104學習

文/ 黃繼徵 原文出處：104職涯社群 分享一天生活之前, 先簡單說明日常生活中手機,筆電,無線網路卡,路由器,無線充電器這些產品都會有射頻工程師的參與設計.射頻工程師參與那些部分,主要是無線的部分例如射頻IC的設計,天線設計,濾波器的設計,無線訊號的驗證. 射頻工程師的一天, 從何說起?與其說是百工一天,不如說是3-4個月的工作週期(產品開發周期). 8點30到9點之間進公司,打開電腦確認客戶是否有特別需求,如果沒有,就按照專案產品進度執行.先到實驗室測試產品,產品測試都是數小時到數週計算.下班前整理測試資料.確認無誤後寄給客人.周而復始直到產品量產.而在測試的過程中,如果遇到測試產品不符合規格,這是工程師是最痛苦的時候,因為需要解決bug,一天找不出方法,這產品就出不了貨,所以與這產品相關的人都在等你下solution.每個人都在watch you.這是整個開發過程最痛苦的stage.時間不斷的往前走,問題最後未解,產品無疾而終,胎死腹中.如果下了對策, 之前的測試項目,客戶通常要求需要重新測試.也就是之前的測試就白費了.當你在解bug與測試的時候,通常都會東缺西缺測試設備,所以就要與相關部門協調借用設備. 回覆mail時, 如果是外國客戶, mail 以英文方式撰寫,開會時,運氣好PM幫你翻譯,運氣不好請說英文.也是就是說工程師,須具備專業的測試能力,與協調能力. 射頻工程師的一天綜合情況為, 收e-mail,開會,借設備,測試,整理報告,寄出報告,下班.下班時間通常是超過7:30以後.案子趕的時候也是會11點下班.射頻工程師,一天生活中, 在我腦海中就是.........開會.....測試.......開會.........測試..........開會..........測試.......開會..........測試..............開會.......測試.................

Verilog是一種硬體描述語言（HDL），用於設計、模擬數位電子系統。於1985年由Phil Moorby和Prabhu Goel開發，目的是在簡化數位電路的設計流程。Verilog廣泛使用在集成電路（IC）和FPGA（程式設計閘陣列）開發，是硬體、數位IC設計工程師主要工具之一。 ＃為什麼選擇Verilog？ 1.簡單易學：相比其他硬體描述語言，Verilog屬於較為簡單語法，讓初學者可以更快上手。 2. 高效模擬：Verilog支援數位電路模擬設計，允許工程師在實際製造之前進行功能驗證，減少錯誤和修改成本。 3. 廣泛應用：從微控制器到大型處理器，Verilog在各種數位設計項目中都有應用，許多EDA（電子設計自動化）工具支援。 #Verilog主要功能 *模組化設計：Verilog允許設計者將複雜的電路分解為更小的模組，這不僅提升了可讀性，也方便團隊合作。 *支援時序和組合邏輯：透過Verilog，設計者可以描述數位系統中的時序邏輯和組合邏輯，精確模擬硬體行為。 *同步和非同步電路設計：Verilog能夠靈活地描述同步與非同步電路，適用於各種不同的應用需求。 #Verilog應用領域 Verilog在許多領域都有應用，尤其是在電子設計和半導體行業。它常被用於ASIC（應用專用晶片積體電路）設計、FPGA開發、數位信號處理（DSP）系統設計等。 總結來說，Verilog是設計和驗證數位系統的強大工具，對於希望進入數位電路設計領域的工程師來說，是不可或缺的技能。如果你想深入了解數位電路的運作原理，Verilog將是你學習的首選工具。

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NPI的全名為New Product Introduction，中文可以翻做「新產品導入」，用於導入全新的產品或服務到市場。NPI大致會在分成三個階段： EVT(工程驗證測試階段)， DVT(設計驗證測試階段)， PVT(生產驗證測試階段) 。EVT－工程驗證測試階段：這個階段要驗證設計是否有潛在問題，並且設法在產品設計的初期就解決。 。DVT－設計驗證測試階段：這個階段要驗證整機的功能，重點是把設計及製造的問題找出來，以確保所有的設計都符合規格，而且可以量產。 。PVT－生產驗證測試階段：這個階段要做製造工廠大量生產前的製造流程測試，生產線上所有的生產程序也都要符合製造廠的標準量產程序。 NPI是一個高度協作的過程，需要不同部門之間的密切合作，包括研發、設計、生產..等。一個好的PM可以成功的確保新產品順利地進入市場，滿足客戶需求並實現商業目標。 延伸閱讀：:https://samutw.medium.com/%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AFnpi-%E7%82%BA%E4%BB%80%E9%BA%BC%E8%A6%81npi-npi%E6%80%8E%E9%BA%BC%E5%81%9A-1b0957233d81

如何將數位照片轉換為3D模型進Blender使用？3D Photoscan 教學 詳細圖文步驟，教學如何使用 Photogrammetry 攝影測量法技術，將數位照片建立成 3D 模型。最後還會教學如何將模型匯入 Blender 中使用喔！ Photogrammetry，攝影測量法，通常是使用被攝物的影像來建立 3D 模型以及空間位置，聽起來像是某種先進的技術，但其實攝影測量法已經行之有年，早在 19 世紀中葉就開始被各領域的科學家廣泛運用，從考古學、氣象學、建築學到地圖繪製等等，都可以看到攝影測量法的身影。 而隨著科技的進步，現在一般大眾也可以透過各種商業或開源軟體的技術，運用攝影測量法輕易的將數位照片轉換為 3D 模型；讓我們多了另一種在 3D 空間中記錄事物的方式。 除了 Photogrammetry（攝影測量法）之外，目前也有人將這種產出模型的方式稱之為 3D Photoscan （ 3D 攝影掃描），用這兩個關鍵字就能夠在網路上取得相當豐富的參考資料。 這次就和大家介紹一下，我個人常用的開源軟體 Photogrammetry 流程。 拍攝照片 Photogrammetry 對於被攝物的材質有部分的限制，因為需要經由軟體來比對照片之間的相對位置以及空間資訊，遇到如透明、高反射度材質，或是表面無明顯特徵的材質，就會有很高的機會會計算失敗，所以在挑選物件上，要記得避開含有以上材質的物件。 另外拍照的時候，光照要平均適當，避免有過曝或是過暗的影像；同時每張照片最好有 30% 的部分是互相重疊，這樣軟體才會有比較高的比對運算成功機率。 瞭解上述的注意事項之後，就可以開始為你的被攝物拍照了。 通常我會將被攝物當作中心，繞著被攝物進行 360 度的拍攝，並分別從下方往上、正視以及從上方往下的三種角度來拍照。將被攝物的各個角度都拍起來，記得要對焦清楚。↓ 詳見原文> https://hahow.in/cafeteria/articles/618e20056430f2000698efcf

GDE生成式設計 拓樸輕量化機械支架 #CAM切削方向設定 #變體KPI比較 #catia #CAD https://youtube.com/shorts/PW8tDLyMvaQ

日常新聞中，常會聽到半導體的架構 X86，ARM，這些名詞，到底是在講什麼概念呢?一言以敝之，在PC端，主要就是X86的處理器，而移動端手機、平板就要屬ARM的天下了。 IC 三大架構，X86、ARM 與 RISC-V。擁有 X86 授權的有 Intel 跟 AMD，在桌機、NB、伺服器等領域，Intel 幾乎是佔有絕對優勢。在NVIDIA要收購ARM時，基於ARM的CPU設計公司擔心未來架構授權問題，開源的RISC-V走向了CPU的舞台，成為了各家IC設計公司的新焦點。 1、X86 X86是微處理器執行的計算機語言指令集，指一個Intel通用計算機系列的標準編號縮寫，也標識一套通用的計算機指令集合。1978年6月8日，Intel 發布了新款16位微處理器8086，開創了一個新時代：X86架構。 2.ARM ARM架構是一個32位精簡指令集處理器架構，廣泛地使用在嵌入式系統設計。由於節能的特點，ARM處理器非常適用於移動通訊領域，符合其主要設計目標為低耗電的特性。ARM 的低耗電特性，使得 ARM 架構在手機、平板等應用，擁有 90% 以上市佔率的絕對優勢。 X86 是封閉架構，而 ARM 的授權金較高，因此開放性架構的 RISC-V，讓開發者可以靈活且迅速的設計，並製造出低成本的 IC，使得 RISC-V 在穿戴裝置、IoT 等應用機會大增。。例如Amazon採用 ARM 架構，開發自有伺服器晶片。而 RISC-V 架構的產品，也被應用於 Google、Intel 等公司的雲端伺服器當中。 PC 時代叱吒風雲的 Intel。如果真如 ARK 女股神Cathie Wood於2022年報告所預測， 2030 年，ARM/RICS-V 將佔據伺服器 SoC 7 成以上市占率，那Intel就承受非常大的壓力 ARM 架構的優點是省電，而且 ARM 不生產 IC，而是授權給客戶自行設計、生產。當 ARM 架構成熟，運算能力也越來越強大，Amazon、Apple等公司，便開始自行設計 IC。如Amazon Graviton、Graviton 2，蘋果的 M1 等。 3.RISC-V RISC-V是基於 精簡指令集計算（RISC）原理建立的開放指令集架構（ISA），RISC-V於指令集不斷發展和成熟的基礎上建立的全新指令。RISC-V 指令集完全開源，易於移植Unix系統，Module化設計，同時有大量的開源實現案例。 先進製程遇到瓶頸，加上 AMD、ARM/RISC-V 的強力挑戰，過去的龍頭老大哥Intel該如何走出新的局面? 半導體賽局精彩下半場即將開打!! 本文參考 1.What Are the Differences Between ARM and x86 Processor Cores?https://www.alliedcomponents.com/blog/arm-vs-x86 2.https://ninjadrive.com/index.php?route=journal3/blog/post&journal_blog_post_id=15

機械運動學和動力學是研究物體運動的兩個重要領域，它們在機械工程中起著關鍵作用。 機械運動學（Kinematics）： 機械運動學主要關注物體的運動、速度、加速度等，但忽略了運動的原因。以下是機械運動學的一些重要概念： 位移 (Displacement)： 描述物體從一個位置移動到另一個位置的變化量。它是一個矢量，包括了方向和距離。 速度 (Velocity)： 速度是位移對時間的變化率，它包括了方向。平均速度為一段時間內的位移除以該時間段。 加速度 (Acceleration)： 加速度是速度對時間的變化率，表示物體的速度變化情況。正加速度表示速度增加，負加速度表示速度減小。 相對運動 (Relative Motion)： 研究相對於參考物體的運動，而不是單獨研究物體本身的運動。 軌跡 (Trajectory)： 描述物體運動時所經過的所有位置點形成的路徑。 機械動力學（Dynamics）： 機械動力學關注物體運動的原因，它考慮了外力、慣性、應力、變形等因素。以下是機械動力學的一些重要概念： 牛頓的運動定律 (Newton's Laws of Motion)： 第一定律：一個物體如果沒有受到合外力的作用，將保持靜止或匀速直線運動的狀態。 第二定律：F=ma，描述了物體的加速度和所受合外力之間的關係。 第三定律：對每一個施加在物體上的力，物體也會對施加力的物體產生相等且反方向的反作用力。 慣性力 (Inertial Forces)： 在非惯性系中，由於慣性效應產生的額外力。 重力 (Gravity)： 地球或其他天體對物體施加的吸引力。 動量 (Momentum)： 描述物體運動的量，是質量和速度的乘積。動量守恒是一個重要的動力學定律。 能量 (Energy)： 在機械動力學中，常用的能量形式包括動能（由運動引起的能量）和勢能（由位置引起的能量）。 角動量 (Angular Momentum)： 描述物體旋轉運動的量，是質量、角速度和旋轉半徑的乘積。 工作和能量定理 (Work and Energy Theorems)： 這些定理描述了力對物體進行工作時，會導致物體的能量發生變化。 這些概念是機械工程中設計、分析和解決運動相關問題時的基礎。通過結合機械運動學和動力學的知識，工程師可以設計出符合需求且能夠正確運行的機械系統。

SolidWorks 是一個廣泛應用於各種工業領域的三維計算機輔助設計（CAD）軟件，由Dassault Systèmes開發。它具有以下主要特點和工業應用： 主要特點： 三維建模： SolidWorks 允許用戶創建精確的三維模型，用於設計各種產品和零件。 模擬和分析： 提供模擬和分析工具，用於測試設計的性能、耐久性和材料屬性。 製造和加工： 支援數控機床編程和工具路徑生成，提高製造效率。 綜合性： 提供組件建模、裝配設計、繪圖生成、動態模擬、流體動力學模擬等多個功能。 協作和數據管理： 支援多用戶協作，有數據管理工具，用於版本控制和設計歷史記錄。 工業應用： 機械設計： SolidWorks 用於設計機械組件、機器人、傳動系統等。 電子產品設計： 用於設計手機、平板電腦、PCB、外殼等電子產品部件。 汽車工業： 用於設計車身、引擎、底盤和內飾。 航空航天工業： 用於設計飛機、太空探測器、衛星等。 製造業： 用於設計製造設備、工具和優化生產流程。 醫療設備： 用於設計醫療設備、人工假肢、牙齒矯正器具等。 建築和建造： 用於建築結構、建材和組件的設計。 總之，SolidWorks 是一個全面的CAD工具，可幫助設計師和工程師實現創新設計、提高生產效率、降低成本並確保設計符合要求和標準，廣泛應用於多個工業領域。

求職新鮮人看到公司寫上職缺的英文職稱別緊張！本篇將詳細介紹10個常見的職場英文職稱，快速了解R&D、MA、MT、HR、IT、PM、QA、PR、BD、QC等工作內容與職責，在找工作時可別投錯履歷了！ ▍R&D（Research and Development）研發工程師 ● 職位解析：研發部門負責新產品和技術的開發，創新是其核心工作。 ● 職責：研發團隊致力於開發新產品、改良現有產品，以及進行技術研究。 ● 常見職稱： R&D Manager (研發經理)：負責領導研發團隊，規劃技術策略。 R&D Engineer (研發工程師)：專注於產品設計、技術測試及創新。 ▍ MA（Management Associate） ● 職位解析：管理培訓生，參與公司不同部門的工作，了解整體業務運作，並為未來的管理職位做準備。 ● 職責：輪調至公司內不同部門進行學習和實踐，積累管理經驗並發展領導能力。 ● 常見職稱： Management Associate （管理培訓生）：通過工作輪調深入了解公司運營，參與項目並負責管理任務。 Senior Management Associate （高級管理培訓生）：完成一定階段的培訓後，開始承擔更多責任並領導小型團隊。 ▍MT（Management Trainee） ● 職位解析：管理培訓生，通常是為未來的管理職位而進行培養，參與不同部門的工作輪調。 ● 職責：學習公司業務運營，參與各種部門的項目及管理流程，準備未來擔任管理職位。 ● 常見職稱： Management Trainee (管理培訓生)：通過不同部門的輪調，獲得全局視野。 ▍HR（Human Resources）人力資源 ● 職位解析：人力資源部門負責招聘、員工管理、薪酬和福利，以及員工發展。 ● 職責：制定人力資源政策、處理員工關係、管理招聘流程。 ● 常見職稱： HR Manager (人力資源經理)：負責公司人力資源戰略的制定與實施。 HR Specialist (人力資源專員)：專注於招聘、培訓、薪酬等特定領域。 ▍IT（Information Technology） ● 職位解析：資訊技術部門負責公司內部的技術基礎設施、網絡安全和系統管理。 ● 職責：維護公司電腦系統、解決技術問題、確保網絡安全。 ● 常見職稱： IT Manager (資訊技術經理)：管理公司的技術系統和基礎設施。 IT Support Specialist (IT支援專員)：解決員工技術問題，提供技術支持。 ▍PM（Project Manager） ● 職位解析：項目經理負責規劃、執行和監控具體項目，確保按時完成。 ● 職責：制定項目計劃、管理資源、時間和預算，確保項目目標達成。 ● 常見職稱： Project Manager（項目經理）：負責全面領導項目團隊，確保項目按計劃推進。 ▍PM（Product Manager）產品經理 ● 職位解析：產品經理負責產品的全生命周期管理，從產品構思到開發、上市和持續改進。他們是產品的擁有者，協調不同部門如研發、行銷、銷售和客戶支持，以確保產品符合市場需求和業務目標。 ● 職責： 1. 市場研究：了解客戶需求和市場趨勢，分析競爭產品。 2. 產品策略：制定產品路線圖和策略，確保產品符合公司的長期目標。 3. 跨部門協調：與研發、設計、行銷和銷售團隊合作，確保產品開發和推廣順利進行。 4. 產品規劃和管理：定義產品功能、技術規格和開發進度，確保項目按時完成。 5. 監測和優化：跟踪產品上市後的表現，根據市場反饋進行改進。 ● 常見職稱： Associate Product Manager（助理產品經理）：負責部分產品線或支持資深產品經理，通常是初階角色。 Product Manager（產品經理）：全權負責一個或多個產品的管理，制定產品策略並推動產品發展。 Senior Product Manager（高級產品經理）：管理更複雜的產品或多個產品線，並具有更多的決策權。 Head of Product（產品總監）：領導整個產品團隊，負責產品部門的運營和策略制定。 ▍QA（Quality Assurance） ● 職位解析：品質保證部門負責產品和服務質量的監控，確保符合標準。 ● 職責：實施質量檢查流程，找出並改進產品或服務中的問題。 ● 常見職稱： QA Manager（品質保證經理）：負責制定和實施質量控制流程。 QA Specialist（品質專員）：檢測產品並確保其符合公司質量標準。 ▍PR（Public Relations） ● 職位解析：公關部門負責公司形象和品牌聲譽的管理，並與媒體保持良好關係。 ● 職責：制定公司對外公關策略，處理媒體關係，管理公司的公共形象。 ● 常見職稱： PR Manager（公關經理）：領導公司對外公關活動，制定溝通策略。 PR Specialist（公關專員）：負責日常的媒體聯絡和新聞稿撰寫。 ▍BD（Business Development） ● 職位解析：商業拓展部門負責開發新的商業機會，建立夥伴關係和推動業務增長。 ● 職責：尋找新市場、開發新客戶，推動公司收入增長。 ● 常見職稱： Business Development Manager（商業拓展經理）：負責制定和實施商業拓展計劃。 Business Development Executive（商業拓展專員）：執行商業拓展活動，聯繫潛在客戶。 ▍QC（Quality Control） ● 職位解析：品質控制部門專注於生產過程中的質量檢測，確保產品符合規範和標準。 ● 職責：對產品進行檢測和監控，確保其符合既定質量標準。 ● 常見職稱： QC Manager（品質控制經理）：監督生產過程中的質量控制工作。 QC Inspector（品質檢測員）：執行產品的檢測工作，確保品質合格。 這些職位涵蓋了不同的專業領域，從管理層到專業技術人員，都是公司運營中的重要角色，了解不同職務的專業和英文縮寫，下次與對方往來就不會感到陌生了，也記得別搞錯職稱造成誤會留下不好的印象喔！ 工作機會點這裡⬇️ https://user275376.pse.is/6gzu5f

台灣熟齡銀髮新經濟市場趨勢與投資規模 一、超高齡社會正式成形 台灣已正式邁入超高齡社會 根據人口統計資料： • 2025年臺灣65歲以上人口突破20% • 高齡人口約467萬人 • 正式進入「超高齡社會」 () 預估： • 2035年高齡人口將超過700萬人 • 每3人中即有1位超過65歲 高齡化速度位居全球前段班。 二、銀髮市場經濟規模 台灣銀髮市場規模快速成長 根據工研院與高齡產業研究資料：2025年臺灣銀髮市場規模約新臺幣3.6兆元 涵蓋： • 高齡住宅 • 健康照護 • 銀髮旅遊 • 保健食品 • 智慧照護 • 醫療服務 • 熟齡娛樂 • 金融保險

書名：Solidworks工程圖培訓教材 作者：Dassault Systèmes SolidWorks Corp. SOLIDWORKS零件與組合件培訓教材是依據DS SOLIDWORKS公司所出版的《SOLIDWORKS 2020：SOLIDWORKS Essentials》編譯而成的書籍，這本書重於介紹使用SOLIDWORKS軟體建立工程圖和平面圖的基本方法和相關技術。。這套教材不但保留了英文原版教材精華和風格基礎外，同時也按照台灣讀者的閱讀習慣進行了編譯審校，最適合企業工程設計人員和學校相關專業師生使用。 目錄 第01章 工程圖概要 第02章 了解工程圖範本 第03章 自訂圖頁格式 第04章 儲存與測試圖頁格式檔案 第05章 建立其他圖頁格式與範本 第06章 工程視圖的進階選項 第09章 使用圖層、樣式與Design Library 第10章 零件表（BOM）進階選項 第11章 其他表格 第12章 其他工程圖工具 第13章 效能管理

CCNA認證（Cisco Certified Network Associate）是針對網管與系統研發人才設計的入門級別網路架構與網路協定專業認證。無論是想進一步了解網路基礎概念，還是尋求提升職場競爭力，CCNA都是不可錯過的重要憑證。本文將帶大家認識CCNA認證內容、報考條件、考試準備資源，讓你輕鬆踏上網路專業之路。 CCNA認證是什麼？ CCNA是Cisco Certified Network Associate的縮寫，是Cisco提供的基础網路認證。它重點在基本網路構造、LAN和WAN原理、IP通信和網路安全等基础能力。通過CCNA，您可以認識網路基本運作原理，並增加解決網路問題的能力。 CCNA認證好考嗎？ 雖然CCNA認證在難度上屬於網路專業認證的入門款，但還是需要一定的準備和學習。CCNA考試包括理論和實作兩部分，考生需要熟悉IP網路概念、LAN和WAN構造、VLAN和網路處理功能。對於新手而言，有網路基礎知識背景將會將考試過程簡單化。 CCNA認證好用嗎？ 根據104學習精靈的資料，有近30%的網管工程師職缺要求求職者須具備CCNA認證資格，但除了這張證照之外，工程師的實務操作能力，以及程式語言、資料庫系統架構、框架工具使用技能...等專業技術也至為重要，甚至有的企業會要求專案型的工程師達到CCNP（CCNA再高一級的認證）以上等級，因此，證照技能兩不誤，才能凸顯能力價值。 工程師必備技能課程：https://nabi.104.com.tw/nabisearch/course?keyword=%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%B8%AB&jobcat=2007000000 報考CCNA認證需要具備什麼條件？ 報考CCNA認證沒有限制，任何對網路技術有興趣的人都可以參加。不過，具備以下基礎知識會有助於增加過關機率： ● 基本電腦操作知識：熟悉電腦硬體和軟體的基本操作。 ● 網路基礎概念：如IP地址分配、子網路劃分、路由和交換等。 ● IT基礎英語能力：CCNA考試的內容多為英文，理解基本的技術英語是必需的。 如何報考CCNA認證？ 報考CCNA的步驟如下： 1. 註冊Cisco帳號：前往Cisco官方網站（Cisco官方網站）註冊個人帳號。 2. 選擇考試科目：目前CCNA的主要考試代碼為200-301，請確認最新的考試資訊。 3. 選擇考試中心或線上考試：登錄Pearson VUE考試平台，選擇您方便的考試中心或選擇線上遠端監考模式。 4. 支付考試費用：CCNA考試的費用約為300美元，依所在地區可能有所變動，支付後即可完成報名。 5. 準備考試：利用Cisco學習網頁、教材或其他學習資源進行充分準備。 6. 參加考試：在預約的時間和地點參加考試，也可申請遠距考試。 CCNA的考試範圍內容為何？ CCNA考試範圍涵蓋多個網路基礎領域，主要包括以下內容： ● 網路基礎：了解網路運作的基本概念，如OSI模型、IP尋址、子網劃分等。 ● 交換與路由技術：包括VLAN配置、路由協議（如OSPF、EIGRP）及靜態路由的設置。 ● 無線網路基礎：涵蓋無線網路配置與故障排除的基本知識。 ● 網路安全：基礎防火牆配置、訪問控制列表（ACL）的使用及網路威脅防護。 ● 自動化與可程式化網路：基礎網路自動化工具（如Python）和SDN（軟體定義網路）概念。 ● 這些內容結合了理論與實務，旨在提升考生對實際網路操作與問題解決的能力。 因此，CCNA認證是通往網路管理專業的入門證照之一，搭配多樣性的工具技能專才，幫助你在職涯發展上更順利。 CCNA 可以做什麼工作？(104人力銀行統計企業職務要求排行榜) Top1: 網路管理工程師 Top2: 系統工程師 Top3: 資訊設備管制人員 Top4: 網路安全分析師 Top5: MIS / 網管主管 證照資訊： https://nabi.104.com.tw/ability/10000637 相關免費課程影片： https://nabi.104.com.tw/nabisearch/film?keyword=CCNA 需要CCNA的職缺需求： https://bit.ly/3TXgEl4

最近，X 上一篇題為 《How to become an AI Engineer in 6 months》的文章引發不少關注。這份路線圖之所以被討論，不是因為它鼓吹速成，而是它提出了一個很貼近當前職場需求的觀點：現在企業需要的 AI 工程師，很多時候不是從零訓練大型模型的研究員，而是能把現有模型、API、資料與工具整合起來，做成可用產品與工作流程的人。 根據這份整理，AI 工程師的核心工作，通常包括串接 LLM API、設計 prompt 與上下文流程、建立聊天或搜尋系統、整合資料庫與外部工具、處理結構化輸出，以及優化成本、速度與穩定性。換句話說，這份角色更接近軟體工程、產品開發與流程自動化的交會點。 這份 6 個月路線圖，最重要的不是「學更多」，而是「學對順序」。第 1 個月先把 Python、Git/GitHub、CLI、HTTP/API、JSON、基本 SQL、Pandas 與 FastAPI 打底，因為原文認為 AI 工程首先仍是軟體工程；如果連基本程式、API 與資料處理能力都還不穩，後面的 AI 應用很容易只停在 demo 階段。 第 2 個月，重點進入 LLM 應用開發，包括 prompt 設計、結構化輸出、tool calling、streaming responses、對話狀態管理、成本與 token 概念、失敗處理與 prompt injection 基本意識。第 3 個月則聚焦在 RAG，也就是讓模型能根據自己的文件與資料回答問題，這也是客服機器人、企業知識庫、文件搜尋等場景最常見的核心能力之一。 第 4 個月開始，路線圖進一步談到 agent、工具、workflow 與 evals。原文特別提醒，不是每個問題都需要 agent；有時一個 prompt 就夠，有時 workflow 比 agent 更穩。真正重要的，是知道該怎麼選擇，以及如何用評估機制去判斷系統是否真的變好。第 5 個月則轉向部署、可靠性與產品化，包括 Docker、背景任務、queue、驗證與 API key 管理、logging、observability、prompt/version management、成本監控、rate limits 與 caching。 到了第 6 個月，這份路線圖建議學習者開始選定方向，往三種角色收斂：AI Product Engineer、Applied ML / LLM Engineer，以及 AI Automation Engineer。前者偏向使用者產品與 AI 功能開發，後兩者則更接近模型效果優化或企業流程自動化。對求職者來說，這一步的意義在於：不能只停留在「我有在學 AI」，而要把能力整理成職缺看得懂、作品集也講得清楚的樣子。 如果把這篇路線圖放回台灣職場來看，它最大的提醒其實不是「6 個月能不能成功轉職」，而是：AI 時代的競爭力，越來越像是把技術、工具與工作場景整合起來的能力。 企業不一定每一家都在找模型研究員，但會愈來愈需要懂 API、懂資料流、懂自動化，也懂得把 AI 接進產品與流程的人。這段屬於本文根據原始路線圖內容做的職場延伸整理。 A還有一個很務實的提醒：一定要做作品。 作者多次強調，不管是 Python 練習、API 串接、RAG 還是 agent，都不能只停留在看教學，而要真的做出專案、放上 GitHub、部署出去，讓別人能試用。對轉職者來說，這點尤其關鍵。因為當市場上很多人都說自己「會用 AI」，真正能拉開差距的，往往不是上過多少課，而是有沒有做出一個可被驗證的作品。 說到底，這篇路線圖最值得記住的一點是：未來企業需要的，不只是會使用 AI 工具的人，而是能把 AI 做成工作成果的人。對想轉職、想加值、想提升職場競爭力的人來說，與其一開始追逐最新工具，不如先建立一條能走完、也能做出作品的學習路。 --- 資料來源 https://x.com/DeRonin_/status/2033587293064204349

作者之前錄的NPI流程說明，供大家參考，如有需要PDF，供個人學習用，歡迎與我連絡 https://www.youtube.com/watch?v=IeDt1ZFww2I&t=1280s

我常常遇到客戶問我：「我要跑AI，要買哪張GPU？」這個問題看起來簡單，但其實背後有不少需要釐清的事情。我想把我平常跟客戶討論的邏輯整理一下，給正在考慮這件事的人參考。 先從最基本的說起。GPU的記憶體容量是選擇的第一個關卡。你要跑的模型，參數量有多大？大語言模型通常的規則是，7B參數的模型大概需要14GB的記憶體，70B的模型就需要140GB左右。這個估算是最低需求，實際跑起來還要加上推論的緩衝。 RTX 4090有24GB GDDR6X，適合跑中小型的AI模型，或者做AI應用開發和測試。它的性價比很高，3D渲染和AI開發都能用，是最入門的選擇。RTX 5090記憶體升到32GB，用的是GDDR7，速度更快，適合需要稍大記憶體但預算有限的場景。 A100是一個分水嶺。它有80GB的HBM2e，這讓它可以完整跑一個70B的大語言模型，或者做大規模的深度學習訓練。A100還支援NVLink互連，多張卡可以連起來形成一個大的記憶體池，對需要超大模型的場景非常重要。我們的A100方案是最多客戶選的，原因是它在記憶體容量、運算能力和價格之間取得了不錯的平衡。 H100是目前最頂級的選項。3,958 TFLOPS的AI算力，比A100高了好幾倍，而且有Transformer Engine加速，對大語言模型的訓練有特別的優化。如果你要訓練自己的大型語言模型，或者需要大規模的多GPU互連，H100是正確的選擇，但價格也相應的高。 我判斷客戶適合哪個方案，通常問這幾個問題：你的工作負載是訓練還是推論？訓練需要更多算力，推論通常對記憶體頻寬的要求更高。工作是持續的還是間歇的？持續的適合月租，間歇的考慮按小時。你需要多大的模型？這決定了你最少需要多少VRAM。 有一個很多人忽略的點：GPU的算力數字只是一個參考，真實的效能還取決於記憶體頻寬、互連速度、周邊的CPU和系統記憶體配置。我們在搭配主機的時候，A100方案搭配的是256GB系統記憶體和2x 2TB NVMe SSD，H100方案是512GB DDR5，這些配置是根據GPU的特性仔細設計過的。 最後一個建議：不要為了看起來比較厲害而買超過你需要的GPU。H100很強，但如果你只是跑推論服務，A100就夠了，而且便宜很多。把預算放在夠用的GPU加上好的基礎設施，比花很多錢在規格上用不到的部分更聰明。 https://gpu.nss.com.tw/

雖然這樣的破題法有點老氣...但是...我還是要說... 😎 你曾經感到對Python需要軟體的下載安裝，或是硬體需求感到頭痛嗎？ 你曾經覺得使用Jupyter Notebook要每次啟動server才能使用很麻煩嗎？ 今天我們就來跟大家介紹一下Google的Colab！ Colab (全名：Colaboratory）是一個Google的線上產品，能夠讓我們編輯並且執行Python程式的雲端平台。內建許多常用的Python套件，是一個相當熱門的Python及Data Science教學與實作工具。 介面相當簡單直覺，如果有用過Jupyter Notebook的人應該馬上就可以上手。跟其他的Google產品一樣，不但可將檔案存在你的Google Drive，還可以輕鬆的分享給其他人！ OK, 話不多說，首先進入Colab的網頁，來看一下Colab的使用介面： https://colab.research.google.com/ 一進去，類似這樣的頁面會跳出來，同時給我們不少選項（包括一些範例）。這裡我們就直接開一個新的notebook.... 完整文章：https://www.learnwithshin.com/post/google-colab%EF%BC%9A%E5%BC%B7%E5%A4%A7%E7%9A%84%E9%9B%B2%E7%AB%AFpython%E5%B7%A5%E5%85%B7

FAE 工程師，也就是應用工程師，是現代科技產業中不可或缺的一環。如果你正在考慮投身這個領域，這篇文章將帶你深入了解 FAE 工程師的薪水待遇、工作內容以及面試技巧，幫助你做好萬全準備。 ▍FAE 工程師是什麼？ FAE 工程師（Field Application Engineer）主要負責協助客戶解決產品使用問題，並在客戶與企業之間擔任溝通橋樑。這個職位廣泛存在於硬體和軟體產業，尤其是在半導體領域。FAE 工程師需要熟悉公司的業務、產品技術及相關流程，提供客戶解決方案，並反饋客戶的需求給內部團隊。 ▍FAE 工程師的工作內容 FAE 工程師的工作主要涵蓋以下三大領域： 1. 技術支援：協助客戶解決產品問題，提供技術培訓。 2. 產品簡報：向客戶展示產品功能、應用及維護資訊。 3. 客戶關係維護：建立並維護長期的客戶關係，確保客戶滿意度。 此外，FAE 工程師需要了解企業的產品與業務，熟悉相關技術知識與作業流程，並能提出符合客戶需求的解決方案。 ▍FAE 工程師的薪水待遇 根據不同的經驗和學歷背景，FAE 工程師的薪水待遇會有所不同。 ● 初級 FAE 工程師（1-3 年經驗） 月薪大約在 NT$38,000 到 NT$50,000 之間，年薪則約為 NT$500,000 到 NT$800,000。 ● 中高階 FAE 工程師（具備 5 年以上經驗） 月薪可達 NT$60,000，年薪則可超過 NT$900,000。 如果擁有碩士學歷，平均月薪可達 NT$70,000 以上。 ▍FAE 工程師的面試準備 為了在 FAE 工程師的面試中脫穎而出，以下是一些重要的準備技巧： 1. 了解應徵公司及其產品：對公司的背景和產品有基本的理解。 2. 模擬面試及產品簡報：練習向不熟悉產品的人溝通產品特點和解決方案。 3. 預測面試官的問題：準備回答與產品應用相關的問題。 4. 積極提問：在面試中表現出對產品及職位的興趣。 在面試前，建議準備好自我介紹、為何想應徵此職位、對公司的了解及職涯規劃等基本問題。此外，也可以了解公司與團隊的規模、主管風格及工作比重等細節。 ▍FAE 工程師的職涯成長 FAE 工程師的職涯發展方向多樣，可以根據個人的興趣和專長選擇專注技術或溝通管理。技術專長者可以成為特定領域的專家，而擅長溝通者則可以往管理職位發展，如專案管理或業務工程師。 FAE 工程師是一個充滿挑戰和機遇的職位，適合對技術和客戶服務有熱情的人。如果你有志於成為一名 FAE 工程師，請充分準備你的履歷和面試，並持續提升自己的專業技能和溝通能力。希望這篇文章能幫助你在 FAE 工程師的職涯中順利前行。 ➤ 更多 FAE 工程師職缺＆面試懶人包：https://www.104.com.tw/topic/digital-talent?category=research-engineer&goto=recommend&utm_source=104&utm_medium=nabi_post ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

115年度勞動部-產業新尖兵試辦計畫-職前訓練課程-電力電子與機電自動化工程師職能訓練班 內文: 115年度勞動部-產業新尖兵試辦計畫-職前訓練課程 訓練課程:電力電子與機電自動化工程師職能訓練班 上課日期:115/06/30(二)至115/10/16(五) 簡章如附件。 勞動部-台灣就業網-會員登入網址:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/ 操作說明網址:https://elite.taiwanjobs.gov.tw/eNews/Detail?EN_ID=2 報名方式與詢問窗口: 南臺學校財團法人南臺科技大學 電機工程系 聯絡人:林于晴計畫助理 連絡電話:06-2533131 #3302 Email：apumeg902@stust.edu.tw

我自己目前就讀於「高雄市私立正修科技大學」的四技日間部 觀光遊憩系三年級，我在一年級的時候有報名參加了系上的導遊/領隊證照輔導班，在110年的時候先是報名了華語領隊人員、華語導遊人員的考試，而很幸運的，在那一年我也非常順利的通過考試，原本我自己只想說報名考華語的就好，因為當時我的英文並不好，不敢奢望取得外語的資格，而我自己後來仔細想想，當華語領隊其實不值得，只能帶團到講華語的國家(”僅”中國大陸、香港、澳門)，而外語領隊則是不論語言種類(英、日、法、德、西班牙)，都可以帶團到全世界所有的國家旅遊(“包含”中國大陸、香港、澳門)，所以我想明白了以後，決定放手一搏，來去挑戰111年的考試。 * 準備過程： 因為我是拿華語的資格來去報名應試單科外國語，英文必須要達到60分以上才及格，但是那一年我準備的時間並不充足，榜示當天，我不幸的以53.75分落榜，原本想要就此放棄，但是聽說今年(112年)的導遊/領隊考試是最後一年由考選部辦理的末代國家考試(自113年起將改由交通部觀光局辦理考試評量)，於是讓我下定決心，無論如何都一定要在112年拿到外語領隊人員(英語)的證照，於是我上蝦皮購買了從93年～111年的歷屆試題來寫，共計38回的試題，在把所有的歷屆試題寫完以後，我發現，其實裡面有許多的英文單字每一年都會考，而且題目的重複率很高(不一定完全一模一樣)，而今年112的外語領隊人員 外國語(英語)，是我寫歷屆試題以來我個人覺得最為簡單的一年，就是基本上你只要有把107年～111年的題目做完並且詳讀，要拿到基本分-60分以上，真的不是問題，很感謝當初不放棄的自己，雖然我有幾度差點唸書唸到要崩潰，甚至在考前的前一天，我還在拼命K書，但現在回過頭來想想，因為有這些痛苦的過程，才能造就今天的我，讓我順利的通過考試。 * 讀書攻略： 再來，我上面說的，我自己英文不好的事情，我自己其實英文在我國一的時候有曾經被我放棄，直到我升上大二之前，英文能力可能都不如國小生，但自從我下定決心要考取外語領隊(英語)之後，我每天都非常努力的讀英文，只要找到機會，就一定讀，例如：搭火車、公車、睡覺前、上廁所時、路上的英文招牌…等，盡可能的讓自己隨時都沈浸在有英文的環境當中，不錯過任何可以讓英文能力提升的機會。 我學習英文的方法只有一個，那就是「大量閱讀」，我自己覺得，台灣的英文教育太死板了，都只會要求大家背單字、學文法，其實這種方法打從一開始就是錯的，大家可以試著回想一下我們小時候初學中文的時候，一開始是不是先從ㄅ、ㄆ、ㄇ開始學起，之後開始閱讀故事書，學習書本裡面的中文字，等到有一定的基礎之後，再開始學習更加艱深的文字，當時候的老師也沒有叫大家背中文單字呀！！基本上都是叫我們多多的練習寫字，寫久了，自然而然就學會怎麼寫、怎麼唸了，這點套用在英文上也是一樣的，以英文為母語的外國人，他們也沒有在背英文單字、學文法的，都是從小耳濡目染，多聽、多講，自然就會了，不管學習任何一種語言都是一樣，不能死背，要活用，我非常賭爛那種只會叫大家背單字、學文法的老師，這種老師根本就只是會讓大家更加的討厭英文而已，台灣的英語教育落後世界太多、太多了，整個英文教育體系要是不整個打掉重練，未來只會讓更多的台灣人放棄學英文，這其實是一個蠻可怕的狀況。 * 上榜心得： 好了，扯遠啦～ 回歸考試的話題，我自己在考前幾乎每一天都會閱讀勵志、夢想語錄，以此來激勵自己，讓自己有繼續讀書的動力，而有一句話特別讓我印象深刻，在此分享給大家，「在”夢想”的道路上，如果累了，要調整腳步，而不是調整初衷」，本句出自於《機智校園生活》- 曾抱歉 老師向高三乙班道別時所說過的話，這句話，我一直銘記在心裡，在此；也願所有還走在”夢想”這條道路上的旅人們，能夠保有當初追求夢想的初衷，勇敢的朝著自己的目標前進。

最近收到一家金控公司的邀請， 將進行一場主題為 「OpenClaw：開源 AI Agent 的崛起與產業應用新機遇」 的專題演講。 這場分享將聚焦在OpenClaw自動化與企業系統整合，內容包含技術架構、產業應用案例，以及未來 AI 自動化市場的發展趨勢。隨著 AI 技術快速成熟，許多大型企業已開始思考如何從「使用 AI 工具」，進一步升級到「打造 AI 生產力系統」，讓 AI 能真正參與企業的營運流程。 本次演講將深入探討幾個核心議題： 一、LLM、Workflow 與 Agent 架構的演進，以及 AI 從問答工具走向自主行動系統的趨勢。 二、OpenClaw 的技術架構解析，包括 Hub-and-Spoke 架構、記憶系統、安全防護與 API 整合。 三、企業導入 AI Agent 的實務部署方式，例如 Docker 容器化、雲端部署與企業系統串接。 四、金融、電商、醫療與企業營運等不同產業的 AI 應用案例。 五、AI 自動化與 Agent Marketplace 未來可能帶來的產業變化。 對我而言，能受邀到金融產業分享 AI Agent 的技術與應用趨勢，也代表大型企業已開始高度關注 AI 自動化與企業數位轉型 的下一個階段。 未來企業的競爭力，很可能不再只是人力與資本，而是 AI 與自動化系統的整合能力。 當 AI 能夠 24 小時運作、協助處理資訊與流程時，企業的效率與決策速度將出現非常大的差異。 如果未來有企業或組織，也希望深入了解 AI Agent、OpenClaw 或企業 AI 自動化導入， 歡迎與我們聯絡，洽談 企業內訓、顧問輔導或專題演講合作。...

2026年的台灣製造業，正處於數位轉型的最關鍵時刻。半導體、電子、機械、汽車組件等產業面臨全球供應鏈重組、勞動力短缺、永續要求與AI技術爆發的挑戰。MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統）已不再是可選工具，而是企業提升產能、降低成本、實現智慧工廠的必備基礎。 MES能即時串聯ERP與現場設備，達成生產追蹤、品質控管、設備管理、物料流動與數據分析等功能，幫助工廠從「經驗管理」轉向「數據驅動」。本文根據台灣市場實際導入案例、廠商在地支援能力、技術成熟度（AIoT、數位孿生、雲端部署）、產業適配性與客戶口碑，整理出台灣七大MES系統廠商推薦排名，供製造業主與數位轉型團隊參考。 選型重點提醒：大型企業偏好全球標準與ERP無縫整合；中小企業重視在地快速支援、彈性客製與CP值；高科技業則看重設備聯網（OT/IT整合）與預測維護能力。 一、MES 是什麼？ MES（Manufacturing Execution System，製造執行系統），是介於 ERP 與現場設備（機台、人員、製程）之間的關鍵系統，負責把「計畫中的生產指令」真正落實到工廠現場，並即時回收生產過程中的所有數據，讓管理者看得見、管得動、追得到。 如果你曾經遇過「ERP 看起來一切正常，但現場卻天天救火」，那 MES 幾乎就是為了解決這個問題而存在。 在眾多實際輔導製造業數位轉型的經驗中，MES 的價值從來不只是「系統導入」，而是讓工廠從憑經驗管理，轉為憑數據決策。MES 在現場主要扮演以下幾個關鍵角色： 第一：生產即時監控 MES 會直接串接產線、機台、工站，讓你即時看到每張工單目前做到哪一道製程、良率多少、是否延誤。這件事在沒有 MES 的工廠，往往只能靠人工回報或下班後整理報表，等你看到數據時，問題早就發生完了。 第二：製程與品質控管 MES 不只記錄「有沒有做完」，而是完整留下「怎麼做的」。包含參數設定、作業人員、機台狀態、檢驗結果，全部自動留痕。當客戶追溯不良品、內部要做品質分析時，不再是翻紙本、問老員工，而是系統一查就有。 第三：工單與人機料管理。 MES 能清楚掌握「誰、在什麼時間、用哪台機器、做哪一張工單、用了哪些原料」。這對於多品項、少量多樣的工廠尤其重要，因為錯料、插單、急單，往往就是混亂的開始。 第四：數據即時回饋給管理層。 MES 不是只給現場用，而是把即時生產數據往上回饋，讓主管在辦公室就能看到真實產線狀況，而不是只看到美化後的月報。 簡單說，MES 就像工廠的「即時神經系統」，少了它，ERP 再強，現場依然是黑盒子。 二、如何挑選最適合的MES數位轉型夥伴？ 1. 評估自身痛點：是生產透明度不足？品質追溯困難？還是設備稼動率低？ 2. 考量整合性：是否需與現有ERP、PLM或IoT平台串接？ 3. 重視在地服務：台灣廠商通常在客製化速度與售後反應上更有優勢。 4. 未來性：優先選擇支援AI、邊緣運算、雲端混合部署與數位孿生的方案。 建議步驟：先定義需求 → 邀請2-3家進行現場訪談與Demo → 選定1-2家做POC → 簽約導入並分階段上線。 三、台灣七大MES系統廠商推薦排名 1. 鼎華智能：離散製造龍頭，亞太經驗最豐富 鼎華智能源自台灣鼎新電腦，深耕製造業40餘年，在離散型製造（如電子、機械、汽車組件、PCB、半導體後段）市占領先。鼎華智能專注MES與APS解決方案，累積超過2000家離散企業與200多家半導體客戶，涵蓋台灣、中國與東南亞。 核心優勢：AI融合生產排程、IoT數據中台、數位孿生應用；與ERP高度整合；在地服務網絡完整。適合追求全場景數位轉型的中大型製造業，尤其半導體與精密機械領域。2026年其「雅典娜」工業互聯網平台在AI Agent與預測維護上表現突出。 2. SAP：全球企業標準，ERP整合無敵 SAP ME/MII 是許多台灣上市櫃企業與跨國集團的選擇，尤其已導入SAP ERP的組織。適合大型電子、半導體與高科技製造業。 核心優勢：與S/4HANA無縫整合、即時數據分析強大、全球最佳實務模板豐富；支援複雜供應鏈與多廠區管理。缺點是導入成本與週期較高，適合有堅強IT團隊的大型企業。2026年其雲端與AI強化功能持續領先。 3. 西門子（Siemens Opcenter）：自動化與數位孿生專家 西門子憑藉強大的工業自動化背景，在台灣高科技與精密製造市場表現優異。Opcenter MES適合需要深度設備整合與模擬優化的企業。 核心優勢：數位孿生技術成熟、可與Siemens PLC/自動化設備完美結合；邊緣運算與高頻數據處理能力強；適合半導體、面板、汽車等追求零缺陷與預測性維護的產業。2026年在工業4.0生態系中仍具領先地位。 4. 羅克韋爾自動化（Rockwell Automation）：離散製造與效能優化強項 Rockwell在台灣市場成長快速，尤其半導體供應鏈、製藥與傳統產業轉型案。FactoryTalk MES適合注重OEE（整體設備效能）與能源管理的企業。 核心優勢：PLC與MES整合度高、AI節能應用實績亮眼（如鋼鐵、水泥等產業大幅降低用電）；在地團隊支援積極。2026年受惠製造業回流與節能趨勢，台灣業績表現突出。 5 . 台塑網科技：台塑集團實戰智慧，穩定可靠 台塑網是台塑企業的數位轉型核心單位，MES系統來自集團內部大量實戰經驗，特別適合塑膠、化工、機械加工等流程與離散混合產業。 核心優勢：系統穩定性高、成本相對親民；擅長少量多樣生產、排程優化與品質追溯；結合集團大數據分析能力。適合追求務實轉型、已有台塑供應鏈關係的台灣製造業。 6. Honeywell：流程產業與生命科學MES專家，Forge平台AIoT領先 Honeywell在台灣以漢威聯合股份有限公司為在地據點，全球Process Solutions事業部提供專業智能生產管理執行系統（MES），廣泛應用於石化、煉油、製藥、生命科學、礦業等流程型產業。近年推出Manufacturing Excellence Platform（MXP）與Forge工業物聯網平台，在台灣舉辦多場AIoT智慧製造安全與永續研討會，展現強大在地能量。 7. 資通電腦 ciMes：台灣本土首選，支援最到位 資通電腦是台灣資深上市軟體公司，ciMes經歷上百家台灣企業實戰淬鍊，獲台灣精品獎、Gartner建議台灣MES廠商、微軟ISV認證等多項肯定。特別適合金屬加工、汽車零件、電子組裝、石英元件、電動車相關產業。 四、什麼樣的企業最需要 MES？（不是只有大型工廠才要） 很多中小企業會以為：「我們規模不大，應該還用不到 MES。」 但筆者的實務經驗剛好相反，越是人力吃緊、產品複雜度高的工廠，越需要 MES。 以下幾種狀況，只要你點頭超過兩項，MES 幾乎是遲早要導入的： 1. 生產品項多、客製化高，常常插單、改單 2. 品質問題難以追溯，只能靠經驗判斷 3. 產線資訊分散在 Excel、紙本、LINE 群 4. 主管每天被現場問題追著跑，卻看不到全貌 5. 想導入自動化、智慧製造，但沒有即時數據基礎 MES 並不是「為了跟風智慧製造而買」，而是當管理複雜度已經超過人腦與人工流程能承受的時候，唯一可行的解法。 五、MES 導入會卡關在哪？先講結論給決策者聽 （一）最致命的卡關點：流程沒定義，就急著上系統 MES 導入真正卡關的，從來不是系統功能，而是「組織準備度、流程成熟度，以及對現場真實狀況的誤判」。 筆者實際參與過多起 MES 導入與重整專案，失敗或延宕的原因，幾乎都不是技術問題，而是「人、流程、期待」三件事沒有先對齊。下面直接用實務角度，帶你看清 MES 最常卡關的關鍵點。 很多企業在導入 MES 時，第一步就走錯方向，急著問：「這套 MES 功能多不多？能不能客製？」 但筆者必須很直接地說一句重話：流程不清楚，MES 只會把混亂自動化。 實務上最常見的狀況包括： 1. 同一個產品，不同班別做法不一樣 2. 製程條件寫在老師傅腦袋裡，而不是文件 3. 發生異常時，每個人各自處理，沒有標準回報流程 在這種情況下導入 MES，系統商只能「配合現況硬做」，結果就是： 1. 表面看起來有上線 2. 實際數據無法信任 3. 現場人員開始亂填、跳過流程 如果原本流程就不穩定，MES 只會讓問題被看得更清楚，但不會自動幫你解決。 （二）現場抗拒，是 MES 導入最容易被低估的風險 在簡報裡，MES 永遠很美；在產線上，MES 常常被嫌麻煩。 筆者觀察過不少案例，導入卡關的真正原因，其實是現場人員心理過不了那一關。 常聽到的聲音包括： -「以前這樣做也沒問題，為什麼現在要多填系統？」 -「這是不是在監控我們的效率？」 -「產線已經很忙了，還要操作電腦？」 如果企業只用「管理命令」推 MES，而沒有解釋： 1. MES 為什麼對現場有幫助 2. 它能減少哪些重工、追責、誤會 3. 哪些數據是用來改善流程，而不是找人麻煩 那結果通常只有一個：系統在跑，但資料是假的。 成功的 MES 導入，一定會把「現場使用體驗」放在第一順位，而不是只滿足管理報表。 （三）資料來源不乾淨，MES 只會產出錯誤洞察 MES 很吃資料品質，但這一點常被企業嚴重低估。 筆者看過不少工廠，問題不是 MES 不準，而是： 1. 機台訊號沒有標準 2. 人工輸入沒有驗證機制 3. 不同系統的資料定義不一致 例如： 1. 「停機」在 A 部門是換線，在 B 部門是異常 2. 生產數量到底是「良品數」還是「投料數」？ 當這些基本定義沒有統一，MES 再怎麼即時，產出的分析結果都只是在精準地算錯誤。 MES 導入前，一定要先做一件很枯燥、但極關鍵的事： 就是資料定義與欄位標準化。這一步沒做，後面全部都是假進步。 （四）把 MES 當成一次性專案，而不是持續優化工程 很多企業在導入 MES 時，心態是：「這次上線就一次到位。」 但現實是，MES 是一條長期路線，不是一次交付。 常見錯誤包括： 1. 導入後沒人持續維護流程 2. 報表一堆，卻沒人真的拿來開會決策 3. 現場問題改了，系統卻沒同步調整 4. MES 真正的價值，不在「上線那一天」，而在於： 5. 能不能每季優化一次製程 6. 能不能用數據調整排程與人力 7. 能不能逐步往智慧製造前進 如果沒有專責團隊或顧問角色持續優化，MES 很容易變成「看起來很先進的電子看板」。 總結論： 台灣製造業的韌性來自不斷升級。2026年，選擇對的MES夥伴，不僅能立即看到產效提升，更能為未來AI工廠與智慧供應鏈打下堅實基礎。 文章參考資料： 1. https://vocus.cc/article/68625bd6fd89780001f0181d 2. https://big-data-knowledge.com/top-3-mes-system-developers/ 3. https://hao.cnyes.com/post/180506

伊隆·馬斯克（Elon Musk）創立的SpaceX公司推出了一個名為星鏈（Starlink）的項目，旨在透過龐大的衛星網絡為全球提供高速互聯網服務。本文將詳細介紹星鏈是什麼、它如何運作、收費標準、使用者群體及其對空間擁堵和天文學的影響，以及它在烏克蘭戰爭中的應用。 ▍星鏈是什麼？如何運作？ 星鏈是一個由數千顆低軌道衛星組成的衛星網絡，這些衛星被發射到距地面約550公里的近地軌道上。這種設計能確保衛星與地面之間的連接速度盡可能快，從而提供高速互聯網服務。傳統的互聯網供應商需要大量的基礎設施如電纜和桅桿，但星鏈利用衛星來解決這一問題，特別適合於偏遠和難以鋪設基礎設施的地區。 星鏈衛星的數量龐大，據悉總數可能達到1萬到1.2萬顆，目前已有約3000顆衛星自2018年以來陸續升空。這些衛星共同運作，形成了一個能覆蓋全球的互聯網網絡。 ▍星鏈的目標用戶 星鏈的主要目標用戶是那些居住在無法獲得高速互聯網服務的偏遠地區。儘管英國96%的家庭、歐盟和美國90%的家庭已經可以連上高速互聯網，但仍有許多地區需要依賴星鏈提供的服務。目前，SpaceX表示星鏈在36個國家/地區擁有40萬用戶，主要集中在北美、歐洲和澳大利亞，使用者包括家庭和企業客戶。 ▍星鏈的全球覆蓋計劃 星鏈計劃在2023年進一步擴展其覆蓋範圍，將服務延伸到非洲、南美洲和亞洲等互聯網覆蓋率較低的地區。雖然星鏈的收費對於非洲許多家庭來說可能過高，但在連接偏遠地區的學校和醫院方面，星鏈可以發揮重要作用。 ▍星鏈對空間擁堵的影響 星鏈並不是唯一一個在近地軌道上部署大量衛星的公司，還有OneWeb和中國公司銀河航天等競爭對手也在實施類似的計劃。這些低軌道衛星的增加使得空間擁堵問題日益嚴重，增加了衛星相撞的風險，並可能產生大量的太空垃圾。這些碎片在高速飛行時可能對其他太空船隻造成損害，甚至影響到未來的太空任務。 ▍星鏈對天文學的影響 星鏈衛星在日出和日落時可以被肉眼看到，衛星外翼反射太陽光，閃閃發光，這可能對天文學研究帶來影響。天文學家擔心這些衛星會在望遠鏡圖像上留下條紋，模糊恆星和行星的視野，進而影響科學研究。 ▍星鏈在烏克蘭的應用 在俄羅斯軍隊進攻烏克蘭期間，烏克蘭的互聯網服務受到了嚴重影響。馬斯克在衝突開始後立即在烏克蘭推出了星鏈服務，向該國運送了1.5萬套天線接收碟和路由器。烏克蘭軍隊使用星鏈進行通信，這些衛星信號不易被干擾，且設置簡便，只需15分鐘即可完成。 ▍星鏈的收費標準 與傳統互聯網供應商相比，星鏈的服務費用較高。客戶需要支付每月99美元（英國為每月89英鎊）的月費，此外，連接衛星所需的碟形天線和路由器的成本為549美元（英國為529英鎊）。這樣的定價可能對一些家庭來說較為昂貴，但對於偏遠地區的學校、醫院等公共設施來說，星鏈無疑是一個重要的解決方案。 星鏈項目為全球特別是偏遠地區提供了一個高速互聯網的解決方案，這一創新技術正在改變世界的互聯網格局。然而，隨著衛星數量的增加，空間擁堵和天文學研究受到影響等問題也需要我們高度關注。星鏈的出現，不僅為普通用戶提供了更多的互聯網選擇，也在戰爭和緊急情況下發揮了重要作用。我們期待星鏈在未來能夠持續發展，為更多的人帶來便利和希望。 ➤ 歡迎在104學習精靈關注【AI趨勢報－科技愛好者的產地】獲得更多科技新知！

我這張乙級工業配線執大慨約在38年前通過考驗取得的(我記得在當時的高雄工專考的),在當時通過考驗取得執照人數沒有多少人,我應該是在前段班的 這張執照幫助我就業順遂,領有較好薪資,一路昇遷,照顧我及家庭生活無慮,可說是一張幸福執照,連到國外就業等同是技術保證享更高待育,最近才重國外退休回台灣休息

這個問題突顯出當雇主面對女性勞工懷孕事實時，究竟是抱持著如何的心態或刻板印象而定，若雇主持負面想法，其浮上腦海中的畫面，將會是該女性勞工不久的將來會請8週產假，以及產假結束後又繼續申請6個月以上的育嬰留職停薪假，形同原本錄用的職務會有很長一段期間，需要由內部原有人力加以分擔，招募新人未蒙其利反而加重原有人力的負荷，以及預見該女性勞工未來恐會發生出勤紀錄不佳、工作配合度與工作效率不彰等情形。 上述描述，對懷孕的女性勞工而言，不僅不夠友善，且存有偏見，並不公允。事實上，非常多的女性勞工縱使懷孕在身，工作表現依然出色亮眼，直到產前也未有絲毫生產力減損的情形，實不能一概而論。 國家為防止雇主對懷孕女性勞工涉有就業歧視與差別待遇，在工作權的維護上，制定了種種保障措施，就業服務法第5條第1項規定：「為保障國民就業機會平等，雇主對求職人或所僱用員工，不得以…、性別、…為由，予以歧視…。」性別平等工作法第11條規定：「雇主對受僱者之退休、資遣、離職及解僱，不得因性別或性傾向而有差別待遇。工作規則、勞動契約或團體協約，不得規定或事先約定受僱者有結婚、懷孕、分娩或育兒之情事時，應行離職或留職停薪；亦不得以其為解僱之理由。違反前二項規定者，其規定或約定無效；勞動契約之終止不生效力。」 勞動部105年9月29日勞動條4字第1050132108號函釋，將懷孕歧視直接視為「性別歧視」類型之一，倘雇主因受僱者懷孕而為退休、資遣、離職及解僱之差別待遇，屬違反性別平等工作法第11條第1項性別（懷孕）歧視的範疇。臺北高等行法院106年度訴字第351號判決亦肯認，懷孕歧視核屬雇主基於性別而採取之差別待遇，堪認為性別歧視之範圍。 再者，就業服務法第5條第2項第2款規定：「雇主招募或僱用員工，不得有下列情事：二、違反求職人或員工之意思，…，或要求提供非屬就業所需之隱私資料。」就業服務法施行細則第1條之1規定：「（第1項 ）本法第5條第2項第2款所定隱私資料，包括下列類別：一、生理資訊：基因檢測、藥物測試、醫療測試、HIV 檢測、智力測驗或指紋等。二、心理資訊：心理測驗、誠實測試或測謊等。三、個人生活資訊：信用紀錄、犯罪紀錄、懷孕計畫或背景調查等。（第2項 ）雇主要求求職人或員工提供隱私資料，應尊重當事人之權益，不得逾越基於經濟上需求或維護公共利益等特定目的之必要範圍，並應與目的間具有正當合理之關聯。」 參照上開法律規定，可知雇主於招募（面試）時，對於屬於隱私資料的個人生活資訊的懷孕計畫，除符合就業所需要件外，雇主不得詢問女性求職者是否懷孕或計畫懷孕等資訊，而女性求職者也無法定義務，須主動告知雇主（面試官）是否懷孕或計畫懷孕的事實。 雇主若盤算著以女性求職者於面試時隱瞞未告知懷孕事實，等錄用後方始告知上情，雇主得否主張依照勞動基準法第12條第1項第1款規定：「勞工於訂立勞動契約時為虛偽意思表示，使雇主誤信而有受損害之虞者，雇主得不經預告終止契約」，個人持否定看法，因法無明文規定女性求職者於面試時需要揭露此一隱私資料，且雇主蒐集此一隱私資料亦不符合就業所需要件（未逾越基於經濟上需求或維護公共利益等特定目的之必要範圍，並與目的間具有正當合理之關聯），因此，雇主如主張依照勞動基準法第12條第1項第1款規定，以女性求職者為虛偽意思表示（隱瞞懷孕事實），使雇主誤信而訂立勞動契約，致有受損害之虞時，雇主得不經預告終止契約，應於法不合。 反之，當雇主於錄用後知悉女性勞工懷孕事實時，更應考量如何照顧其母性身心健康，依照勞動基準法第51條規定：「女工在妊娠期間，如有較為輕易之工作，得申請改調，雇主不得拒絕，並不得減少其工資。」復參照職業安全衛生法第31條第1項規定：「中央主管機關指定之事業，雇主應對有母性健康危害之虞之工作，採取危害評估、控制及分級管理措施；對於妊娠中或分娩後未滿一年之女性勞工，應依醫師適性評估建議，採取工作調整或更換等健康保護措施，並留存紀錄。」 此際，除非懷孕女性勞工擺爛，其行為構成勞動基準法第11條第5款或第12條第1項各款法定終止事由，雇主得經預告或不經預告終止勞動契約外，雇主宜主動介入調整懷孕女性勞工得以勝任的工作，而非將「懷孕」納入成為資遣或解僱的考量因素，否則會得不償失。