萬家門市;Angible則希望累積更多影像數據做分析,並提供給店家洞悉消費者。

讓兩支精銳小兵團「跟在部隊旁邊走」、自建智慧零售生態系,是飛捷轉型的核心策略,接下來就看小兵們能不能上演「立大功」戲碼,帶飛捷這艘大船,成功轉舵。

本文授權轉載自:今周刊

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責任編輯:李先泰

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不只給場域、更助攻海外!桃園如何助思納捷做大智慧能源管理版圖?
不只給場域、更助攻海外!桃園如何助思納捷做大智慧能源管理版圖?

隨著全球淨零轉型浪潮持續推進,企業不僅要許下減碳承諾,更得拿出可以被量測、驗證的實際成果,這也驅使企業加速導入智慧能源管理系統。早在 2017 年便投入此領域的思納捷,從桃園出發,透過工業園區與公共建築等在地場域的部署經驗,持續打磨技術與解決方案,隨後更在桃園市政府青年事務局「桃園天際線加速器」協助下,逐步將市場版圖延伸至海外。如今,思納捷全球累積超過 1,000 個應用實績,不僅成功將台灣智慧能源解方推向海外,更成為全球企業推動綠色轉型不可或缺的關鍵夥伴。

從桃園場域開始淬鍊:思納捷把「失敗經驗」變成難以複製的競爭力

思納捷總經理莊棨椉原先在資策會從事能源與物聯網相關研究,當時,他從歐美市場發展看見智慧能源管理的趨勢,於是,團隊從資策會獨立出來、成立思納捷,將過去累積的研發能量帶向市場。而技術落地第一站,就是從工業聚落密集的桃園開始,思納捷運用 IoT 技術管理工業園區的路燈、空氣品質、排水與交通等公共設施與環境,也進一步走進園區工廠,協助企業掌握與管理用電。

然而,從研究機構走向市場後,莊棨椉很快發現,「做得出來」與「真的能用」之間,還隔著一段不小的距離。許多從技術角度來看完全可行的做法,在進入真實場域後,反而出現各種從未想過的問題。

舉例來說,在幼獅工業園區部署智慧路燈時,思納捷原本採用 Mesh Wi-Fi 網狀網路,讓路燈彼此串聯、逐站傳遞訊號,沒想到實際上線後,路樹上的枝葉竟然擋住了訊號,造成通訊不穩定。為此,團隊重新調整架構,採用 NB-IoT 方式,讓每支路燈直接透過電信網路傳輸資料,降低環境遮蔽物對通訊的影響。

類似的「踩坑」經驗也發生在澎湖馬公港。思納捷與合作夥伴共同佈建智慧路燈,採用 PLC 電力線通訊技術,明明在實驗室與一般道路測試都沒有問題,到了港區卻完全無法傳輸訊號。團隊一路追查才發現,原來地下線路早已受到鹽害侵蝕,為此重新抽換線材,才讓系統得以正常運作。

串設備、整數據、AI 自主管理:思納捷打造 24 小時能源總管

「每一次踩坑,都讓團隊更清楚不同技術的適用邊界,也讓下一次部署少走一段彎路,」莊棨椉說,思納捷運用近十年來走進不同場域、解決各種意外狀況所累積的實戰經驗,形塑出 3 大產品特色。

第一,是物聯網裝置串接能力。
目前思納捷已能串接超過 1,000 種設備,涵蓋電表、水表、空調、冰水主機等不同類型,支援數量為全台最多。無論企業使用何種廠牌的設備,都能快速介接至思納捷的平台,降低設備整合門檻。

第二,是將數據與場域 Know-how 轉化為管理模組,讓企業可以「隨選即用」。
思納捷將多年累積的數據與經驗,轉化為超過 20 種應用模組,企業可以依需求持續擴充功能,一改過去可能要導入多套解決方案,才能管理不同設備的系統孤島問題。

舉例來說,某電子元件代理商在導入思納捷解決方案後,管理人員只要透過一支手機,就能掌握辦公大樓各樓層的設備運轉狀況,包括用電、用水、會議室、電動車充電樁到空調系統。不僅大幅提升管理效率,也能進一步掌握實際用電需求、降低能源耗用,並據此調降契約容量,每月節省約百萬元的電費成本。

第三,是讓能源與設備管理從人工管理走向 AI 自主管理。
思納捷以自家大數據為基礎,結合 AI 提升系統自主判斷與調控能力,持續優化能源管理的成效。「我們的目標,就是打造 24 小時雲端 AI 總管,讓系統可以自己判斷和調整,讓設備隨時維持在最佳運轉狀態,避免造成不必要的能源浪費,」莊棨椉強調。

出海前先看懂市場:桃園天際線加速器降低新創試錯成本

隨著產品逐漸成熟,思納捷也開始把目光投向海外,而進駐桃園天際線加速器,則為團隊提供一個以更低成本探索海外市場、驗證發展方向的機會。

莊棨椉表示,透過加速器安排的韓國、新加坡等國際交流,思納捷得以接觸不同市場的潛在客戶、創投與投資者,了解當地產業環境與實際需求,也能與在地新創交流創業與市場拓展經驗;國際經驗的獲取與海外拓點,都是成本極高的決策,藉由這些機會,思納捷得以用較低成本,去了解國際市場的可能性與風險。

此外,加速器也會安排專業業師分享國際市場經驗,從不同角度刺激團隊思考,重新檢視既有商業模式與海外布局策略。例如,曾經有業師與莊棨椉逐項分析海外上市必須具備的條件,讓他重新盤點公司現階段的優勢與不足,也進一步思考什麼才是最適合思納捷的成長路徑。

「加速器讓我們有機會多看、多聽、多接觸。」莊棨椉說。這些交流的價值,不只是認識多少潛在客戶,而是讓團隊在真正投入大量人力與資金以前,先釐清當地究竟有沒有市場、客戶需求是否成熟,以及既有產品與商業模式能不能直接複製。過去許多只能透過資料或想像判斷的問題,如今都能透過實際走進市場、接觸第一線業者取得更多資訊,降低走錯路的風險與試錯成本。

對思納捷而言,加速器帶來最關鍵的幫助是,透過市場探索、業師輔導與資源媒合,讓團隊在真正投入之前,有更多機會看懂市場、驗證方向,再決定下一步怎麼走。對資源有限的新創而言,這種「先驗證、再投入」的過程,反而能降低海外布局的機會成本,讓每一步走得更精準。

展望下一階段,思納捷團隊將持續聚焦校園、園區、建築與工廠四大場域,持續深化應用,讓「24 小時能源與機電設備雲端 AI 總管」的概念在更多場景落地,同時,當既有台商客戶前往海外設廠、有智慧能源管理需求時,思納捷也會跟隨客戶腳步提供服務。莊棨椉認為,唯有先把技術與服務做深,建立可複製的成熟模式,未來才有機會將台灣累積的智慧能源管理經驗帶向更大的國際市場。

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