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提升產品良率代表降低生產過程中的缺陷率,確保產品品質穩定且符合標準。這項能力能有效減少浪費和返工,節省成本,提高生產效率,並強化客戶滿意度。在競爭激烈的市場中,具備這項技能的人才能協助企業提升競爭力,達成穩定獲利和長遠發展。
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協助改善產品良率 學習推薦

吳振興 Jeff 知識長

管理主管

2024/09/23

【老是花時間找之前做好的資料,來試試這幾種方法】
在工作中應該很多人都有這樣的經驗,明明前陣子才辛辛苦苦整理好的資料,當需要用時卻怎麼找也找不到,最後花了大半天時間在翻找檔案,甚至有時候還得重新整理一次。這種情況不但會讓人處於著急慌亂的狀態,也浪費了寶貴的時間,形成無效工時。我們可以怎麼解決這樣的問題呢?以下列出自己目前有在使用的做法,供大家進行參考。
1. 強調目視法,統一檔案命名規則
先從最基本的開始,給所有的檔案都統一一個命名規則,這樣在搜尋的時候會方便很多。不論是專案名稱、日期或是類型,都可以成為命名的一部分。記住檔案名稱最好不要太過簡短或過於複雜,能清楚描述內容的關鍵即可,這樣不管過多久再找回來,都能一眼就知道這是什麼。
我目前使用的結構法如下,240923 (Jeff)(改善)XX製程改善,良率統計V2
1.1 240923:主要是2024年09月23日,方便做日期排列
1.2 (Jeff):主要是需求人、通知人、提供者,方便回查Mail及彙整
1.3 (改善):作為子分類,再找相關類型報告時會很快速
1.4 XX製程改善:名稱越具體清楚越好,除了自己方便搜尋,其他人也能夠一眼了解資料內容。
1.5 V2:表示目前進版第二版,且前面會保留第一版,不使用覆蓋原因是因為避免有時候長官有變卦,這部分尤其在PPT類型資料很容易遇到。
2. 建立清楚的資料夾結構
如果光靠檔名還是不夠,那就試著把資料放進有邏輯的資料夾裡。不同專案或是不同工作內容可以分開,這樣每次要找時,至少知道應該從哪個大分類開始找,這比起到處亂翻要有效率多了。而且資料夾的層級不要過多,簡單明了才好用。
目前我會依照以下幾個原則,這樣在分類資料以及資料更新時會更快
2.1 人員 (考核晉升、出缺勤...)
2.2 成本(盤點、設備、物料費用、預算...)
2.3 專案(依照各專案名稱再進行細分、月報、周報)
2.4 雜項(重要度低的項目、通用表單...)
3. 定期整理與歸檔,這是很重要但做到的人不多整理檔案不應該只是一件事後才做的事情,試著要把它變成一個習慣。每隔一段時間,例如一個月,花點時間整理一下最近的文件,把不常用的歸檔,過期的版本刪除,甚至是有些相關的改善紀錄資料可以做合併存放。這樣不僅可以減少電腦上的雜亂,也能讓常用的資料更容易被找到,報告時更輕鬆。
4. 使用搜尋功能,當有存入大量資料特別需要其實很多時候我們手邊的工具都有搜尋功能,像是電腦的內建搜尋或雲端硬碟的搜尋,只要第一點檔案命名和分類做好,透過關鍵字就能快速找到想要的資料(像是依照人名、類別、改善內容)。透過善用這些搜尋工具,就能為我們節省不少時間。
5. 資料存放位置,與EXCEL建立紀錄超連結
最後一點,因為我本身有用EXCEL做為待辦工作彙整,所以當完成一份重要的資料時,我會直接用超連結方式進行連動,這樣下次要用或是要報告的時候,只要按一下超連結,就能快速找到相關檔案了。這是很簡單卻非常實用的小技巧。
我們常說「工欲善其事,必先利其器」,意思是透過有效的工具管理,事情運作上自然就順利。整理資料也是一樣,方法用得好效率就會提高,這樣就不會再浪費時間在翻找文件上,我們能夠更專注在完成工作上。
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陳立婕

產品行銷專案經理

2023/11/28

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23小時前

2026 年 Prompting 怎麼學?AI大神吳恩達推出免費新課給一般人的 AI 使用指南
AI 工具越來越強,提示詞也不再只是「請幫我寫一段文案」這麼簡單。AI 教育者吳恩達(Andrew Ng)近期推出新課程《AI Prompting for Everyone》,主打不需要技術背景,幫助一般使用者學會更有效地使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具。DeepLearning.AI 課程頁顯示,這是一門初學者課程,共 3 小時 4 分鐘、21 堂影片課,由吳恩達授課。官方學習頁也標示可免費開始學習、觀看課程影片;若需要 graded assignments 與證書,則屬於 PRO 方案。
吳恩達是誰?為什麼他的新課值得關注?
吳恩達是全球知名的 AI 教育者與機器學習專家。他是 DeepLearning.AI 創辦人、Coursera 共同創辦人,也曾擔任百度首席科學家,並曾創辦與領導 Google Brain 專案,目前也是史丹佛大學兼任教授。
對非工程背景的上班族來說,吳恩達最重要的影響,是他長期把 AI 知識轉化成大眾可以理解、可以上手的學習內容。從早期的機器學習課程,到《AI For Everyone》,再到這次的《AI Prompting for Everyone》,他的課程常被視為 AI 學習趨勢的風向球。
這門課在教什麼?不是背 Prompt,而是學會和 AI 協作
《AI Prompting for Everyone》的核心,不只是教你寫出更漂亮的提示詞,而是教你在不同工作情境中,如何讓 AI 產出更可靠、更有用的結果。官方課程頁將學習重點分成三大方向:找資訊、腦力激盪與寫作、創作與建構。
第一個重點是 Finding Information,也就是用 AI 找資料。課程會說明 AI 模型本身已經知道什麼、什麼時候應該使用 AI 網路搜尋、什麼情境適合使用 deep research mode,以及如何取得更準確、有來源的回答。
這對上班族非常實用。無論是做市場資料整理、競品分析、產業趨勢觀察,或準備會議前的背景研究,AI 不只是回答問題的工具,更可以協助快速建立資料架構。但前提是使用者要懂得要求來源、設定範圍,也要知道哪些資訊需要再查證。
第二個重點是 AI as a Thought Partner,也就是把 AI 當成思考夥伴。課程會教使用者如何提供正確上下文,讓 AI 理解真正需求;也會談到如何讓 AI 提供誠實回饋,而不是只迎合使用者。官方課綱中也列出 brainstorming、context、reasoning、sycophancy、writing with AI、AI critique 等單元。
這代表未來職場的 AI 能力,不只是「會叫 AI 寫東西」,而是能不能請 AI 幫忙檢查盲點、提出反方觀點、改善表達方式,甚至協助自己做更完整的決策思考。
第三個重點是 Working with Multimedia and Code。課程會介紹如何在提示中使用圖片、讓 AI 理解圖片、生成視覺內容,並使用 AI 建立簡單遊戲、網站與 App;官方也特別說明,這部分不需要程式經驗。
這也反映 AI 工具的使用場景正在擴大。過去上班族多半把 AI 用在寫信、摘要、翻譯、整理資料;但未來,AI 也可能協助做簡報素材、產出視覺概念、分析資料,甚至建立可展示的簡易 prototype。
誰適合上這門課?
官方課程頁指出,這門課適合任何在日常工作或生活中使用 ChatGPT、Claude、Gemini 等 AI 工具,並希望獲得更好結果的人,不需要技術背景,也沒有必修前置課程。
換句話說,這門課很適合以下幾類上班族:經常需要查資料的企劃、行銷、編輯、研究人員;需要寫報告、簡報、Email 的一般辦公室工作者;想把 AI 帶進工作流程的主管;以及想開始學 AI、但不想一開始就碰程式的人。
對職場工作者的啟示:提示力已經變成基本功
這門課最值得注意的訊號是:AI 提示力正在從「技巧」變成「基本工作能力」。
過去,很多人學 AI 會先找提示詞模板,例如「請扮演某某角色」、「請一步一步思考」、「請用表格整理」。這些技巧仍然有用,但已經不夠。真正會用 AI 的人,還要知道如何提供背景資料、設定輸出格式、要求資料來源、讓 AI 挑戰自己的想法,並判斷哪些內容可以採用、哪些內容必須查證。
也就是說,未來職場上的 AI 能力,不是誰背了最多 prompt,而是誰更會設計任務、拆解問題、提供上下文,並把 AI 產出整合成真正能交付的工作成果。
有興趣的讀者可至 DeepLearning.AI 官方課程頁開始學習:《AI Prompting for Everyone》。
課程影片可免費開始觀看;若想取得作業評分與證書,需留意官方 PRO 方案說明。
DeepLearning.AI《AI Prompting for Everyone》
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