104學習

Power BI 是一個免費由微軟開發的商業智慧工具，用於分析和視覺化企業數據，它可以從各種數據來源中提取數據，將其轉換為易於理解的報告和視覺化圖表；還具有強大的自助服務功能，使用戶可以輕鬆地進行數據探索和分析，並與團隊共享他們的發現。 Power BI 可以匯入多種類型的檔案和數據來源，包括但不限於： 1. Excel 檔案：Power BI 可以直接從 Excel 檔案中匯入數據，包括 .xlsx、.xls、.csv 和其他格式。 2. 數據庫：Power BI 支援各種類型的關聯型數據庫，如 Microsoft SQL Server、MySQL、PostgreSQL、Oracle 等。用戶可以通過設置數據庫連接來直接從數據庫中提取數據。 3. 在線服務：Power BI 可以連接到各種在線服務，如 Salesforce、Google Analytics、Microsoft Dynamics 365 等，在線數據服務，以及雲端儲存服務，如 OneDrive、SharePoint 等。 4. 網絡服務：Power BI 支援從網絡服務和 API 中提取數據，包括 REST API、OData、JSON 等。 5. 本地文件：除了 Excel 檔案外，Power BI 還支援匯入本地文件，如文本檔案、XML 檔案等。 6. 其他數據源：Power BI 還支援從其他類型的數據源中提取數據，如 SharePoint 列表、Power BI 數據集、R 腳本、Web 數據等。 總而言之，Power BI 提供了多種靈活的方式來匯入數據，用戶可以根據自己的需求和數據來源選擇適合的方法。 歡迎關注+共學PM教室，分享更多資訊給你😍

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【問】 您好，我是大三學生，但目前毫無工作經驗，但在一次的課堂上有請業界講者來做分享，他有和一位現場學生做示範，但最後的結局有點開放式...故我想請教 giver，面對沒有厲害背景、剛開始找工作的菜鳥，要怎麼回答該問題比較好呢？如果回答「我願意從底薪開始做起」，會不會更被面試官看不起呢？謝謝您！ 【答】 首先您可以先了解一下自己科系的新鮮人，在業界的薪資水平會落在多少，才有一個基本的了解。這部分104有設計非常好用的資料，提供網址讓您參考。 ※ 薪資情報(透過挑選職務類型，排列出相關工作的薪資水平，以及薪資中位數，讓同仁了解目前薪資是否偏低，還是已經是偏高了) 網址： https://www.104.com.tw/jb/wage/ 另外對於面對沒有厲害背景、剛開始找工作的菜鳥，雖然回答"依公司規定"是個安全牌，但這裡還是補充幾個新鮮人用來談薪水的注意事項。 1. 了解現有行情後，可以視個人履歷上的表現成績，再選擇多加1,000~3,000元，讓公司依照您的能力狀況可以進行調整，建議不可高於行情太多，可能會造成公司反感，反而錯失錄取機會。 2. 若同仁談薪水時，因為住外面花費高，或是家裡有急需等個人需求，可以委婉詢問主管是否能夠給較多的加班機會，讓主管肯定您的工作積極度，避免在面試中以個人需求原因去加薪水，容易造成主管反感的風險。 3. 切記期望薪水講出口後，若遇到主管反問"您為何覺得自己值得這個薪水"，記得要態度自信並再次重複自己的表現成績，並認為自己值得這個薪水，千萬不可就這樣縮掉，這樣會讓主管認為您在誠信上有問題，反而影響到錄取的機會就不好了。 最後要提醒每次新鮮人，在談薪水的每一次過程中，就像是做一場買賣，當您能了解自己手中握有多少籌碼，也就能明白可以要求多少合理的薪資待遇。但更重要的是要讓雇主看到，一位實力堅強態度積極的人才，而不是一個只考慮薪水高低的員工，祝大家都能在面試中爭取到理想的薪資待遇。 文章連結：https://pse.is/42m6bs --------------------------------------------------------------- 【相關文章】 --------------------------------------------------------------- 【面試-1】如何增加面試機會+面試模擬注意事項 https://is.gd/0pnMOw 【面試-2】面試前的注意事項(資料準備、作品集、攜帶物品) https://is.gd/YZEdzh 【面試-3】面試官問「為什麼要來應徵我們公司？」時，怎麼回答 https://is.gd/NRnad0 【面試-4】面試時被問到「我們為什麼要錄用你？」該如何回答？ https://pse.is/42adzl 【面試-5】面試如何回覆，工作多年後，卻都還只是基層人員？ https://is.gd/9TdZVH 【面試-6】工作中面試電話突然打來，自己往往手足無措很慌亂？ https://pse.is/3xjbeg 【面試-7】面試上是否要敞開發想專業，還是點到為止就好? https://pse.is/3yhacl --------------------------------------------------------------- 【履歷-1】投了履歷後，人資連開啟都沒有，可以怎麼解釋呢? https://is.gd/jU115Z 【履歷-2】如果只待上一個月的兼職，履歷表是否要寫上？ https://is.gd/Cw4eUs 【履歷-3】給求職者的幾點"履歷撰寫"注意事項 https://is.gd/s62DB1 【履歷-4】請問有沒有建議投遞履歷的時間 https://is.gd/Yrzx3v 【履歷-5】想請教人資一定會看學歷，來篩選履歷嗎? https://is.gd/WsuwAX 【履歷-6】履歷一定要寫自傳嗎? 不寫可以嗎? https://is.gd/yN2a3v 【履歷-7】應屆畢業生現在投履歷會太早嗎? https://is.gd/kPVGTR 【求職-8】請問推薦人的重要性？ https://is.gd/0bDl20 【履歷-9】履歷中的過往經驗職稱問題 https://is.gd/7iuhNE 【履歷-10】投履歷無回應，是不是身材略胖的關係呢.. https://is.gd/f5xI6k

在全球供應鏈重新洗牌、能源成本上漲、客戶需求高度客製化的 2026，台灣製造業已經沒有「維持現狀」這個選項。市場變化速度遠遠超過傳統生產線的反應能力，過去靠經驗排程、人工巡檢、紙本管理的工廠模式，已經無法支撐未來五年的競爭。製造業真正要面對的不是「導不導入新系統」，而是「能不能活過下一輪產業淘汰」。也因此，智慧製造顧問不再是企業的外掛，而是企業成功進入工業 4.0 的核心推進器。 許多老闆心中都會浮現這些真實痛點：設備很多、數據很少；資料一堆、看不懂也用不出來；買了一堆軟體卻沒人會用；產線靠主管經驗在撐，稍微一變動就亂成一團。這就是為什麼越來越多製造企業開始尋找能「看懂產線與策略」、「整合技術與人」、「讓系統真正落地」的智慧製造顧問。 以下內容將帶你全面掌握：智慧製造顧問的核心價值、轉型策略、選擇標準、成功案例、常見挑戰、人才與文化變革的關鍵，最後再比較同業與戰國策戰勝學院的差異，讓你一次就能找到最適合你企業的轉型夥伴。 智慧製造顧問的核心角色：不只是導入系統，而是為企業建立「可複製的競爭力」 真正優秀的智慧製造顧問，不是來賣系統、賣設備、賣方案，而是像企業的「技術翻譯官」＋「策略推進官」——能把複雜的 IoT、AI、MES、ERP、APS、Auto-ID、工控資安，用企業聽得懂的語言拆解，並用能直接提升良率、效率、交期、成本的方式落地。 他們的價值包含三大面向： ① 工業 4.0 策略路線圖 不是「先導入 A，再導入 B」，而是「先解決哪個商業痛點」，例如：降低停機？消除瓶頸？提升良率？縮短換線？ 顧問會協助企業從 As-Is 分析，到藍圖規劃（Blueprint），制定能分階段落地的 Roadmap，避免亂投資。 ② 技術與系統整合能力（這是多數企業最缺的） 很多工廠導了一半停住，就是因為系統之間「不同語言沒人整」。真正的智慧製造顧問會協助整合： MES、ERP、APS IoT 設備資料採集 SCADA、PLC、感測器 AI 智慧模型（預測性維護、良率預測） 能源管理系統 產線報工與現場看板 而不是叫企業一直買新的東西。 ③ 人才與文化變革（比導入技術更難） 產線人員害怕使用新系統、主管仍習慣用經驗做決策、管理層沒有數據思維，導入再好的軟體都會失敗。 智慧製造顧問會透過工業 4.0 課程、跨部門工作坊、數據討論會，讓員工「願意」、「敢」、「會」用數據，提高整個工廠的成熟度。 智慧工廠的七大核心要素：從自動化到自主化，才是真正的工業 4.0 智慧工廠不是「買機器、買系統」就叫智慧。真正的智慧工廠具備七大能力，缺一項都無法完全落地： 現場數據即時採集（IoT）：OEE、生產狀態、機台參數自動上傳 透明化資訊平台（MES）：現場狀態一眼看懂 智能排程（APS）：排程不再靠主管一個人 預測性維護（AI）：提前知道機台何時會壞 品質異常即時警示：瑕疵來源智慧追蹤 供應鏈協同（SCM）：物料、產能、訂單全面串接 自我優化的閉環系統：設備與 AI 自主調整參數、排程、程序 這些不是一次到位，而是智慧製造顧問會依企業成熟度逐步導入。 真正的智慧工廠帶來的效益通常包含： 良率提升 10–25% 停機時間下降 30–50% 訂單交期準確度提升至 95% 以上 成本下降 5–20% 人力配置最佳化 這些都是企業主最在意、也是顧問最能交付的成果。 智慧製造顧問推薦：2026 製造業最該看重的五大評選標準 挑顧問不是挑名氣，而是挑「能不能讓工廠確實變好」。以下五點，是 2026 企業最該檢視的： ① 產業深度：懂你的製程才懂你的問題 每個產業痛點都不同——金屬加工、電子組裝、食品飲料、橡塑膠、紡織，都有不同的瓶頸。 真正的顧問會提出「針對你產線的解法」，而不是「通用模板」。 ② 能整合，而不是只推一套系統 很多供應商只會推自己家的產品，導致工廠最後變成「資訊孤島」。 優秀的智慧製造顧問會協助整合原有軟體，而不是強迫你重買。 ③ 能教會員工（工業 4.0 課程實戰化） 課程不能只有 PPT，而是要： 帶員工看產線數據 教產線主管如何做數據決策 用自己工廠案例演練 才能真正提升組織能力。 ④ 能從策略談到現場落地 有些顧問只會做規劃；有些系統商只會做技術。 真正的智慧製造顧問要兩者兼具。 ⑤ 能建立長期合作關係，而不是只做一次專案 工業 4.0 是三到五年的旅程，顧問應能陪你走完，而不是做一季就消失。 同業比較：標準課程 vs. 實戰顧問 市面上常見的智慧製造服務，大多分成兩種： 🔸模式 A：策略＋實戰落地兼具的智慧製造顧問（戰國策定位） 從企業痛點出發，而不是從系統出發 規劃與導入並行，不是只做紙上藍圖 兼具 AI、數據、流程改善、組織變革 課程不是標準化，而是「根據你家工廠」客製 目的是「讓員工會用系統、工廠變得更有效率」 這是大多企業最缺也最難找到的顧問類型。 戰國策戰勝學院正是走這個路線（後面會說明為什麼我們更適合台灣製造業）。 🔸模式 B：技術導向的 IT／設備系統商 優勢：技術硬實力強 弱點：缺乏策略視角與組織推動經驗 問題：導完系統，員工不會用、主管不買單 因此常見「導入成功、使用失敗」的情況。 🔸模式 C：提供大量標準化課程的教育型機構 （例如一些企業大學或管理學院） 優勢：課程內容完整、理論清晰、適合初階入門 弱點：課程與工廠實際痛點常常「對不上」 問題：聽完課，回工廠還是不知道從哪裡開始 這類機構適合企業想普及觀念，但不適合急著落地轉型。 製造業轉型成功案例解析：從數據化到智慧化的完整旅程 以下是一家中型金屬加工廠的真實型態案例（架構為常見產業狀況，具普遍參考價值）： 背景問題 良率不穩定 排程靠主管經驗 設備故障頻繁 每天報表靠紙張抄寫 生產資訊完全不透明 顧問團隊進場後做了哪些事？ ① As-Is 現況診斷 用兩週釐清：哪裡浪費最多、瓶頸在哪裡、資料是否能自動化採集。 ② 建立「數據採集骨幹」 導入 IoT Box，讓所有 CNC、沖床、銑床、研磨機自動上傳稼動數據。 以前主管一天看不到 20 個數據，現在一天有 20 萬筆。 ③ 建立產線透明化（MES） 工單進度不再靠喊，主管不用一直跑現場。 ④ AI 預測性維護模型 用三個月資料建立模型，提前預測軸承異常，停機時間下降 37%。 ⑤ 人才升級：主管與產線都上工業 4.0 課程 主管開始用數據開早會，不再靠經驗猜。 ⑥ 成果（六個月內） 良率提升 12% 交期準確度提升到 96% 停機時間下降 30% 以上 產線人力配置降低 10%（效率提升帶動） 企業主說了一句： 「原來智慧工廠不是要買系統，而是要讓工廠開始會『用數據賺錢』。」 製造業常見的三大轉型阻力：技術不是最難，人纔是最難 智慧製造顧問真正的考驗，不是技術，而是「讓人願意改變」。 阻力 1：員工害怕新系統、不敢按、不會操作 → 需要客製化工業 4.0 課程＋小步快走的改善方式。 阻力 2：主管習慣經驗，不習慣數據決策 → 顧問需協助建立數據儀表板＋主管早會流程。 阻力 3：部門各自為政，缺乏跨部門整合 → 顧問作為第三方，能協助整合 IT、OT、製造、品保等角色。 沒有顧問協助，企業很容易在轉型中卡關，而拖延一兩年，成本會比請顧問更高。 數據治理與工控資安：越智慧的工廠，越需要保護 越智慧的工廠，越容易被攻擊。 智慧製造顧問會協助企業： OT／IT 網路隔離 工控防火牆 員工資安培訓 第三方設備安全管理 數據標準化、清洗、權限控管 建立 Data Lake 與分析平台 這些不只是安全，而是確保工廠「不被外力癱瘓」。 選擇智慧製造顧問的最終指南：七個一定要確認的條件 是否擁有你們產業的成功案例 是否能做技術整合，而不是推單一產品 是否提供完整工業 4.0 課程 能不能教會你的主管用數據決策 是否能從戰略規劃一路陪到落地 是否能提供三年以上的長期成熟度提升計畫 顧問講的語言是「技術」，還是「商業效益」？ 找顧問，最怕的是：懂技術不懂產線，懂產線不懂策略，或懂策略但做不出結果。 您的最佳智慧製造夥伴：戰國策戰勝學院 在眾多顧問模式中，多數同業不是偏技術、就是偏課程、或偏理論。 戰國策最大的差異在於——我們同時具備策略、技術、組織、人材四大能力。 這也是為什麼越來越多製造企業找我們，而不是傳統教育機構或單一系統商。 我們的顧問風格有三個特色： ①「以商業成果為導向」不是以系統為導向 導入任何工具前，我們先看你的目標：良率？效率？交期？成本？ 所有方案都從商業價值推回去，而不是從技術推過來。 ②「策略＋技術＋人才」三合一落地 這是大多同業做不到的。 我們不只是會教，也會陪你做、陪你落地、陪你檢討成效。 ③「顧問不是來講道理，是來幫你把結果做出來」 我們的實戰方法讓產線、主管、老闆三方都能接受且願意使用。 因此，戰國策更適合： 想加速工廠升級的企業 想提升主管數據能力的企業 想讓現場真的會用系統的企業 想讓工廠真正變得更有效率的企業 想把工業 4.0 做出成果的企業 立即為您的企業啟動智慧製造轉型 📞 免費諮詢專線：0800-003-191 🌐 官方網站：mo.com.tw 📧 顧問諮詢：官網表單 24 小時內回覆 🎁 限時免費：下載《100 個老闆最頭痛的問題》電子書 由林尚能顧問整理 25 年、3 萬家企業的真實經驗，協助你快速找到問題核心。 💡 記住： 顧問費不是開銷，是替企業買下一個更有競爭力的未來。 讓戰國策戰勝學院成為你工業 4.0 的最佳推進器，讓智慧製造不再是口號，而是你企業真正的成長引擎。

【問】 我是今年的應屆畢業生，已在搜尋相關職缺，也有看到幾個不錯的工作機會，但由於還沒有畢業，得再等三、四個月畢業以後，才能就業。不過，我想提前做好規劃，搶先別人一步，那，不知到從現在開始投履歷應徵的話，會太快嗎？我擔心大多公司是急需徵才，我又無法馬上報到，是否會白忙一場？ 【答】 如果是提前3~4個月來說，個人認為太早了，以公司來說，除非是您有非常績優的成績表現，或是企業主動到學校進行徵才(已經假設是公司預備人力)，才會願意等這麼久，不然大多從確定錄取到預計報到，大多會落在0.5~1個月之間。 不過，對於像您一樣積極的應屆畢業生，我建議您參考以下的流程： 1. 畢業前2~4個月： 因為還能遇到一些師長及同學，這時候您的重點放在履歷的整理，透過與相同科系的朋友進行討論，將個人的求學及實習優秀經驗進行整理。我會推薦104人力銀行的「履歷診療室」功能，讓業師們給您指導，這樣，可以盡可能呈現出最佳的履歷內容，才能夠在這一波新鮮人中取得先機。 2. 畢業前1~2個月： 找師長及同學進行一些模擬面試，透過模擬面試去累積自己的面試經驗，降低面試中的緊張感，及修正一些問題的回覆內容，讓您能夠把握機會，確實在每一次面試中發揮出好的表現，才能夠增加錄取率。 3. 畢業前1個月： 開始搜尋相關職缺，並且進行履歷投遞，同時持續進行面試模擬的訓練，在履歷及面試都已經有充足準備的情況下，若能順利取得面試機會，就很有可能畢業後很快的錄取想要的工作，達到您想要的提前規劃。 文章連結：https://pse.is/3xd3cw -------------------------------------------------------------- 【相關文章】 【面試-1】如何增加面試機會+面試模擬注意事項 https://is.gd/0pnMOw 【面試-2】面試前的注意事項(資料準備、作品集、攜帶物品) https://is.gd/YZEdzh --------------------------------------------------------------- 【影片-1】履歷撰寫注意事項 https://is.gd/CRTJpR 【影片-2】面試老是慌亂，您試過使用【求職筆記本】了嗎？ https://is.gd/U58pms --------------------------------------------------------------- 【職涯發展-1】工作年資久，就會變成有經驗的專家？ https://is.gd/nnLF8k 【職涯發展-2】想請問技術員未來的職涯發展會是如何？ https://is.gd/tU52JZ 【職涯發展-3】要走資訊科技產業一定要往上讀研究所嗎？ https://is.gd/ACpWks --------------------------------------------------------------- 【求職-8】基層生產人員的未來發展？ 技能檢定？考試？升學? https://is.gd/ZS0MVR 【求職-9】二度就業但沒有行政經驗的媽媽們，要怎麼轉職呢？ https://is.gd/aVVXPf 【求職-10】為何求職時很多公司都會要求，語言能力相關證明？ https://is.gd/YR4kaI 【求職-11】如果動作很慢、又沒有特殊技能有什麼工作可以做？ https://is.gd/lnsADI 【求職-12】到底怎樣才能找到大家口中說的好工作呢？？？ https://is.gd/I6V1LF 【求職-13】在小公司和老闆緊密合作，還是大公司累積名氣呢? https://is.gd/C8xez6 【求職-14】私立和國立的大學是不是工作能力有差別嗎？ https://is.gd/W4AWzS 【求職-15】創業與生活經濟，我很糾結到底該如何去進行兼顧？ 【求職-16】進入科技業工作，個性上有甚麼是企業較偏好的特點 https://is.gd/S1hyZt 【求職-17】錄取一個職位，還能詢問其他職位嗎？ https://is.gd/EgIDSV 【求職-18】大公司v.s自己喜歡的工作 該如何選擇？ https://is.gd/KZ6oK7 【求職-19】高年級生，又非管理職，未來該何去何從？ https://is.gd/gsg5q9 【求職-20】沒文憑該如何轉職到理想大公司？ https://is.gd/KEolFt 【求職-21】常換工作會給人資不好的觀感嗎?還可以怎麼補救! https://is.gd/VQu6pe 【求職-22】45歲以上的高年級生，對於未來該如何去規劃？ https://is.gd/eSPIN5