台灣餐飲數位轉型怎麼做？｜禾煜科技 SI 整合 AI／IoT／送餐機器人，打造人機協作新營運案例
AI 浪潮｜餐飲數位轉型之道
以 SI 底蘊整合 AI／IoT／智慧機器人，讓「導入」不只買設備，而是落地人機協作流程
從資料中心到企業終端：禾煜的轉型脈絡
以資訊系統整合（SI）起家的禾煜科技，過去曾為銀行、電信業者的資料數據中心提供服務， 團隊成員橫跨國內外資訊科技服務各領域，具備 IT 基礎建設的技術底蘊、軟體加值實力與顧問服務能量， 並擁有跨產業協力夥伴與客戶的人脈網絡。
近年來，禾煜決定跳出 Infrastructure、Storage 等原本強項，轉向積極發展 AI、IoT 等全方位企業應用方案； 從後端人工智慧與大數據平台，到前端智慧機器人，都成為其佈局重心。
因應需求：打造人工智慧服務
梁萬宇的觀察： 「我們一直在尋找合適的企業終端服務項目，並協助客戶在終端應用上彙整分析相關資料。」
疫情前
開始代理接待機器人，提前卡位「終端服務」應用情境。
疫情期間
送餐機器人因降低接觸需求而大幅升溫，餐飲場域快速擴散。
2021/09
完成多月測試與調整後，正式於餐飲門市導入送餐機器人，落地營運服務。
導入方法
不是「買一台」，而是「把服務做準」
禾煜在導入前會先盤點：作業流程、空間動線、人員搭配、站點停留等現況， 再評估機器人型號與設定參數，並以 AI 協助把關送餐節奏與關鍵時間點， 讓餐點溫度與出餐品質更穩定。
- 流程先行：先理解現場，再談設備
- 動線驗證：走位、停留、站點都要可控
- 品質把關：以 AI 協助降低服務落差
差異化
禾煜 vs. 單純銷售商：核心在「整合能力」
與僅提供機器人的供應商不同，禾煜把機器人視為「具備智能的數位終端」， 強調系統整合與資訊服務：從前端終端蒐集數據，到後端平台彙整分析， 形成可用的營運洞察。
- 終端數據可用化：跑動距離、運送量、重量、站點停留時間
- 可與企業 IoT 資料整合：形成更完整的營運輪廓
- 大數據平台即時分析：支援日後決策
切合需要：打造人機協作未來
禾煜將智慧型機器人定位為「數位終端」，關鍵不是「取代多少人力」， 而是讓機器人能有效融入作業流程之中，而不是人去刻意配合機器人。
營運洞察
把「看不見的效率」變成「看得懂的數據」
- 每天行進距離：對照排班與動線是否合理
- 運送餐盤數量／重量：推估尖峰負載與效率瓶頸
- 站點停留時間：找出塞點、等待與交付節點
- 整合 IoT：串接更多現場訊號做跨面向分析
這些數據若能被系統化整理，會成為門店優化、訓練SOP、以及投資回收評估的重要依據。
導入心法
真正的「人機協作」三原則
- 流程先定義：把人員分工、交付點、尖峰節奏先說清楚。
- 再導入終端：讓機器人嵌入既有工作流，而非另起一套新流程。
- 最後才優化：用數據回看並迭代站點、停留、走位與訓練SOP。
售後維運：餐飲最在意的「不中斷」
對餐飲業而言，設備不是「會動就好」，而是「營業時段不能停擺」。 禾煜以 IT 產業思維建立售後維修與維運機制，並因應餐飲營業時間調整技術服務時段。
自有團隊
養工程師：縮短排除時間
禾煜組建維護技術團隊，讓客戶能更安心且順暢地使用機器人提升服務品質， 避免因故障造成作業停擺、甚至影響營收。
- 服務時段貼近餐飲營業節奏
- 以最快速度排除技術問題
- 降低「設備停擺」造成的連鎖損失
SLA 思維
分層追蹤：問題拖越久，層級拉越高
採用 IT 常見的分層追蹤機制：問題延宕越久，參與處理的層級就越高， 用制度確保處理速度與責任落點，避免「一直卡在同一層」。
- 清楚的升級路徑
- 降低溝通成本
- 把「穩定」變成可被管理的能力
重點整理：餐飲導入 AI／機器人的正確順序
- 先盤點現場：作業流程、空間動線、人員搭配、尖峰節奏。
- 再選型與設定：不要把機器人「硬塞進去」，要讓它自然嵌入。
- 接上數據：把終端數據整合到 IoT／大數據平台，形成可用洞察。
- 訓練與SOP：三輪訓練／穩定度驗證（依品牌需求調整）。
- 維運保不中斷：自有工程師＋分層追蹤，確保營業不被中斷。
最終目標不是「取代人力」，而是打造人機協作的作業流程，讓服務更穩、效率更高、體驗更有溫度。
