鐵皮屋內的智慧工廠,拚出兩倍獲利力

一來一往,他要說服師傅們,他們並不是被電腦制約,而是電腦聽命於他們。
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在被養殖魚場、眾多小型鐵皮鐵工廠包圍的鄉間,我們看見台灣螺絲界智慧工廠跑最快的廠商:世豐。

6 年多前,陳駿彥接下父親的棒子升任總經理,但就在當年,因美國貿易商和全球最大家具建材零售商家得寶在物流的配合不順,原本高峰時可占世豐 6 成營收的家得寶,預告世豐 2013 年訂單到期後,將不再續約。

為了彌補營收大洞,新手總經理陳駿彥立刻開始全球跑透透找客戶,嚴峻的管理挑戰也伴隨而來。

原來,世豐供應家得寶只有 24 種品項,工廠只要大批量的生產就過關,但一下湧進 120 個客戶的上萬種品項,所有流程,只能用混亂兩字來形容。

「我發現,我們員工不太能 Handle 這麼複雜的狀況,」陳駿彥很無奈,那段時間,世豐的工廠常做不出客戶要的產品,反而不斷去鞠躬道歉。「再這樣下去,我跑更多客戶回來也沒用。」

痛定思痛後,「唯一能改的就是用系統,把他們框住,」陳駿彥說。

若不計世豐在 2011 年就導入只有台積電、鴻海等大廠才捨得花錢的企業資源規畫(ERP)系統。去年世豐甫投入自動排程系統及初期的製造執行系統(MES)金額,就相當前一年淨利的 1/5。

但陳駿彥遭遇的阻力不在於金錢,而是來自現場的黑手師傅。

因為買來的系統是空的,必須要鍵入各種參數,才能讓系統知道世豐在排程上的需求及邏輯,這,必須要靠師傅們將經驗傳授給電腦。

但,一開始師傅們非常抗拒,覺得電腦要搶走他們的工作,陳駿彥只能不斷跟師傅保證,電腦是在減輕他們的工作負擔。師傅反而可升級專心做品質檢測,並成為這群機台的「管理者」。

一來一往,他要說服師傅們,他們並不是被電腦制約,而是電腦聽命於他們。

這場革命後,讓世豐可以有條不紊的管理上萬種品項的生產,還有效降低浪費。

為了串聯生產,世豐在 150 部機台裡都加裝感測器及電腦。過去,當客戶下單後,因為動輒百萬支的量難以計算,世豐都為預防耗損,會再多加 5% 的重量去生產。每一次,都得等到包裝完,才發現多生產了上萬支螺絲。

光是 2015 年,就有高達 1,200 萬支螺絲,被當成廢料銷毀。

而且,以前都是每做完一批,就由師傅手寫,交給助理輸入到電腦裡,但是因為客製化造成訂單量大,且越來越複雜,「一下是重量輸入錯,一下是訂單號碼輸入錯,出錯的機率超高,」世豐螺絲發言人王新元說。

現在,機台裡的感測器精準計算生產的螺絲數量,才導入半年,去年世豐銷毀的螺絲數量已減少了 1/3。

去年,有初步成效的世豐,獲利創近 5 年新高,淨利率是螺絲大廠春雨的 2 倍。

現在,世豐還進一步將上萬個生產模具的資料建檔,以預測模具什麼時候會壞。

跟多數製造商相同,過去,世豐無法知道每個模具的壽命還剩多少,常是師傅看到生產出來的螺絲品質不對了,才停機換模。

現在,世豐把每個模具的壽命值蒐集後。未來,系統就能聰明做到模具和訂單的匹配,如某筆訂單只要 20 萬支,就指定某個模具剛好剩 20 萬支壽命的模具來生產,更進一步精準管理。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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