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2026-09-30
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餐飲缺工已不是短期現象,品牌若只靠加薪與持續招募,很難支撐快速展店。在「餐與AI未來」第二場活動中,聯發國際餐飲總經理陳聖中分享UG如何從品牌成立之初,就重新設計設備、工作站與人才制度,透過AI製茶承接重複且需要標準化的工作,讓人回到服務、管理與現場判斷。對聯發而言,AI不是取代員工,而是讓人才從單一操作走向「門店CEO」,看懂損益、食材成本與營運數字,搭配POS、庫存、影像與排班數據,企業進一步將經驗沉澱成SOP。真正可複製的展店,不是複製更多人,而是複製一套人、設備、數據與制度共同運作的模式。
餐飲業談缺工,最直覺的解法往往是「再多找幾個人」。但當少子化、人才流動與快速展店同時發生,招募只能解決眼前缺口,無法回答更關鍵的問題:一家店需要多少人?哪些工作真的必須由人完成?當品牌開到100家、甚至走向海外,原本的經驗還能不能複製?
在「餐與AI未來」第二場「從缺工到人才永續:餐飲品牌如何打造可複製的展店模式?」中,聯發國際餐飲總經理陳聖中從UG與Sharetea的實際經營經驗出發,提出一個不同方向:不是一直追著缺口找人,而是重新思考「人應該做什麼」。鼎新數智餐飲服務顧問周俊成則進一步從數據工具、排班與流程角度,說明如何把這套思維真正落進門店營運。
陳聖中在訪談中直言,AI不太可能單獨解決人力短缺,但AI與人的協作,可以提升人的價值。UG從品牌設計初期,就把菜單、工作站、設備與流程一起納入思考,讓重複、複雜且需要高度一致的技術交由設備處理,把人的時間留給服務與管理。他用一句話濃縮這套邏輯:「把技術放在設備上,把時間留給人。」
AI製茶就是具體例子,過去新人可能需要約兩週熟記茶葉、配方與製程,如今配方可直接儲存在設備中,掃描後依設定自動製作;設備適應門店條件後,純茶製作時間可縮短至約5至7秒,同時降低跨店、跨國展開時因人員操作差異造成的品質落差。陳聖中也以單店日售1,000杯為情境說明,透過菜單、工作站與設備重新設計,人力配置可從傳統模式約10人降至4人;這是講者依門店經驗提出的估計,重點並非單純減員,而是重新分工,讓有限人力放在更有價值的位置。
如果機器承接更多標準化作業,那人接下來要做什麼?陳聖中的答案不是「做更多工作」,而是往管理能力升級。聯發在招募人才時,特別重視三件事:品牌認同、能力成長,以及成就與回報。員工從第一線夥伴開始,可以跨工作站學習、接觸管理報表,再往店長、督導甚至海外經營發展,讓職涯不是停留在單一製茶或服務工作。
其中,「店長就是門店CEO」是訪談中很重要的概念。店長不能只看杯數和營業額,還要理解損益、食材成本、商圈活動與營收變化,知道如何提升業績、降低成本。換句話說,缺工時代真正稀缺的並不是「會操作的人」,而是能判斷、能管理、能帶人的人才。因此聯發所做的不只是招募,而是「搭平台、聚人才、建制度、齊分享」:透過清楚的升遷與獎勵制度,把第一線人員逐步培養成管理者,也讓展店不再永遠依賴少數老店長。

當門店增加,管理者也不可能靠巡店掌握每個現場。陳聖中分享,聯發逐漸把POS、庫存、AI製茶設備與影像資料帶進營運管理,讓「數字先管理門店」。例如營收與來客、QSC品質/服務/清潔、客訴回覆,以及食安與庫存異常,都可以先透過資料浮現;幹部真正要做的,是看到異常後判斷原因、安排資源並追蹤改善。也就是數據負責提醒,人負責決策。
周俊成則把這套概念延伸到缺工最直接的問題——排班。與其每家門店固定排相同人數,更合理的方式是結合銷售量、來客時段、餐期尖峰與工時資料,從實際需求倒推人力配置。自助點餐、取餐顯示與多元支付可以降低前場重複操作,再把人力移到出餐、品質確認與顧客服務等真正影響體驗的位置;同一套需求預測甚至還能延伸到每日備料及總部採購。

因此,餐飲品牌要解決缺工,最後不能停在「導入一台AI設備」。真正的價值,是把重複工作盤點出來,先讓數位工具承接高頻、高工時、容易出錯的環節;再依銷售與尖峰需求重新配置人力,最後把流程、數據與管理方式沉澱成可訓練、可追蹤、可跨店複製的SOP。
這也是陳聖中談海外展店時最重要的一層思考:不是把台灣門店原封不動搬到另一個市場,而是先把品牌的核心模式標準化,再依不同市場進行在地化。AI、設備與制度處理那些需要精準、重複與標準化的工作,人則處理服務、現場例外與文化差異。當這兩者分工清楚,企業才能真正做到他在訪談中所說的——容易、簡單、可以被複製,也能帶出國。所以,AI在餐飲缺工中的角色,不是打造「無人餐廳」,而是讓企業重新回答一個更重要的問題:有限的人力,應該放在哪裡才能創造最高價值?
當重複工作交給系統、人才被培養成管理者、營運經驗被沉澱成標準,展店才不再是「多開一家、多缺一批人」,而是把一套成熟的營運能力持續複製出去。
A1:AI無法單獨解決缺工,但可以重新分配工作。適合交給AI與設備的是重複、標準化、大量資料處理的工作;服務補救、現場判斷、人才管理與顧客關係仍需要人。這也是UG強調「把技術放在設備,把時間留給人」的原因。
A2:可以先盤點收貨、盤點、單據輸入、點餐、固定製程與排班等高頻且重複的工作,再評估自助設備、POS、數據分析或AI工具。重點不是一次全面AI化,而是先釋放最耗人力的環節。
A3:關鍵是把設備、數據、人才與SOP一起標準化。設備穩定品質、數據即時回報異常,人才負責管理與服務,再將成熟流程沉澱成可訓練、可追蹤的標準,才能降低新店過度依賴資深人員的風險。
當人才與門店模式逐漸可以複製,品牌接下來還會遇到另一道更大的管理考驗:店愈開愈多,採購、庫存、供應與跨單位協作,能不能同步放大?
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在上一場「餐與AI未來」中,餐飲行銷專家劉人豪從通膨、市場M型化與食材成本切入,談到餐飲品牌在成本上升下,不能只靠漲價,而要先看懂消費變化,再透過POS、會員、採購與庫存資料找出真正影響獲利的環節。
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