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【111年 解決方案】 洞悉消費者行為 智能演譯運用AI協助餐飲業順利轉型

2021年5月,因本土COVID-19疫情大爆發而採取禁止內用的禁令,讓餐飲業猶如進入寒冬,生意慘澹,經營面臨困境。然而,也有餐飲業者化危機為轉機,積極進行數位轉型,導入線上點餐、外送平台系統、建立顧客會員系統等,有效降低庫存與提升銷量。成立甫一年的新創公司-智能演譯則扮演餐飲零售業的轉型顧問,蒐集並串聯、分析消費者消費行為數據,提供餐飲/零售業最佳解決方案。

智能演譯創辦人李奇翰擅長於網路行銷跟網站建置,隨著AI技術不斷演進,他畢業於台灣人工智慧學校(AIA)北部二期經理人班,有感於大量的網站銷售數據跟行銷分析數據可以協助企業提升競爭力,同時降低營運成本,因此,與台灣人工智慧學校校友一同成立智能演譯公司,希望運用會員資訊開始蒐集更多第一方資料,協助客戶建立顧客視覺化資料分析,並找出相關銷售商機。

鎖定餐飲與零售業 智能演譯協助店家運用AI轉型

「台灣有非常多的中小型餐飲店,我們希望可以協助這些中小型餐飲店,使用簡單的雲端服務跟社群工具,比方說像是Line,開始收集建立會員資料系統,並且收集相關消費數據,建立不同消費者的行為模型,」李奇翰接著表示,初期將鎖定餐飲與零售業,藉由不同的消費行為分析,以協助店家進一步提高客戶到店頻率及用餐或購買頻率,並降低食材準備成本。

智能演譯的AI服務主要特色。

▲智能演譯的AI服務主要特色

受到疫情陰霾未解除影響,已嚴重衝擊實體商店業績,智能演譯也協助實體商店,建立電商網站或是購物商城,將實體與虛擬的消費資料結合,提供360度的OMO消費者分析,並且可針對不同的消費者發送行銷訊息,減少傳統行銷因為大量、無差別撒網方式,造成客戶將商家列入黑名單或是封鎖Line的行為產生,也提高了消費者願意點擊及購買意願。 李奇翰指出,智能演譯的AI服務具備以下特色:

1.使用LINE@結合會員系統

2.利用QR Code取代會員卡

3.提供LINE線上訂餐/訂位

4.運用AI分析消費者個人喜好

5.根據消費者行為與喜好發送優惠券。

運用Line點餐資訊可以了解消費者的種類、口味、哪個時段、點餐頻率等消費者行為,找出同一族群的消費者,進行歸納分析,作為一對一客製化行銷之重要參考依據。李奇翰強調,現階段數位行銷成本很高,若獲客之後沒有分類分群,優惠資訊亂發,容易被消費者封鎖,轉換率越來越低,之前投資的行銷預算都將白費。

AI結合MarTech優勢 提供專屬客製化服務

智能演譯雖然是一家成立將近一年的新創公司,但在未來公司的發展策略上,李奇翰希望藉由MarTech結合AI的優勢,先協助目前最需要數位轉型的餐飲及零售業,快速地進入數位轉型的第一階段,建立會員資料及收集消費者數據,之後再協助這些公司進入到數位轉型第二階段,分析及使用這些消費者數據資料,提供專屬的客製化服務。

李奇翰表示,台灣MarTech市場,仍有相當大的發展空間。多數公司認為在網路上打打廣告就是所謂的MarTech了,或是認為將網站資料與廣告轉換率結合,每天看看GA報告(Google Analytics)就是有在進行MarTech了,但他認為,上述情況僅止於行銷數據的收集及分析,並無整合至企業銷售跟管理層面。實際上,數據收集完之後,還需要整合、分析,同時針對個別的商業情境加以運用,這才是真正的MarTech應用方式。

▲智能演譯創辦人李奇翰在AIGO論壇分享智慧零售經驗

至於多數企業認為只要有數據,用AI演算法分析就能解決所有的問題,李奇翰建議,企業對於數據要有正確觀念,一、不一定要大數據,小資料AI演算法也能發揮大功效;二、資料是逐年累積的,蒐集資訊要了解目的及需求何在,數據蒐集之後要找出其關聯性,也就是說,先將使用情境及想要解決的問題定義好,蒐集資料、分析資料、運用機器學習找出還沒發現的銷售機會,才能開始提供行銷應用建議。

「運用科技進行數位轉型成功關鍵,不在於技術問題,而在於觀念,AI不是仙丹,服用完就見效,AI比較像是保健食品,必須持續服用以協助調整企業體質」,這是李奇翰的體悟。他同時提及,客戶經營上有80/20法則,到底20%客群如何定義?VIP客戶的定義又是如何?企業欲分析哪些問題?拆解哪些資料?必須層層抽絲剝繭,將上述問題一一釐清,這是「下水道的基礎工程」,地基打得穩,上頭再多蓋幾層樓都沒有問題。

經濟部工業局AI出題解題競賽 共創企業與新創雙贏局面

智能演譯曾協助國際知名餐飲連鎖品牌鼎泰豐參與經濟部工業局AIGO「出題解題」競賽,了解幾乎所有餐飲業皆有備料多少的困擾,很多時候客人來多了,備料不足、來少了,造成食材浪費,因此能預知每日來客數對餐廳而言就變得十分重要,智能演譯建議可以透過AI根據天候、店面地點、特殊節日(如情人節、母親節等)、特殊時間(父母慶生、結婚紀念日)等數據關聯性分析,預估來客數量,預計可提高達8成以上的準確率,有效運用AI解決餐飲業者的困擾。

餐廳消費者服務流程。

▲餐廳消費者服務流程圖

李奇翰指出,「產業出題、新創解題」能幫助企業和AI新創找到共同的目標,也解決新創拿不到可使用資料的困境,透過媒合企業端提供去識別化的資料,讓AI新創將演算法落地實證應用,企業數位轉型也能得到解方,共創雙贏局面。

在疫情之後,數位轉型關乎企業的生死,餐飲/零售業應如何挑選AI公司及導入步驟?現擔任經濟部工業局AIGO智慧零售教練及多家AI顧問的李奇翰坦言,數據分析若沒有對AI有一定程度的了解及實際導入的經驗,可能對於專案執行上失敗的機率就會很大,以零售業來說在AI專案公司的選擇判斷上,最好能選擇有實際導入AI專案或是自己有經營過電商經驗的公司較佳。

建議餐飲/零售業將AI導入的原則與步驟則是:如果企業問的題目太大就需要持續拆解,因為不同的問題,蒐集資料的方式自然不同,經過顧問的協助一層層拆解之後,再運用依據使用情境下蒐集的資料來進行分析,自然能獲致所要解決問題的答案,等到找出一定的準確度之後可以再運用遷移式學習,逐一解決類似的問題。 展望未來,智能演譯期許自己能成為台灣在餐飲及零售業的台灣AI公司第一品牌,運用簡單實用的方式協助餐飲及零售業實際將AI落地,提高台灣產業的競爭力!

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AI缺陷智能化檢測-降低製程耗能智慧監控解決方案

AI缺陷智能化檢測-降低製程耗能智慧監控解決方案 當一片貼片陶瓷基板上有超過2萬顆貼片電阻,應該要如何快速檢測答案是用AI來檢測。 在當前科技迅速發展的時代,雷科自豪地宣布其雷射加工技術的顯著進步,這一突破得益於人工智慧AI領域的創新應用,雷科致力於將先進的AI技術整合至雷射加工機中,於2019年與合作廠商共同開發出全球第一台結合AI技術的雷射加工機,並以此為基礎上進一步在2023年打造了首台結合AOIAILASER的陶瓷載板檢測機。 智慧陶瓷載板檢測機 藉由AI與機器學習的導入,加上樣本大數據的累積,在系統愈變愈聰明的狀況下,使產品良率在一年內提升5、將檢測速度由原本2分鐘片大幅降低至20秒片、大幅降低了檢測成本、在前段有效率檢出與雷射標示後,可降低後段製程上的浪費,減少整體場域碳排、並可自動產出詳細檢驗報告,以進行數據分析與優化,有助於提升設備產能、降低人為疏漏,使雷科的設備產品更具價值、強化我國電機電子產業之國際競爭優勢。 雷科股份有限公司Laser Tek成立於1988年,並於2002年正式掛牌成為上櫃公司,成立迄今已成為具指標性之SMD電子包裝材料、SMT檢測設備、雷射設備等全球性銷售通路服務及設計製造商之一。 雷科總經理擁有20多年雷射整合經驗,他觀察到被動元件客戶每個月產能可超過10億顆SMD元件,但伴隨著SMD元件尺寸持續微型化發展,其生產製造時之瑕疵檢測作業變得更加困難,一片陶瓷基板上動輒上千上萬顆元件,元件尺寸越小,印刷雷射加工位置更加微小,檢測難度就越大,而更容易出現偏差,因此生產檢查成為相當重要的一環。 R-SMD生產檢查流程 AOI良率過殺問題,靠AI來把關 而AOI檢查機是普遍且成熟的機種,但市面上的高精度AOI運作方式是以單次拍攝小圖移動拼接成大圖,精度雖高但檢查時間較久,小尺寸SMD元件更易受環境干擾,如:光照和振動等容易造成誤判;因此AOI僅能以抽檢方式估算良率,且抽檢良率差的元件也並非單獨去除,而是連同良品整個剔除;人力複檢不但成本提高,每個人的檢查標準又無法統一,最終導致的結果,是平均會發生約2-5的產品未被檢出不良品而流入後段製程,即約每月至少2,000萬顆不良品之SMD元件,因未能在初期被檢測出,而造成後續各段製程中,不良品上依然會有印刷、加工檢查等流程,無論是油墨耗材及能源的浪費,增添了成本負擔,更因此加速設備磨損、使設備運作壽命簡短,而每一階段的浪費,皆會增加場域製程的碳排放量,不利於企業的碳足跡盤查。 0402修阻後樣品照片範例 傳統AOI 自動光學檢查的高誤判率也是業者面臨的一大生產痛點,在被動元件產業對於良率「寧可錯殺一百,不可放過一人」的高標準要求,往往會把 AOI 參數設定極高規格,導致設備異常敏感。當數據參數設定過於嚴苛時,易造成高誤判率。例如:當被動元件的汙染髒汙與印刷層顏色相近時,AOI 過篩誤判率可能高達 7 成。 汙染髒汙與印刷層顏色相近AOI易誤判 雷科有別於其他AOI供應商,捨棄了小圖拼接或線掃描方式,有效避免圖像處理時硬體或環境造成的資料遺失與斷差,採用超大面陣感光相機搭配訂製高解析度鏡頭,透過特殊影像進行合成處理。合成的過程中,感光元件的每個像素位置上都包含了從多個不同位置捕捉到的光線資訊。通過將這些資訊結合起來,影像的解析度和細節得以提高,達到億萬級別的分辨率,配合多重自動調整光源,單次拍攝可處理涵蓋7070mm,影像解析度可高達5um,取得清晰影像,再透過Smart-AI技術進行分析篩選。 三大妙法打造快速檢測Smart -AI 雷科總經理分享,快速將AI技術導入並減少檢查運算時間,並開發Smart-AI有三大方法: 方法一、先以AOI方式快速將良品與含爭議的缺陷品進行二分法區隔,將檢測重心放在少數不良的辨識上。 方法二、自動標註平台簡化訓練問題:運用攝影機蒐集機台的資料,用自動標註取代人工標註,逐步訓練以拉高精度,問題越簡單,訓練所需資料越少。 方法三、AOI與AI雙軌並進:在智慧製造流程中,僅僅單靠AOI或AI無法畢其功於一役,必須由AOI先行,將特徵值標出,同時區分是良品或是瑕疵部分,再以AI方式進行標註與訓練。接著利用可重複串聯的加疊效應,其檢測效益更大,隨著訓練資料累積越多,AOI比例降低,AI比例逐漸提高。 修阻後物件偵測與訓練 透過三大方法逐步構建系統信賴度,並將資料進行缺陷整理分類,最終將AI判斷結果回傳到主機,以雷射加工方式在製程前端控管將真正的不良品剔除,減少不良品流入其他站別,造成重複檢測或重複加工的損耗。 智慧雷射設備第一,選擇LASERTEK就對了 由臺灣品牌雷科持續打造結合AI智慧檢測與雷射加工設備,以逐步建構由原材料、產品、檢測、雷射設備等相互相加疊而成的智慧化監控解決方案,以降低生產製程之耗能為目標,落實發展半導體 載板及元件加工等領域,產出能在低碳條件下仍可滿足終端使用者需求之設備產品,以快速且優質的產品與服務來拓展國內、外需求市場,增加本土Made in TaiwanMIT設備之全球競爭力。