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【113年 應用案例】 AI走入公益,食(實)物銀行也有時尚科技

社團法人台灣食物銀行聯合會(以下簡稱本會)以食物援助、貧困救濟、減少食物浪費、建構無飢網絡為組織宗旨,在台灣各地已有55個食物銀行據點,每日收集來自全台各地量販店、中盤商、零售商、製造商、甚至善心人士捐贈的愛心物資,也會搶救即將被丟棄的可食用物資,進行妥善調配並配送至需求的愛心戶手上,幫助在地弱勢邊緣戶。

但各據點皆需大量人力與志工以傳統聯繫方式處理食物銀行日常事務,聯絡非營利組織與捐贈機構,為據點收到物資捐贈後,再分配給有需要的家庭戶或個人。在物資管理上缺乏數位化與整合資訊,可能產生物資資源分配不均問題。

倉儲轉運中心與迷你食物銀行 分配弱勢物資

本次場域驗證單位社團法人高雄市慈善團體聯合總會(食物銀行據點之一,以下簡稱高慈總)

109624日正式啟用台灣首座「食物銀行-倉儲轉運中心」佔地200坪,提高食物物資再分配、運用之效益、妥善存放及食物物資管理,至今已搶救近二百噸蔬果續食,服務一百多個團體、逾5萬戶弱勢家庭受惠,持續服務19家迷你食物銀行,將於高雄多個行政區陸續落成,分配食物物資給超過10萬人次弱勢家庭。

高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 (照片來源: 社團法人高雄市慈善團體聯合總會)
高慈總「食物銀行-倉儲轉運中心」於高雄大社區 (照片來源: 社團法人高雄市慈善團體聯合總會)

人力與食物物資管理的挑戰

面對大量經濟弱勢家庭的需求,「食物銀行-倉儲轉運中心」的管理顯得格外重要。進貨時需進行分類整理、汰廢、入帳等繁瑣的工作,出貨時則需參照社工員的食物物資需求做配置建議。這些工作都需要依靠人工判斷及經驗累積。而參與的志工多為高齡人士,體力有限,而倉儲工作需耗費大量體力,志工的招募困難重重。倘若有大批食物物資進庫,在調配上會耗費空間與人力整理、盤點,並同時擔憂食物物資是否能有效的被運用及周轉。也顯示出食物銀行服務逐漸擴大規模,但人力與物資管理系統無法隨之配合。

同時食物銀行物資來自各界之捐贈,故類別多樣且效期、規格、數量也均不相同。迷你食物銀行的志工夥伴,多數也為高齡人士,但卻需執行個案服務、食物物資管理/配置、物資資源開發等多重職責,有時也需向物資領用者說明並接受即期、大量特殊性的物資,如成人接受嬰兒奶粉。

「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 (照片來源:社團法人台灣食物銀行聯合會)
「食物銀行-倉儲轉運中心」物資盤點需要皆仰賴人力 迷你食物銀行志工具多重職責 (照片來源:社團法人台灣食物銀行聯合會)

報廢物資減少60% 物資轉遞速度增加80%

為精進物資管理並達到物資有效利用,並解決人力短缺等問題,在本次場域實證案導入「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」,第一部分為建構分類模型之前置作業,建置以及蒐集場域倉儲資訊,進行AI建模訓練,將過往場域/倉儲資訊收集建置成資料庫,使AI可進行預處理、分類等工作。同時視其物資種類之相依狀況作為特徵值,導入演算法中進行運算建模,再依收集之資料進行重新訓練,最終進行場域驗證並針對經常性五大類物資進行數據整理,以建立數據資料所需之訓練及測試資料集,第二部分以演算法之RNN技術建構分類模型;進一步利用強化學習建構食物銀行倉儲管理機制,使分類完善之受贈物資(如白米、沖泡飲品、麵條、泡麵、罐頭等)可以根據儲位指派原則自動指派儲位。

AI服務系統服務流程與說明 (資料來源:社團法人台灣食物銀行聯合會)
AI服務系統服務流程與說明 (資料來源:社團法人台灣食物銀行聯合會)

AI預判下,可優化物資轉遞速度及物資調配,有效精準配對物資捐贈並降低捐贈歷程的損耗,增加物資分配正確性,提高媒合服務率(即捐贈成功率),降低錯誤物資造成人力物力浪費,即時監控食物物資的庫存,確保操作者能夠迅速回應需求,有效提供物資援助。

AI系統的導入,加上數據智慧化建置,協助倉儲轉運中心的運作,可爭取更多時間分配捐贈物資使用。導入加速社福團體數位化服務推展,完善照顧整體社會弱勢群組之需求。

使用系統進行物資分配調度 (照片來源: 社團法人高雄市慈善團體聯合總會)
使用系統進行物資分配調度 (照片來源: 社團法人高雄市慈善團體聯合總會)

透過本次的場域驗證後,未來可推廣至食物銀行其他服務據點導入AI系統,也可與更多非營利組織、公益團體、慈善團體等夥伴合作,擴大「食物銀行倉儲物資募集AI自動預警需求判讀系統」應用範圍如醫療用品配送,幫助更多組織更智慧化地管理和分發,減少物資的浪費,以提高社會福祉。

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測試座接觸元件 AI 智能瑕疵檢測

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【導入案例】挺進智慧物流50 新竹物流醫材配送班表超高效率
挺進智慧物流5.0 新竹物流醫材配送班表超高效率

傳統物流公司加上AI技術之後,在運送效率提升及運輸成本下降等效益大大提升,尤其是醫材轉運更涉及醫院及病患的服務時效及權益,透過智慧物流的建置,可為醫材業者節省投入建構GDP倉、配多達千萬元之成本。 國內重要物流領導廠商-新竹物流HCT擁有3,500輛車隊、6萬坪倉儲,提供物流、商流、金流、資訊流、流通、倉儲、加工之客製化物流解決方案。每日貨件處理件數達58萬件,最大處理能力每日可達90萬件,轉運效能的提升對於新竹物流而言,至關重要。 醫院醫材運送 需優化現有作業流程與提升系統化、智慧化 尤其是醫院醫材的運送,也面臨到難題。醫材業者需要針對客戶不同產品需求、不同溫層需求、不同配送時效等因素,透過多家物流業者進行出貨與物流作業,高度依賴作業人員的經驗與細心管制,無論是產品出貨過程與實際物流配送過程,需要環環相扣,若有任何人工失誤與錯誤,都會影響醫院與病患的服務時效與權益,因此各家業者與政府及醫院等,都致力於優化現有作業流程與提升系統化、自動化與智慧化程度,以有效降低服務過程中造成的失誤及成本損失。 新竹物流導入AI之前的配送流程。 現行在醫院需求端已有相關業者配合政府推動相關標準化平台作業,透過供應端業者的資料協同作業,改善產品出貨正確性與作業時效,提升需求端的作業品質與管理效益;同時,部分業者也投入企業內部作業流程標準化與系統化,提升業者營運效能與品質。 在貨運物流端方面,物流業者的倉庫出貨人員需要耗費人工進行管控不同的物流出貨作業安排,若因常常接到緊急任務通知,要出貨到醫療院所,往往需要依賴小型區域性物流業者來提供客製化配送服務,除配送時效提升外,並無法導入整合性的資訊化服務。 新上路的GDP醫材法規規範運銷品質,也就是醫材供應商必須進行GDP合規認證,必須導入符合GDP法令規範之倉儲與物流服務業者,如此一來,區域性小型公司將被淘汰,因此,新竹物流透過經濟部工業局的AI輔導計畫案協助,除延伸既有GDP符合法令的倉儲物流服務外,將進一步利用相關數據整合與最佳化AI技術,協助醫材業者簡化改善物流配送最佳化作業。 複雜的物流難題 運用Simulated AnnealingSA演算法求解 為能滿足新的「醫療器材優良運銷準則」中對於醫療器材優良運銷系統建構的要求,新竹物流除了積極導入新式物流車,更將導入人工智慧中數學最佳化技術,以協助公司在每日全國營業據點以及轉運站進行智慧班次排程規劃,期望以最佳化的車班進行醫材在營業據點間的對開,或是區域間的轉運,以提高醫材在運銷過程中的效率。 目前醫材在新竹物流的轉運過程中,使用可分離式拖車頭與貨櫃。每個營業所及轉運站由於區位與幾何設計不同,以及人員數量不同,單位時間內的吞吐量也有差異;再加上每天的貨況大小、目的地皆不相同,面對無法確定且需求不同的變化,拖車頭及貨櫃的派遣狀況便隨之改變。 在此情況下,新竹物流僅能根據以往的經驗來進行各個衛星所之發車班表,並根據此班表視每日不同變化之貨物需求量進行調整。 因為是根據經驗法則進行排班,所以,班表往往不能兼顧全盤的變化與考量,使得目前發車班表仍然存在著可以改善的空間。。 貨物遞送規劃本質上為一NP-Hard難題,因此難以用傳統的解析解法,新竹物流結合奇點無限公司採用Simulated AnnealingSA演算法進行求解。 新竹物流導入的新物流服務為「GDP櫃班次規劃」。所謂的班次規劃,指的是根據未來對於站所間醫材貨件的預估量,進行站所間貨櫃車班的班表規劃,目的是讓醫材能夠如期如質抵達,並且讓新竹物流在場站作業、車輛數、行駛里程得到最高的效益。 新竹物流導入AI最佳化班次規劃,從其起點至終點間建構出一條最有效率的運送路線。 新竹物流導入「最佳化班次規劃」服務 降低5運輸成本 導入方式是利用雲端軟體服務,由新竹物流定期輸入站所間醫材貨件之「交互件數表」至「最佳化班次規劃」服務後,設定好演算參數即可產生GDP櫃班次表。同時發展新竹物流醫材班表系統,使新竹物流醫材運務單位能透過交互件數表編制適合班表。在相同服務水準的前提下,預估可降低運輸成本5,為醫材業者節省下建構GDP倉儲、配輸成本達千萬元。 醫材由於其對於衛生、溫度的要求,以及其易碎性等特色,因此運輸與轉運的時間越少越好,越少時間暴露在外,則醫材配曝險程度越低,然而由於仍須考量物流效率與成本。AI將每個需要運送的貨物,從其起點至終點間建構出一條最有效率的路線,即可有效率地完成每日的運務作業。 因應未來產業物流高度發展需求,其中配送與轉運AI最佳化將是關鍵議題,透過本計畫將成立專案推動組織,配置AI技術、IT與流程領域人才,累積落地經驗後,逐步擴大AI實際應用場域,全面優化轉型新竹物流的營運體系,並結盟AIOT與各領域AI夥伴加速與擴大效益之達成。