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連接器塑模模具工程師 慶良電子股份有限公司
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登入計算

性格適合度:

職缺要求技能

未具備

AutoCad 2D

繪製2D/3D模具設計圖

PTC Creo Elements/Direct

模具安裝與調整

模具設計製作及修整

模具維修及保養作業

人工智慧

測驗

公司經營

維修

已具備

產品開發

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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/23 22:58

商圈分析與店址評估實務(寵物產業趨勢到經營管理)
第4章 商圈分析與店址評估實務(寵物產業趨勢到經營管理)
一、章節概述
店址選擇是寵物店成功的關鍵因素,影響固定客群建立與長期經營。即使服務品質優秀,如果商圈特性與目標顧客不符,也可能導致營運困難。
本章學習重點:
1. 了解不同商圈類型及其特性
2. 掌握商圈實地調查方法
3. 評估店面條件、租金坪效與合約風險
4. 避免常見選址錯誤
二、寵物店商圈類型
商圈類型 特性 適合經營項目 創業分析/備註
住宅型 固定居住人口多,生活機能完整 美容、日常用品、基本照護 穩定回訪,低行銷壓力
生活機能型 市場或商場周邊,人流穩定但非觀光型 美容、零售、寄宿 停車便利性需評估
商業/觀光型 人流大但不穩定,租金高 高端品牌或特色服務 初創店風險高,需要差異化策略
觀察重點:寵物店不完全依賴即時人流,固定客群與回訪率比人潮重要。
三、商圈實地調查方法
方法 調查方式 目的
現場觀察 平日與假日觀察人流、遛寵比例 判斷目標客群密度與習慣
競品分析 到周邊店家實際消費或諮詢 比較價格、服務、定位,找市場空缺
訪談與問卷 與住戶或飼主交流 掌握需求與未被滿足服務
四、店面條件與空間實務評估
評估項目 重點 建議做法
坪數與格局 美容、寄宿或零售需求是否足夠 動線需分人與動物區
通風、採光、排水 直接影響動物健康與清潔效率 排水良好,避免清潔成本高
噪音與鄰里關係 是否影響住戶 選擇適合地點或加裝隔音設備
五、租金、坪效與合約評估
評估項目 建議標準 備註
租金比例 建議占預估營收 10%-15% 超過比例經營壓力大
坪效 每坪是否能創造穩定產值 留意擴充彈性
租約條款 租期年限、續租、漲租 是否允許寵物相關營業
六、常見選址錯誤與迷思
1. 租金便宜就是好選擇 → 忽略客群與交通條件
2. 人潮多就一定有生意 → 人潮不等於寵物消費人流
3. 網路行銷可取代店址 → 寵物服務仍高度依賴實體信任
七、創業思考練習
1. 我的目標顧客日常活動範圍在哪裡? ________
2. 若營業三年後續租,該地點是否仍具優勢? ________
3. 若該地點失敗,退場成本是否可承受? ________
4. 是否需要額外停車或臨停規劃以吸引客群? ________
5. 鄰近設施(公園、醫院、寵物店)是否對我有優勢或競爭壓力? ________
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/21 21:22

AI與人生的知識學習
AI與人生的知識學習
知道自己知道
不知道自己知道
知道自己不知道
不知道自己不知道
AI 讓一切變得更快,也更容易。但對正在學習與工作的我們來說,真正困難的,反而是如何不在便利中迷失方向。
我越來越相信,AI 不會淘汰人。
它真正淘汰的,是對學習失去渴望的人。
在這個什麼都能被快速生成的時代,我選擇站在「我還不知道」的那一邊。
因為只要還願意學習,人就仍然走在路上。
當人工智慧成為工作與學習的日常工具,真正拉開差距的,不再是誰用得比較快,而是誰還保有持續學習的能力。
剛開始大量使用 AI 的時候,我其實很興奮。
報告寫得更快、想法整理得更順,很多以前卡很久的問題,幾分鐘就有答案。那一刻,我真心覺得:學習好像變得輕鬆多了。
直到有一天,我突然發現,自己越來越少問「為什麼」。
不是因為沒有疑問,而是因為答案來得太快,快到我來不及懷疑,也懶得深究。那一瞬間,我意識到一件有點可怕的事,我好像正在用效率,換掉學習本身。
後來我想到一個老概念:
知道自己知道、不知道自己知道、知道自己不知道、不知道自己不知道。
它聽起來像哲學,但其實每天都在職場與學習中上演。
會用 AI,很容易;但那只是開始
對很多年輕工作者來說,會用 AI 幾乎已經是基本能力。
懂得下指令、整理資料、生成內容,確實能讓人看起來很有效率。
但我慢慢發現,會用,不等於真的會。
如果只是把問題換個形式交給 AI,而自己不再理解背景、不再判斷結果是否合理,那能力其實沒有成長,只是被暫時遮住了。
AI 很容易讓人誤以為,自己已經站在「知道自己知道」的位置,但實際上,可能只是「用得很順」。
其實,我們比自己想像的更有能力
另一個常被忽略的狀態,是「不知道自己知道」。
很多時候,我們能感覺出一份內容不太對勁、一個決策風險很高,卻說不清理由。那不是不專業,而是因為有些能力,本來就來自經驗、觀察與累積。
在 AI 給出漂亮答案的同時,這些直覺與判斷很容易被忽略,甚至被懷疑。但我越來越確定,它們不是多餘,而是正在成形的專業感。
最重要的能力,是知道自己還差什麼
如果要我說,年輕職場人最值得培養的能力是什麼,我會選「知道自己不知道」。
能夠清楚說出「這我還不懂」、「這我需要再學」,不是扣分,而是加分。那代表你知道自己的位置,也願意往前走。
真正危險的,其實是「不知道自己不知道」——以為有工具就夠了,以為答案等於理解,最後卻在不知不覺中停止成長。
AI 不會讓人變弱,但會放大差距
我越來越相信,AI 不會淘汰年輕人。
它只會加速分開兩種人:
一種是願意持續學習、反覆校正自己理解的人;
另一種是只追求快速完成,卻慢慢失去判斷力的人。
在 AI 成為日常配備的時代,真正的競爭力,或許不是誰會用更多工具,而是誰還保有好奇心,願意為「還不會的部分」付出時間與耐心。
對我來說,承認「我還不會」,不再是一件丟臉的事,那反而是我提醒自己:我還在路上。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/16 23:17

U-start創新創業計畫 - 「創新創業訓練營」(校園創業孵化 × 實務教學)
U-start創新創業計畫 - 「創新創業訓練營」(校園創業孵化 × 實務教學)
校園創業孵化計畫(University Startup Incubation Program)
一、計畫定位與目標
🔹 計畫定位
• 以「學生團隊」為核心
• 從想法 → 商業驗證 → 可參賽/可募資
• 非紙上談兵,而是「真的去試市場」
🔹 計畫目標
協助學生團隊在 3~6 個月內:
1. 驗證市場需求是否存在
2. 建立可行商業模式
3. 產出可參賽/申請補助的創業企劃
4. 培養具實戰能力的校園創業團隊
二、招募與遴選機制
🔹 招募對象
• 校內在學學生(不限系所)
• 2–5 人團隊(可跨系)
• 已完成創業營或具初步構想者優先
🔹 遴選方式
• 書審(創業構想簡報 5–10 頁)
• 簡報面談(5 分鐘 Pitch)
• 評選重點:
o 問題是否明確
o 目標客群清楚
o 團隊執行力
重點:不看華麗想法,看「能不能真的做」
三、孵化期程與架構(建議 4–6 個月)
📍 階段一|創業基礎強化(第 1 個月)
目標:把想法變成可討論的商業模型
• 商業模式深化
• 價值主張修正
• 目標客群再定義
• 創業法律與基本財務概念(入門)
📌 產出:
• 修正版商業模式圖
• 清楚的一句話創業說明
📍 階段二|市場驗證(第 2–3 個月)
目標:確認「真的有人要」
• 顧客訪談訓練
• 問卷與實測
• MVP 原型測試(Landing Page、社群、試營運)
• 收集回饋與修正方向
📌 產出:
• 訪談紀錄
• 市場驗證報告
• 產品/服務修正版
👉 重點:沒有市場驗證,就不算創業
📍 階段三|營運與商業化(第 4–5 個月)
目標:能說清楚怎麼活下來
• 收入模式測試
• 成本結構與定價
• 行銷與通路策略
• 團隊分工與執行計畫
📌 產出:
• 初版營運計畫
• 財務概念表(簡易版)
📍 階段四|成果發表與對外連結(第 6 個月)
目標:對接資源、創造下一步
• 創業簡報強化
• Demo Day 成果發表
• 串接:
o 創業競賽
o 育成中心
o 天使投資/政府補助
📌 產出:
• 完整 Pitch Deck
• 可對外使用之創業企劃
四、輔導與資源配置(關鍵成功因素)
🔹 輔導機制
• 專屬業師(每隊 1 位)
• 每月 1 次團隊輔導
• 每季成果檢核(Go / Pivot / Stop)
🔹 提供資源
• 創業工作空間
• 原型製作補助(小額)
• 法律/會計諮詢
• 簡報與提案教練
五、成果評估與KPI
🔹 學生端
• 市場驗證完成率
• 商業模式成熟度
• 團隊持續率
🔹 學校端
• 創業團隊存活數
• 對外競賽/補助通過件數
• 校園創新能量累積
六、與 3 天創新創業營的銜接方式
創業營 孵化計畫
問題發想 市場驗證
商業模式初版 商業模式優化
初步簡報 專業 Pitch
啟蒙 落地
七、適合申請之計畫方向
• 教育部大專校院創新創業計畫
• USR 計畫(在地連結)
• 青年創業補助
• 校內特色發展計畫
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/16 15:11

行為改變技術的未來趨勢與創新應用 行為改變技術 大葉大學國企系
行為改變技術的未來趨勢與創新應用 行為改變技術 大葉大學國企系
一、章節導言
行為改變技術隨科技進步、社會需求與文化演變而不斷創新。未來趨勢不僅涉及數位化與遊戲化進一步深化,還包括 人工智慧(AI)、大數據分析、虛擬實境(VR)與元宇宙(Metaverse)應用,以及跨領域整合與個人化策略。本章將介紹行為改變技術的前沿發展,幫助學生了解未來研究與實務方向。
二、人工智慧與大數據在行為改變中的應用
1. 人工智慧輔助行為分析
o 利用機器學習分析行為模式、預測行為偏差,提供個人化建議。
o 範例:健康管理 App 根據運動與飲食資料,智能生成每週運動計畫。
2. 大數據支持策略設計
o 收集大量行為、社群互動與環境數據,分析有效策略。
o 可進行群體行為模式分析,優化干預設計。
3. 個人化干預(Personalized Interventions)
o AI 可依據使用者行為特徵、動機與偏好,調整提醒頻率、激勵方式與挑戰難度。
o 優勢:提升行為改變效率與持續性。
三、虛擬實境(VR)與擴增實境(AR)應用
1. 沉浸式行為訓練
o VR 提供真實情境模擬,增加行為練習與學習效果。
o 範例:模擬安全行為、減壓訓練、運動課程。
2. 互動式環境設計
o AR 可將行為目標融入現實環境,提供即時互動與反饋。
o 範例:AR 手機應用提示垃圾分類或節能行為。
四、元宇宙與沉浸式社群行為改變
1. 元宇宙環境特點
o 虛擬世界提供沉浸式社群互動、角色扮演與模擬任務。
2. 應用於行為改變
o 健康生活遊戲:虛擬角色運動任務與團隊挑戰
o 教育與學習:虛擬課堂、互動學習任務
o 社會環保活動:虛擬任務與實際行為結合,如回收兌換積分
3. 優勢與挑戰
o 優勢:高度互動、可跨地域實施、激發社群動機
o 挑戰:技術成本、數據隱私、行為轉移到現實的可持續性
五、跨領域整合與創新應用
1. 健康 × 教育 × 環境跨界專案
o 將健康運動、飲食、學習與環保行為結合,設計全方位生活改善方案。
o 例:校園生活平台,結合運動打卡、健康餐點選擇與低碳出行積分系統。
2. 智慧城市與行為改變
o 利用 IoT、智慧裝置與大數據,設計城市層級行為干預。
o 範例:智慧垃圾桶、自動步行計數與能耗監控,提供個人與社區反饋。
3. 心理學與神經科學結合
o 採用腦波、情緒監測技術設計行為干預,提升自我效能與內在動機。
六、章末重點整理
1. 行為改變技術正向數位化、遊戲化、AI 與元宇宙方向發展。
2. 人工智慧與大數據可提供個人化、精準化干預。
3. VR、AR 與元宇宙提供沉浸式體驗與社群互動,提高學習與行為改變效果。
4. 跨領域整合是未來行為改變技術創新應用的重要方向。
5. 技術創新需考慮可持續性、文化適配、隱私與倫理挑戰。
七、討論題
1. 討論人工智慧與大數據如何提升行為改變專案的精準化與效率,並分析可能的風險。
2. 設計一個元宇宙或 VR 應用專案,用於提升健康或教育行為,並說明其可行性與限制。
3. 如何結合跨領域資源(健康、教育、環境、數位科技),設計全方位行為改變方案?
八、案例分析
案例 8-1:AI 與遊戲化結合的校園健康生活專案
• 背景:某大學希望提升學生運動與健康餐飲行為。
• 專案設計:
1. 數位化與 AI:運動與飲食 App,自動分析學生行為模式,提供個人化提醒
2. 遊戲化元素:積分、徽章、排行榜、任務挑戰
3. 沉浸式社群互動:線上挑戰與虛擬角色扮演任務
4. 跨領域整合:健康運動、飲食選擇、低碳出行積分系統
• 效果:三個月後,學生運動次數平均提升 40%,健康餐點選擇率提升至 75%,社群互動活躍。
• 分析重點:AI、遊戲化與跨領域整合有效提升行為改變效果,但需持續監測行為維持與文化適配。
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詹翔霖

商學院兼任副教授

02/15 23:56

黑化員工管理策略手冊 EMBA教材版本 成大經理班
黑化員工管理策略手冊 EMBA教材版本 成大經理班
一、手冊目標
1. 將黑化行為視為 制度漏洞指標,非員工缺失。
2. 建立 監控與預防流程,降低黑化對業務影響。
3. 將黑化信號轉化為 創新與組織韌性動力。
4. 提供 高階管理者操作工具:數據、矩陣、檢測表、演練指南。
二、策略手冊核心模組
模組 內容 工具/模板 操作建議
1 黑化識別與前兆監測 - 黑化信號清單
- KPI & 指標矩陣 - 每月檢測任務拒絕率、信息延遲率、創新參與度
- 建立警示門檻
2 心理成本與制度承接分析 - 個人承擔成本評估表
- 流程權責矩陣 - 分析高風險任務承擔者
- 調整制度,降低單點依賴
3 心理安全建設 - 信息透明度問卷
- 心理安全評估表 - 高階主管示範承認錯誤
- 建立匿名風險上報渠道
4 黑化轉化策略 - 黑化行為轉化矩陣
- 流程改造計劃模板 - 將黑化信號對應到流程優化
- 制定改進 KPI,追蹤效果
5 動態迴路管理 - 黑化監控儀表板
- KPI追蹤圖表 - 季度分析趨勢
- 迴路化管理,形成預防、修正、策略化閉環
6 案例與實務演練 - 綜合模擬案例
- 小組演練手冊 - 角色扮演:員工、主管、董事會
- 練習監測、轉化、制度改造流程
三、操作步驟
1. 每季度監測黑化指標
o 收集拒絕率、信息延遲、創新參與度數據
o 異常信號立即納入董事會報告
2. 分析心理成本與流程漏洞
o 使用「流程權責矩陣」找出單點依賴
o 評估任務心理成本過高的原因
3. 建立心理安全與透明文化
o 高階主管示範承認錯誤
o 開放匿名報告與跨部門討論
4. 策略轉化黑化信號
o 將黑化行為對應到流程改造
o 設定改造KPI與跟蹤機制
o 形成制度化迴路,將個人風險管理變成組織韌性
5. 演練與迴路驗證
o 小組模擬案例演練
o 實務驗證流程是否可承接黑化風險
o 調整矩陣與制度,形成閉環
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