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【108年 應用案例】 智慧農漁業數位分身:一個高效率、永續經營的農漁業升級解決方案。養殖漁業如何靠著稱為「數位分身」的AI 技術達成三倍產量?

靠著九種感知器偵測水質、以及監控養殖物生長狀況和漁民行為決策,「智慧農漁業數位分身」人工智慧解決方案,可以大幅增加產量至 300%。「開心農場」式的高科技整合的解決方案,可以讓新手也快速上手,農漁業可以大幅降低對於經驗的倚賴,增加年輕人回鄉加入農漁業的誘因。

曾經有一段時間,FB遊戲剛剛開始流行的時候,因為「開心農場」這個熱門遊戲,可以說是人人皆農夫。上班族中午休息時間一一拿出手機,開始了手機上的快樂農夫生活。有些人還調皮,上班時間偷偷連上 FB ,偷了同事的菜。由於這個遊戲實在太療癒,有些人還真的就踏入真正的農田,當個小小的假日農夫。如果說,「開心農場」真實存在,你相信嗎?由資策會服創所領頭開發的「數位分身」-「智慧溫室」以及「智慧養殖場」解決方案,就是貨真價實存在的「開心農場」、「開心水族箱」。

在這裡,基於 IoT 的 9 大感知器,會持續監測水質等作物 / 養殖物生長環境的「設施因子」,並且透過控制盒上傳雲端。而雲端中的 AI 機器人會在系統內持續模擬出一個數位的分身,在收到外部的水溫、溶氧量等等「設施因子」、以及持續蒐集作物 / 養殖物生長狀況的「生長因子」,雲端系統裡面創造出一個模擬的養殖漁民的「數位分身」,AI 機器人也會按照過往漁民的成功策略來運算出合適的「行為決策」。

在含氧量低、水溫超標等等情況下, AI 會建議你開水車、開增氧機,或是用藥等等行為決策,漁民則可以考慮自己的經驗或是知識,再判斷是否要採用。事後,系統也會比較判斷結果,漁民也可以就結果來判斷,究竟是真人的決策比較厲害,還是「數位分身」的行為決策比較厲害。

除此之外,智慧農業的數位分身AI ,在背景也是 24 小時運作不打烊,它默默的紀錄並且分析養殖漁民在智慧養殖場中針對各種「設施因子」以及「生長因子」的對應「行為決策」,由此慢慢的建立起養殖策略的最佳解模型。慢慢的, AI 像是個小學徒,在漁民身邊默默的學習這些「隱性知識」,使得這些知識不會因為漁民退休而失傳。

不僅如此,除了「種魚」還可以利用同樣的技術方案去「種菜」,這些最佳化養殖 / 種植模型可以成為珍貴的資料庫,即使是剛入行的新手,也可以跳過摸索的過程,直接成為大師。

三難一貴,是目前最大的挑戰:人力不足、老年化、經驗失傳三大難,新科技導入貴

台灣農業技術、養殖技術都聞名全球,然而小農結構普遍都有人力不足、老年化的趨勢,數位轉型勢在必行。然而,要導入新技術的成本,是 80% 的小農小漁都負擔不起的。由於環境因素有太多不確定因素,如氣候的變遷、水質變化等等,都高度倚賴經驗來處理。因此,最嚴峻的挑戰,來自於農漁民退休而年輕農漁民又不及接班,多年的經驗因無法傳承而失傳。

智慧農漁業數位分身,持續最佳化不停機

「數位分身」是一個結合 AI 人工智慧,與 HI 工匠智慧的新興技術,國際研究機構 Gartner 連續三年將其評為全球未來關鍵十大技術之一。經濟部技術處在 2016 年就開始布局數位分身的研發,認為領域產業除了自動化效率之外,同時也需要將各產業的經驗技藝數位保存下來,建構 AI 與 HI 交互學習與最佳化的人機協同技術。以水產養殖這個領域來說,透過「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。利用各種水質數據所建構出的「設施因子」、魚、蝦體影像的影像資料、病徵影像等等的「生長因子」各種數位資料的分析,加上養殖漁民的「行為決策」來訓練 AI 人工智慧,可以得出水質管理、水產生長管理、水產疾病管理等等最佳化模型。

「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。

▲「魚電共生魚塭」的 AIoT (人工智慧物聯網 Artificial Internet of Things)的「數位分身」,將漁民的種種隱性知識數位化。(示意圖來源:台鹽綠能股份有限公司委託三奕設計顧問有限公司設計)

將這些 AI 管理模型組合起來,就成為了高存活率、高換肉率的智慧養殖解決方案。養殖的整個過程都有數位化的監控資料、品質可分析、而且產銷履歷甚至可以回溯至養殖初期,藉以大幅提升水產品質、價值以及產量。

雖然前景看好,但是仍然有著重重挑戰

資策會服創所與「數位分身」的緣份,是由 2018 年時經濟部技術處支持的前瞻科技專案開始。當時技術處認為各領域產業除了自動化效率之外,也需數位保存領域產業的工藝知識,用以建構 AI 與 HI 交互學習與最佳化的人機協同技術。

後來,行政院農委會農業試驗所接續支持「數位分身」在智慧農業當中的應用。「數位分身技術應用在農業,協助小農經驗數位化積累,並透過群體經驗與人工智慧交互作用,精進農業技藝,解決農業智慧化最大挑戰」。在農業場域當中的「智慧農業數位分身技術」,在產品化之後預期可以提高生產效率 30% ,可以說是前景相當看好。

邱璟明組長受訪圖
▲邱璟明組長:「厲害的漁民所作的行為決策,以結果論,硬是要比一般的漁民還要強三倍。」 
 

Digital Twin: Aqua-Solution

Digital Twin: Aqua-Solution

後來,與科技養殖產業業者合作,共同獲得經濟部工業局的業界計畫支持,資策會服創所才將數位分身的技術應用在「智慧漁塭」的場域當中。負責養殖漁業的場域應用團隊指出,「在養殖漁塭當中,漁民在面對各種環境改變時的行為決策,往往是不同的。其中,厲害的漁民所作的行為決策,以結果論,硬是要比一般的漁民還要強三倍,例如白蝦的存活率,一般的平均是 10% 左右,有些漁民就是可以獲得 30% 的高水準產量。如此一來,生產成本降低,賺的錢也是原本的三倍。

數位分身的技術,就是可以將這些達人的隱性知識傳承下來,最終推動整個產業的升級。」

9大感知器、魚體影像以及漁民行為決策組合而成的「數位分身」

為了取得各種養殖場的環境數據,服創所採用了包括了有溶氧、水溫、酸鹼度、鹽度、濁度、氨氮、硝酸鹽、葉綠素 a、ORP (Oxidation-Reduction Potential)氧化還原電位等九大感知器來監控水質,這些又被稱為「設施因子」。

另外,漁民也會定期把魚、蝦從池中撈上來,或是透過沉水攝影機拍攝水下的養殖物影像。藉以得知目前養殖物的大小,來了解生長狀況,這又被稱為「成長因子」。

智慧養殖設施示意圖

▲ 「設施因子」、「成長因子」再加上漁民在不同情境下會採取的「行為決策」,就可以在雲端伺服器裡面創造一個虛擬的「數位分身」。(示意圖來源:台鹽綠能股份有限公司委託三奕設計顧問有限公司設計) 

有了這兩個因子,在加上漁民在不同情境下會採取的「行為決策」,就可以在雲端伺服器裡面創造一個虛擬的「數位分身」。

在這個好像遊戲一樣的「數位分身」中,我們可以盡情的模擬,藉以找尋不同「設施因子」下,最佳的「行為決策」,藉以取得最佳化的「成長因子」。

換一個比較容易理解的說法,各位讀者不妨想像我們現在有個「開心漁塭」遊戲軟體。其中,漁塭的各種環境參數,都是由真實情況所記錄下來的。我們也紀錄下每個「開心漁塭」玩家在不同環境參數下所做出的行為決策以及最終的成果。當紀錄下來的資料組數量夠多,得到 ML 機器學習( Machine Learning)而來的魚塭數位分身模型,再經由即時數據進行模擬,就可以找出各種最佳化組合。而這個模擬世界,就是「開心漁塭」的「數位分身」。

感知器容易損壞,如何解決?

然而,研發的過程總是有些挑戰。例如水下的感知器如水溫和溶氧感知器,經常由於藻類增生而損壞。水下紀錄魚體大小的攝影機,也經常因為池底泥沙或藻類污染而模糊不清,無法辨識。

為了克服這些感知器的損壞問題,有兩個方案,一是定期從池中打水上來經過感知器來偵測,二是將感知器製作成一個盒子,每天定期泡入養殖池當中用以偵測水質。

至於魚體和蝦體的生長狀況,只需要漁民每日定期打撈上來拍照量測即可。成本低而且有效。

服創所的邱組長說:「這些感知器的損壞問題,是個成本問題,雖然說帶來的效益很高,但是若成本太高,漁民不願意採納也失去意義了。我們目前正在研發 9 合 1 的水質偵測盒子,成功整合完成之後,就可以準備量產,並且以銷售盒子加上連線月租費的方式來商業運作。我們目前已經非常接近完成整合,非常歡迎廠商來洽談合作」

漁民行為決策難以紀錄的困難

另外一個挑戰來自於漁民,部份漁民會自覺的紀錄每天觀察的水質以及環境指標,並且紀錄自己的操作策略和結果。但是,並不是每個漁民都會這樣操作,這時候,就需要引進 AI 人工智慧當中相當重要的 GAN (Generative adversarial network 生成對抗網路)技術。

GAN 會依據過去的資料,生成漁民的可能策略,也就是「猜」漁民的決策,用以補足漁民沒有輸入的行為決策。若是事後得到漁民補完,也不影響訓練資料集。

得獎技術量產化之後, 300%的生產效率不再是遙不可及

「數位分身」技術目前全球應用案例多運用於航太、製造業,目前只有台灣與荷蘭率先投入數位分身在智慧農業的研發。因此,「智慧農業數位分身」獲美國 R&D全球百大科技研發獎也是國內技術領先的證明。目前正在完成整合的水質監控盒以及整套解決方案,在產品化後預期提高生產效率 300%。

未來「數位分身」技術不只是可以應用於農業和養殖漁業當中,還可以擴展至原本仰賴「隱性知識」的產業當中,如製茶、漁業等等。由於全程數據化,品質不再是靠著經驗以及「看天吃飯」。藉此,可以提高農民的「智慧化監控」和「精準化生產」科技層次,除了提昇傳統農漁業的生產力,也很有機會達成永續經營,促成整個產業升級,提昇年輕人回鄉參與農漁業的誘因。

參考資料:智慧製造的關鍵拼圖!加速「數位分身」實現的創新感測技術-數位時代

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【導入案例】化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛
化身大型AIOT科技遊樂場 海科館華麗轉身好吸睛

臺灣是一個海洋國家,你去基隆八斗子漁港或潮境公園遊玩時,是否順道去占地48公頃的國立海洋科技博物館探索海洋世界的奧秘呢為了讓更多人親近海洋科技,基隆海科館導入科技服務,將場館化身為一個大型科技遊樂場,讓大小朋友都樂不思蜀,充分發揮「寓教於樂」的功能。 歷經長時間的規劃,北臺灣最大的基隆海洋科技博物館於2014年元月開幕營運,館內以海洋教育科技為主題,號稱擁有全臺最大的IMAX 3D海洋劇場,主題具有獨特性、又擁有新穎的視廳設備,理應成為基隆知名的地標景點。然而,原先的展覽規畫以靜態為主,內容相當專業,與民眾互動不足,曾經前往參觀的遊客也反映展出內容有限且十分無趣,整體消費者體驗評價欠佳。 海科館不滿意的前3項為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少 根據海科館的統計數據顯示,海科館遊客結構當地民眾與外來客的比重約為 64,其中外地遊客以北部居多;交通方式以開車與客運方式為主;出遊類型以家族、親子、朋友居多;逗留時間為 1至2 小時。 再深入了解,遊客感到不滿意的前3項分別為周邊景點連結弱、展示內容不吸引人、展示內容少等,館方分析可能的原因包括部分展示內容的呈現方式過於專業,讓民眾看不懂,以及缺發互動體驗的元素,讓參展民眾覺得無趣,停留的時間匆促而短暫。分析遊客的輪廓可以發現,由於基隆科博館主要客源有半數以上來自於當地民眾,外來客必須以開車或大眾運輸方式前來,來一趟並不是那麼容易,因此,場館與展覽的設計必須導入更多的互動性及趣味性,讓本地客願意一來再來,外地客的停留時間也能拉長一點。並透過科技服務將博物館特色凸顯出來。 經由經濟部工業局AI團隊之一中華民國資訊軟體協會引薦,海科館就委託巨鷗科技協助解決場館無法吸引人的問題。 巨鷗科技初步訪談之後發現,許多遊客前往海科館,大多是受到海科館建築外型、周邊牆面所張貼的告示及懸掛的旗幟、或正在舉辦的活動所吸引;而遊客最感興趣的為 3D 海洋劇場,顯示內容以影音、實體景方式呈現較能吸引遊客。 七大AI科技導入 海科館帶動區域觀光人潮 巨鷗科技透過科技服務的導入,將占地48公頃的場域設計成AI語音導覽、尋寶解謎遊戲、AI展物互動活化、AI空間展館互動體驗、AI人流管控、Face AI互動式體驗、AI語音客服系統等7大服務,藉由AIoT物聯網以及雲端科技讓看展變有趣、不僅解決孩童靜態看展無趣的議題,並可提升雙倍學習效率,讓消費者對海科館的印象改觀,大大提升來客意願,也同步拉升區域觀光人潮。 國立海洋科技博物館導入AI語音導覽等七大科技應用服務。 巨鷗科技以改善海科館空間場域優化為目標,透過臺灣北部海濱鳥類特展的展覽背景為雛形,結合包括「人臉」、「肢體」、「人流」三大主軸,從提升功能的面向,來協助改善海科館對AI的應用。 在具體作法上,海科館及巨鷗科技首先針對場域內的特展進行篩選,先避免在已展出的展覽內進行水電工程、管路等相關建置,影響到展覽本身的觀看品質,轉而找出展期未到的場館先行導入,透過展覽本身的特點搭配一系列的科技服務進行導入。 在海科館內臺灣北部海濱鳥類特展施工內容與策展人討論,初步在展館入口處利用Bella X1做迎賓互動說明,接著搭配AI智慧導覽中文英文X1進行講解,搭配趣味性尋寶解謎集章活動-APP X1,讓民眾闖關,後續將鳥類特展內鳥種進行標本活化互動X1、甚至在展覽空間中導入AR之情境X1增添趣味性娛樂,最後在Face AI做人臉之互動測試臉部進行微笑打分數。nbsp 華麗變身後的海科館將成為親子最佳旅遊地點。圖海科館FB粉絲頁 海科館這套AIoT服務未來可延伸運用於各大展覽類博物館,甚至擴及到靜態美術館等地區,依據不同場域特點導入。同時也可透過政府專案及相關計畫推動,幫助農村再生,讓遊客不再只是去農村看看而已,添加趣味互動以擺脫對不同場域的刻板印象,應用服務範圍十分廣泛。

【解決方案】佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力
佐翼科技無人機導入高爾夫球場域 可節省一半人力

對於大多數的高爾夫球場而言,場務的營運及管理是一個令人頭疼的問題。「球場就是在賣草皮,場地一定要顧好」,一位高球場負責人不諱言指出。面臨球場場務人力短缺、老年化及成本高昂的市場痛點,導入AI無人機進行農藥噴灑及防蟲害,將可節省球場一半以上的人力成本,並大幅提升整體營運效率。 初夏晌午,位於桃園的台北高爾夫俱樂部,AI智慧無人機緩緩升空,其主要的任務是進行高爾夫球場AI 智慧無人機施肥噴藥的測試。事實上,執行此項任務的佐翼科技,其無人機普遍使用於稻田、香蕉、茶樹等農作物,來從事施肥施藥及防治病蟲害的工作,對於動輒數十到上百公頃的高爾夫球草坪,要運用AI無人機協助草皮維護作業,現階段將進行資料蒐集、建立施藥AI模型及多光譜影像分析測試等,未來將進一步進行大規模的技術落地驗證,為無人機導入高爾夫球場域建立典範。 透過AI無人機施肥灑藥 可節省一半人力 傳統高爾夫球場維護草坪的作業方式,是以人工揹著藥桶,或是駕駛施藥車逐一分區進行噴灑。「國內高爾夫球場於2001年起開始種植超矮性百慕達草種品系,此一草種喜好涼爽的氣候,台灣高溫潮濕的天氣型態並不適宜」,佐翼科技執行長進一步指出,為避免草皮遭受病蟲害,就必須進行農藥噴灑工作,以18洞球場而言,相當於每周要噴灑一次殺菌劑,T台及球道每兩個月噴藥一次。對於高爾夫球場而言,噴灑農藥耗時費力,重要的是,大規模噴灑將增加人員中毒與農藥量增加的風險。 農用無人機在高爾夫球場應用之效益 根據佐翼科技研究,高爾夫球場的蟲害包括夜盜蟲、斜紋夜盜蛾等,其生活習性是傍晚會出來覓食,因此,噴藥的工作必須傍晚施作。依據傳統作業方式,每次施藥估計需要兩台車三個人力,共耗費45小時的時間。若透過AI無人機施肥灑藥,操作人力僅需1人,20分鐘可以噴灑08公頃土地,約可節省三分之二的人力,也可減少營運成本30左右。 高爾夫球場草坪透過AI無人機施肥灑藥,約可節省一半人力 啟用農用無人機應用於高爾夫球場的草皮維護,除了顯著的效益顯現外,佐翼科技也特別導入AI多光譜影像辨識建立NDVI標準化植被指數分析,「所謂的多光譜是將不同的波長波段光線打在草坪的植株上,蒐集反射回來的影像進行分析」,佐翼科技劉姓執行長接著解釋,因為不同光譜,每一種植物在光的波長吸收程度不一,透過多光譜可以掌握草種生長狀況。同時再結合AI影像辨識,可以精準偵測病蟲害分布情況,據此決定施藥量的多寡。 跨領域協作 建立無人機草坪多源影像資料庫 運用AI多光譜影像辨識技術,佐翼科技將蒐集包括可見光譜、多光譜、熱影像和高光譜影像等,建立無人機草坪多源影像資料庫,完整掌握百慕達草種生長週期。 佐翼科技累積豐富的農業AI無人機噴灑藥劑經驗,但要將AI解決方案導入大面積的高爾夫球場仍有諸多問題需要克服。例如需要建立全新施藥模型及測試飛行方式,尤其是多光譜影像辨識運用,概念驗證並不困難,但實際執行則需要更多的測試實證,反覆推論,並與植物專家建立協同作業才能完成,這部分則須仰賴資策會等法人單位跨域整合,集結更多場域投入實證,建立典範,才能在高爾夫球場場域擴散。 智慧無人機導入高爾夫球場的國際案例文獻並不多,在驗證的過程中,能否快速複製至下一個球場尚未可知,但佐翼科技劉姓執行長認為,透過跨領域協作的方式,將問題定義清楚,一一臚列,供需雙方取得共識,針對每一個問題提出可以解決的方案,並找尋內外部的資源合作,才能逐步完成高爾夫球場智慧化的目標,順利協助產業轉型。 佐翼科技執行長劉峻麟

【導入案例】AI嘛會煮咖啡 無人烘豆機靠AI 精準設點與培養忠實客群
AI嘛會煮咖啡! 無人烘豆機靠AI 精準設點與培養忠實客群

你早上來杯咖啡了嗎 臺灣於過去十年以來,逐漸形成一股喝咖啡的文化風潮,隨著AI技術的精進,無人烘豆機也能靠AI精準設點,同時培養忠實客群,我們來看看,這是如何辦到的 根據國際咖啡組織 ICO 調查,國人一年喝掉約 285 億杯咖啡,臺灣咖啡市場規模上看 800 億元,且每年約有 20 成長。 臺灣近十年來,人手一杯的「喝咖啡」文化,已成為流行的代名詞,而「咖啡」甚至以65的高比例當選為國人平日最常選擇的飲品,其中重度咖啡愛好者的族群更願意花費更高的價錢去選購符合自身口味的咖啡豆來享用咖啡。近兩三年來,越來越多無人飲品販賣店於臺灣飲品市場上問市。 無人咖啡飲品店無法快速展店,主要受到兩大問題困擾,一是客流量與機器設點位置的合適性,往往仍需憑藉人力進行評估分析;二是如何精準打入中高階咖啡愛好者市場 AI解決無人烘豆機設點合適性與培養忠實客群兩大難題 為解決上述兩大問題,協助無人烘豆機能迅速打開市場,昇銳電子擬以透過導入AI 人流計數分析與AI 人臉陌生辨識,來針對無人烘豆機的設置地點進行人潮數量計算,且歸類消費者的性別及年齡,以進行更為精準的商情分析;並提供消費者對於烘焙咖啡生豆的多重選擇,期以給予專業的咖啡愛好者更客製化的服務與貼近其需求和個人口味的一包「高品質烘豆」。 自2018年起,無人販賣店的興起,無非是因為業主想減少不斷上漲的租金與人事成本的費用支出,但在店面設點的初期評估,卻仍需花費鐘點人力費以人眼計算客流量,但人非機器,難免會有計算來店消費者與道路上經過人潮的錯誤率,而無法做到精準的即時客流分析,或甚至經過一段試營運後才進行估算是否達到設點的營運效益,以上皆會造成錯失最佳撤掉設點位置的停損時機。 昇銳電子搭配AI人流計數分析和AI人臉陌生辨識,推出無人烘豆機。 昇銳電子搭配AI人流計數分析和AI人臉陌生辨識,與帶來「黑金」風潮的咖啡進行商機結合,並且抓住臺灣眾多咖啡行家喜歡親自至量販店耐心挑選符合自身口味的咖啡生豆與喜愛去高品質的研磨咖啡廳或連鎖咖啡店之消費習慣與特點,故誕生針對咖啡豆產地、品種、烘焙方式等提供選擇的第一台無人咖啡烘豆機之新創概念。 AI烘豆機提升客戶忠誠度與物料管理效率達20 針對無人烘豆機的精進開發,昇銳電子工程師搭載AI NVIDIA 開發平台於TCNNFacenet 的基礎上進行,透過AI 將關於性別及年齡搜集之數萬張的影像資料進行樣本訓練,以針對首次選購咖啡烘豆的消費者也能利用人臉陌生辨識來簡單地歸類,藉此取得消費者的信任並提升使用意願,並進而進行購買資訊紀錄及未來商品購買推薦以產出消費者購買行為分析,便可使業主參照消費者對於不同咖啡生豆的偏好度高低,作為未來物料準備數量之依據,以降低原物料轉運及庫存問題,並提升物料管理效率達20。 再者,業主可透過放置此無人烘豆機於選定之人流匯聚率高的地段內,便能透過攝影機捕捉人潮,並針對機台擺設位置的客源是否充足,進行對於經過人潮數量的計算,進而評估消費者佇足購買機率的高低,並於短時間內分析出是否需要將機台進行移設,並可更容易地瞄準出中高階咖啡愛好者所在的最佳設點位置。 而關於無人烘豆機有專業烘焙模式介面,其針對咖啡生豆的產地來源、品種、烘焙方式(淺中深焙)、入豆與出豆溫度、轉速溫度與目標溫度等跟溫度、風速和秒數相關之選擇,提供消費者多種選項以烘焙出符合自己愛好的客製化精品咖啡豆。而若過程中業者針對機台有要進行改善的需求,工程師能配合調整韌體參數,也能協助與業主的訂單系統進行整合。 服務人員簡述無人烘豆機的操作方式 「黑金」透過AI 可更深入至咖啡廳、科學園區、商業大樓 此一無人烘豆機針對咖啡行家的客群,不僅能設點於中高階咖啡廳,以烘製相較於在量販店購買更為客製化的咖啡豆,更能在製作完成一包咖啡豆時,即時提供給咖啡廳內專業的技術店員協助進行咖啡研磨與手沖,而剩餘的烘豆也能將其帶回家之後自己沖泡與享用。在這之中也為咖啡廳帶來了附加價值,其可更加了解消費客群對於咖啡豆的偏好程度,並能推出更能吸引顧客的飲品促銷活動與進行合適的備料管理。 而除了咖啡廳,無人烘豆機也能透過AI 人流計數分析,精準設點於科學園區與商業大樓裡或附近店面,以提供其有高度飲用咖啡需求的內部員工,於辦公室也能手工沖泡的優質咖啡豆。另外,更能推出實體會員制以隨時發起選購咖啡豆之促銷活動,或不定時提出支付優惠回饋,進而吸引到新客源與培養既有顧客的忠誠度和黏著度。 智慧無人烘豆機的操作介面