想像一下，把你關進自家冰箱的冷凍庫，但溫度再往下降到零下 20 度。短短幾分鐘，你的睫毛會結霜，呼吸會變得刺痛。而在這極凍的白色世界裡，你必須待上整整 4 個小時，拿著沉重的工具，隨時提防頭頂上可能重達十幾公斤的冰塊墜落。

這就是冷鏈物流行業的日常。

採訪當天，恰逢雙 11 檔期，一台台貨車在功成資本楊梅物流中心進進出出。對消費者來說，這段時間是搶優惠的好時機，對冷鏈業者卻是考驗。因為持續進貨，貨品會帶來水氣，導致冷凍庫氣溫波動，使得結霜更加頻繁。

頻繁的進出貨帶來了大量潮濕的熱空氣，當水氣撞上零下 20 度的極低溫，冷凍庫內的氣溫劇烈波動，「結霜」成為無法避免的宿敵。

如果除霜沒做好，冰塊會愈長愈大，導致水管爆開、水盤裂開，造成嚴重的營運停擺。所以需要人員定期巡邏。

然而，這個過程一點也不容易，這樣的作業環境又冷又累，成為年輕人不想碰的工作。

但是在功成資本楊梅物流中心，這個棘手的問題消失了。

運用「10取3」法則，讓年輕人願意留下來

功成資本楊梅物流中心的冷凍庫，是由專攻冷凍空調系統設計及規劃的綠豐興業一手打造。

疫情期間，他們曾協助裕利藥品在 3 個月內蓋出擺放疫苗的冷凍倉儲，不僅帶動營收成長，也讓他們被功成資本看見，請他們興建擺放電商生鮮貨品的冷凍庫。

冷鏈維運早就被社會貼上「3K 產業」（危險、骯髒、辛苦）的標籤。綠豐興業總經理許祐峰直言，北科大今年相關科系的畢業生，全都跑去半導體產業。

「今年的產學班雖有 32 名學生，但外面有 40 家企業開出 200 個職缺在搶人，」許祐峰苦笑著分析局勢：「學生一定聽過大金、日立，甚至台積電，但誰認識我們？」

在薪資結構難以與科技巨頭正面對決的情況下，傳統的招募思維已經失效。如果工作內容只是一成不變的「巡邏、除霜、受凍」，年輕員工的離職率只會居高不下。

所以他讓團隊專注於創新，由於倉庫的興建通常會有 10 個要做的項目，許祐峰會鼓勵員工，其中的 3 個項目，做法需要跟前一個案子不同。他希望藉此讓年輕人從工作中獲得成就感，累積新技術、經驗，覺得這是一份有前景的工作。

用 AI 辨識影像，4 小時苦工變 2 分鐘內勤工作

基於這樣的理念，他放手讓年輕人去做，進而使得綠豐興業擁有 AI 影像辨識除霜的技術。

由於每天都要搭自走車巡邏，維運團隊成員決定首先提議釣竿，將 GoPro 綁在釣竿頂端，伸到高處拍攝設備的結霜狀況。待在冷凍庫的時間，因此從 4 小時降到 2 小時。

沒想到 3 個月後，員工告訴許祐峰，自己還是想離職，「他說還是太冷了，受不了」。

這一次的挫折，反而激發了團隊更進一步的思考：既然人不想進去，為什麼不能讓「眼睛」留在那裡？

後來，部屬想到可以在設備旁邊架攝影機，把畫面串接到電腦上，在辦公室就能監測結霜狀況。許祐峰笑說「懶人都會找到好方法」。

這一架設攝影機，不僅解決了受凍問題，更打破了業界的盲點。過去業界習慣每 6 到 8 小時固定除霜一次，但透過 24 小時的監控畫面，他們發現這個「鐵律」根本是錯的。冬天氣候乾燥，其實兩天才需要除霜一次；但在雙 11 這種高強度進出貨時期，可能每 2 小時就得除霜。

於是他們開始訓練 AI 模型，一開始，準確率只有約 40%，因為 AI 不知道什麼是霜，把設備的白色外殼、鰭片誤認成霜。團隊只好不斷調整攝影機位置與角度，將約 2 萬 5 千張照片餵給 AI，花了 4～6 個月訓練 AI 模型，成功將準確率拉高至 95%。

精准度提高，除了省去勞力工作，AI 影像辨識技術讓他們能精準掌握除霜的時間，進而節省能源。

同時，結合使用鹵水的除霜技術，他們將除霜的餘冷再利用，夏天不開冷氣也很涼。能源使用密度(EUI，Energy Use Intensity，建築物每年會用到多少電) 是政府公布的平均值的一半，每個月省下約 80% 的電費。

如今，綠豐興業從原本需要 5 人除霜，變成 2 人負責，而且他們不需要長時間待在冷凍庫。

員工也有更多的時間去思考能源管理策略，例如如何利用離峰電價降低成本，或是設計更高效的新案場。

「如果在無塵室工作，你可能很難跟家人解釋自己每天在做什麼。但是在這裡，家人可以看到你做出來的成果，是有故事、有畫面可以分享的」，許祐峰說道。透過 AI，他們重新定義工作的價值，也讓綠豐興業擁有一群願意留下來、以此為榮的員工。

核稿編輯：陳書榕