「人也過勞,山也過勞」
--高山環境退化,搜救人員過勞:向山致敬一周年檢討記者會
去年的今天,行政院長蘇貞昌宣布「向山致敬」政策,全面開放台灣美麗的山林,未來,除了國安因素及生態保護區域外,政府不應再以危險為由,禁止或限制人民進入山林,國人能夠自由親近山岳環境,不再需要「爬黑山」。
同時,行政院提出「開放山林」、「資訊透明」、「便民服務」、「教育普及」等五大政策主軸,強調未來將簡化入山管理及申請、並提供更完善的山屋營地、步道、指示及山區通訊系統,推廣各級學校山野、戶外教育,並呼籲登山者也要為自己的安全負責。
身為一個山友,站在空間解嚴,親近山林的角度,我們肯定開放山林的政策方向。然而,政策上路一年後,許多問題逐漸浮現。
今天上午,我與廖子齊 新竹市議員很榮幸能夠邀請到
雪羊視界 Vision of a Snow ram的黃鈺翔、登山補給站負責人蔡及文、山谷登山會發起人蔡日興,討論高山環境退化與搜救人員疲於奔命的現況,一起來探究解決方法。
#搜索業務應朝專業組織化發展
首先,學生時代就是山社一份子,到目前還繼續爬山的廖子齊指出,開放山林加上疫情無法出國,造成登山人數的大量成長,同時推升了山難救援的數字,讓本來就相當吃緊的搜救人力,更加過勞與疲憊。
目前,山難搜救機制以消防單位為主力,其他單位雖然也會出人支援搜救行動,但消防員還是負擔最重,同時消防員還要負擔其他勤務業務,結果就是讓消防員疲憊不堪、過勞加劇。
為什麼會讓消防單位疲於般命?原因在於,山域中「搜索」落難者的位置,和已知位置後投入「救援」,兩種任務性質和所需技能略有不的,但現況下,消防員兩件事情都要做。
為減輕消防人力負擔,以及加強台灣山岳救難搜索的專業能量,政府應思考,未來將兩者由不同的組織負責並合作。消防員仍負擔投入人力救援的工作,山域搜索的專業累積,應逐漸改由其他組織承擔。目前,民間已有組織及專業人士參與搜救行動,未來或可考慮以行政法人或民間單位等適合的組織形式發展。
山谷登山會發起人蔡日興進一步解釋,在山上根據受難者可能的移動蹤跡,判斷去哪裡找人的「搜索」,和能使用搬運吊掛,安撫及給予第一時間的施藥急救的「救援」,其實是需要不同的技能及知識的。能夠執行搜索的工作,最基本應該具備登山探勘的能力,若再加上蹤跡觀察與分析,符合資格的專業人士恐怕不多。
他認同長遠來說應該將搜索獨立出來減輕消防負擔,但人才的培訓應是當下的第一要務,目前可以考慮將消防單位執行搜索工作的參與時間,明訂在地方自治條例中,減輕其工作負擔。
#維護山野環境總量管制立法
疲累的不只是搜救人員,更是我們的山野環境。
許多知名的高山景點,例如嘉明湖戒茂斯、阿里山眠月線鐵路、水漾森林等地,在網路美照的宣傳推波助瀾下,吸引大批登山客造訪。
原就十分脆弱的環境與生態,容受力有限,有些地方可能行走人次多一點,就會讓路徑侵蝕裸露的程度增加,短期不易恢復。
同時,登山客遺留的廚餘、排遺、衛生紙等生質類垃圾,在高山上低溫環境下,腐化分解的速度遠比平地的環境要慢,造成環境髒亂。而遺留的廚餘,更可能會影響山上動植物的食性與習性,對高山生態系造成負面影響。
我認為,未來應以統計資料與科學證據,根據山域的環境容受力上限,設定登山客總量管制機制。
目前的登山路線及景點,雖然在國家公園區域內,尚可依「國家公園法」依法裁罰與管理,但仍有為數不少的熱點不在國家公園內,而是在林務局及其他單位管轄的國有林與公有林。目前的法律,並沒有授權讓主管機關能夠積極地實施總量管制與裁罰,行政院應該積極研擬相關機制與修法。
雪羊則補充,開放山林至今的所有亂象,可以說都源自於「人數超載」。以眠月線、水漾森林、加羅湖、奇萊南華、戒茂斯、小溪營地而言,本屬開放或默許的區域,加上社群媒體與商業團大肆廣告行銷,吸引眾多人潮前往。卻因本來沒有總量管制、環境維護人力,而使遊憩品質日漸低落。
反觀,熱門依舊的玉山,卻因為有總量管制的庇護,而未因登山狂潮受到影響,仍維持著既往的遊憩品質與環境,說明了總量管制的必要。
除了納入總量管制,同時政府要給山域管理單位更多預算和人力,讓熱門地點能加派人力駐紮管理。
#登山商業團納管遏止成本外部化
這些超載的旅客,許多是由名義上「個人自主揪團」,實際上已發展成「類旅行社帶團」的團體帶上山的。這些登山團收取費用,專業領隊、嚮導一應具全,還有幫忙揹登山裝備甚至提供煮食服務的協作者(或稱揹工、挑夫)。
我認為,朝商業團並非壞事,但如果營運形態既已接近旅行社,就應該以法律納管以保障團客登山安全及權益。同時,為防止商業團為求利益去剝削協作者、長期佔用特定景點營地或山屋位置,排擠個體戶使用權益等成本外部化效應,登山商業團模式應逐步納管,以保障消費者權益及永續登山環境。
#深化山野戶外教育強化風險意識
山上的行為,反映的是山下的教育和素養。然而,目前學校和社會教育推廣的山野、戶外教育,仍然相當有限。
登山補給站負責人蔡及文表示,開放山林後,政府能盡量做到登山環境友善,但登山者自己要負責很大部分的登山安全。這是登山自律的精神,也是登山者應有的公約。
要做到自律,就必須準備好自己,就是要從登山教育的面向去培養。他認為,政府在登山教育上能夠精進的地方包括:管理單位應可更明確揭露步道風險程度及個人應做的準備;建立登山教育專業人才的培訓機制及人才庫;國中小的戶外教育,也要更重視「風險管理」的課程;輔導各登山協會或商業登山公司辦理登山安全訓練;救難單位也要教育民眾如何正確使用搜救資源。
廖子齊舉例,以新竹市而言,2019年全市僅7所學校提案。部份學校在推動過程中,缺乏正確的登山觀念與專業支持,規劃出來的活動可能無益於學生正確認識山林,甚至在登山活動中會有危險。
她曾聽說,有小孩子明明已經有疑似高山症症狀,卻仍在老師同儕家長的鼓勵下堅持登頂,這樣的行為卻被當作正面教育範例,不但不適當,還很危險。應該讓教育部與林務局共同合作,由林管處熟悉在地山區的專業人士,協助學校規劃活動及設計教案,推廣更適切的山野教育。
這個記者會,只是個起點。我們會繼續邀集相關部會,從搜救、生踏、管理、教育等面向,解決「人也過勞、山也過勞」的困境。謝謝今天來到現場的登山界朋友。
同時也有23部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅吳老師教學部落格,也在其Youtube影片中提到,Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16) Big Data海量資料的分析概說: Big Data資料加值應用與相關範例 如何取得Big Data的方式? 開放資料範例 內政部實價登錄、YAHOO股市資料 GOOGLE表單 範例:GOOGLE試算表複選...
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連網車輛究竟連結了什麼?
作者 : Egil Juliussen,EE Times專欄作者
2020-08-11
車用資通訊服務的開發是為了滿足車廠與車輛擁有者的需求,還有一些其他相關單位或產業也看到車輛資料的價值,或是能從傳送資料與內容給車輛的服務中產生營收。這些因素已經劇烈改變了連網車輛產業,並將持續帶來更多變化。
美國的第一輛連網汽車問世已經超過20年了──通用汽車(GM)被認為是在1996年率先底推出車用資通訊系統(telematics system)的公司,福特(Ford)也加入行列但很快就放棄其系統;於是GM的OnStar系統成為領導級車用資通訊系統。
OnStar的市場領導地位一直維持到現在,迄在美國的累計銷售量已達5,000萬台。而因為OnStar成為最具影響力的車用資通訊系統,也迫使GM的其他競爭對手跟進連網汽車市場。
不過,現在特斯拉(Tesla)才是遠勝其他車廠的「真正」連網車輛技術領先者。Tesla能無線更新(over-the-air,OTA)所有軟體並收集大量使用資料,再利用這些資料與分析結果支援後續的快速、頻繁軟體更新。Tesla能這麼做是因為先進的系統架構,大多數車廠正在開發自家的類似技術,但要追上Tesla還有好一段距離。
車用資通訊服務的開發是為了滿足車廠與車輛擁有者的需求,還有一些其他相關單位或產業也看到車輛資料的價值,或是能從傳送資料與內容給車輛的服務中產生營收。這些因素已經劇烈改變了連網車輛產業,並將持續帶來更多變化。
為了讓讀者們對連網車輛技術與市場的目前狀況與未來發展有更多方面的了解;筆者將從以下的幾個問題出發,提供我的答案與觀點:
連網的對象包括什麼?(簡單的答案是:軟硬體、資料、內容、事件與人)
如何實現連網?(簡單的答案是:透過嵌入式數據機、智慧型手機、Wi-Fi或藍牙)
要連結消費者與車輛資料,需要什麼基礎設施?
要將外部資料/內容與車用系統和人連結,需要什麼基礎設施?
哪些車輛資料對汽車市場或其他產業的消費者來說是有價值的?
哪些車輛資料對車內的電子系統與人是有價值的?
是否有技術上的問題使得連網車輛在市場上的普及率發展緩慢?
連網車輛的商業模式──包括現在與新興的──是如何?
長期來看連網車輛的市場商機如何?
長期來看自動駕駛技術將為連網車輛帶來什麼影響?
連網車輛產業正朝著多個方向發展,並隨著新的細分市場出現使得結構複雜度增加。幸好這是個電腦時代,以下筆者用畫圖的方式來呈現這個複雜產業領域的全貌,有時一張圖可以省略千言萬語:
上圖左側摘要說明了車輛內部的連網元素,基本上分為兩個部份:一是眾多車用電子系統或電子控制單元(ECU),另一個是由連網車輛駕駛人執行的動作。ECU會產生大多數來自車輛的資料/數據,這些資料/數據被越來越多消費者使用。ECU也接收越來越多進入車輛之內容,特別像是OTA軟體更新功能已經被添加到眾多新車款中。
連網車輛駕駛人扮演的角色重要性則是日益顯著,不但是對許多產業來說有價值之資料/數據的產生者,也是饋入車輛的音樂與其他內容的消耗者,以及車內電子商務的使用者。連網車輛乘客也扮演重要角色,因為他們可能會將自己的行動裝置與連網車輛的系統連結;為了簡化連網車輛元素的分類,在此將乘客也併入駕駛人的部份。
以上兩個車輛內部的連網元素,會透過一個以上的無線裝置與外部世界連結,如上圖中段的方格所示。最常見的連結方案是嵌入式數據機,這種裝置已經在車用資通訊系統內佔據關鍵位置近25年。
現在大多數的車用資通訊系統都能連結數據機或者是智慧型手機,Apple與Google兩大陣營也都有提供能將智慧型手機與大多數車廠之車用資通訊系統或車用資通訊娛樂(infotainment system)系統整合的軟體,所以駕駛人的智慧型手機也能扮演在車用資通訊系統之外的獨立連結裝置;但手機也可能會讓駕駛人分心,就算是採用免手持介面。
短距離無線技術例如Wi-Fi或藍牙也被用來支援車用連結──大多數是應用在車用資通訊系統與智慧型手機、平板裝置之間的連線;OTA軟體更新則是通常會透過駕駛人家中的Wi-Fi無線區域網路來完成。
車用通訊(V2X)包括車輛之間的通訊(V2V)、車輛與交通基礎設之間的通訊(V2I),還有車輛與行人之間的通訊(V2P);可惜在車用通訊技術上,汽車產業與蜂巢式行動通訊產業之間有標準戰爭──車廠開發的V2X方案是採用以IEEE 802.11p標準為基礎的專用短距離通訊技術(DSRC),行動通訊產業則開發與DSRC有一部份重疊、但以4G/5G技術為基礎的C-V2X規格。
車用通訊標準之爭議已成為技術和政治角力。因為有部分車廠已經加入C-V2X陣營,該標準可能成為贏家;中國也決定採用C-V2X,正在5G通訊網路推出的同時進行佈署該方案的測試。
資料對車輛的傳輸與車輛內部資料的送出,主要是透過蜂巢式網路以及實現通訊的不同部份來進行。車用資通訊服務供應商(TSP)在其中扮演主導的角色,這些供應商通常與一家以上的特定車廠合作。
有越來越多廠商提供眾多智慧型手機應用程式(Apps),可傳送大量內容與資料至車輛,或者接收來自車輛的內容/資料;第三方業者和汽車後裝市場(aftermarket)業者也會連結車用系統或/與駕駛人。
保險業則是使用後裝市場裝置的領先者,這類裝置連結車輛的診斷系統(OBDII)以取得駕駛資訊,以更妥善評估其客戶的駕駛風險;這種所謂的UBI (user-based insurance )駕駛行為險在市場上越來越受到歡迎。
在上面的圖片中以紅色字標示的部份,是說明車輛資料如何透過聚合業者(aggregator companies)傳播至他們的客戶。這兩個部份在資料流與參與公司數量方面都有大幅簡化,只有列出少數範例;我們將在未來的專欄文章中繼續討論相關細節,探索資料的貨幣化領域的結構,還有一些關鍵業者。
來自車輛的資料
從車輛來的資料主要是對車廠有幫助,特別是定期進行或是按照客戶需求執行的遠端診斷所取得的車用資通訊系統資料,在過去20年來對車廠與Tier One供應商來說最具價值,主要在於能協助他們降低保固成本,此外也能判斷問題是否早在車輛的生產週期中已經解決,以提供更高的信賴度與商譽。
基於類似的理由,遠端診斷是對車主來說最有價值的車用資通訊服務;遠端診斷能早期發現一些車輛磨損的問題,以避免它們變成更大、要付出更高代價維修的問題──但前提是車主能修正這些小問題。而具備每月遠端診斷歷程記錄的連網車輛,在二手車市場上通常也能賣個好價錢。
對不同產業與企業來說,有更多車輛資料具備潛在價值;而車廠缺乏開發這類業務的專長已經有很長一段時間,因此出現像是Otonomo (EETT編按:總部位於以色列)這樣的車輛資料聚合業者公司開發了商業模式與雲端平台。後裝市場的聚合業者Verisk (EETT編按:總部位於美國紐澤西州)原本主要服務保險業者,也伸展了車輛資料商機的觸角。
車輛資料聚合業者正在改變其商業模式,與車廠創造雙贏。車廠現在能提供眾家聚合業者想要的車輛資料,以換取某一部分聚合業者創造的營收。這擴大了潛在客戶群以及可接觸的車輛資料範圍,稍後筆者將就車輛資料市場與技術提供更多觀點。
饋送至車輛的內容
饋送至車輛的內容商機所獲得的注意不如從車輛產生的資料,不過這個領域有不少相關的開發成果以及新機會。對車廠來說,最具潛力的是OTA軟體更新,這是另一個能為它們節省成本的商業模式;遠端軟體更新比在車輛經銷商維修中心進行更新要省成本。現在透過OTA進行軟體更新的車輛比例,遠高過在汽車經銷商處進行軟體更新的比例。
功能性軟體的更新能為ECU添加新功能,這對汽車產業來說是一個新的收入來源。Tesla已經證明了這一點,許多其他車廠也正在努力為自家系統導入功能性軟體更新的能力。目前採用CAN匯流排設計的車用電子系統架構不利於功能性軟體更新,但隨著採用乙太網路的系統架構佈署數量越來越大,功能性軟體更新將會更容易進行。
還有其他許多饋送至車輛的內容商機正在崛起──特別是針對駕駛人;音樂一直是車輛資通訊娛樂系統的主流內容,現在則轉向透過智慧型手機透過串流格式實現。此外地圖圖資更新、交通路況資訊、停車資訊等等扮演的重要性也日益顯著。
以車輛駕駛人為對象的新興服務市場領域正在起飛,這個領域因為GM率先推出市場的產品Marketplace而被稱為「市集」服務;這種服務基本上就是一個廣告與電子商務平台,透過車用資通訊系統連結以最大化降低駕駛人可能分心的問題。
以GM的市集服務為例,零售業者需要在該平台註冊才能上架,這能讓駕駛人更方便在每日的行車路線上進行採購;GM能從駕駛人的採購訂單中獲得佣金。當然推銷產品以及提供折價券優惠等等,也是該系統功能的一部分。
貨品快遞是一個持續成長的業務,該領域對連網車輛來說亦是一個正崛起的市場。有越來越多的連網車輛後行李廂或是車門能透過車用資通訊系統的一次性程式碼開啟,因此可以將包裹快遞到車子裡──無論是電子商務包裹或是一些雜貨日用品,都可以透過這種方式遞送。
附圖:連網車輛產業的全貌。
(圖片來源:Egil Juliussen)
資料來源:https://www.eettaiwan.com/20200811nt01-connected-cars-let-me-count-the-ways/
消費者行為分析範例 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
無人零售的未來,究竟是機器視覺,還是RFID?
2020年8月10日 星期一
來源:科钛网 作者:CoreTech
重返實體 無人商店興起
無人工廠、無人倉儲、無人機、無人駕駛……科技帶給人們的是勞動力的解放,給各行各業帶來的,則是格局的重構。而對普通消費者來講,零售模式的轉換是切身感受到的。
自2016年底亞馬遜的 Amazon Go 亮相以來,中國國內無人零售領域的投資迅速升溫,無人零售被資本市場,視為繼共享單車之後的又一投資風口。傳統實體零售、電子商務、再到現在「智慧零售」概念的提出,零售融合科技產生的化學反應,讓其超過了任何行業迭代的速度。
相較於傳統零售行業的房租、人工、物流壓力,無人零售旨在減輕這些痛點:透過減少前端人力削減人工成本,以較小的店鋪面積及靈活的選址,降低房租成本,同時借助物聯網和大數據降低物流成本。
電商們的流量大戰,從線上打到了線下,線上流量紅利時代逝去,已是行業共識,互聯網巨頭紛紛佈局線下零售,挖掘線下消費的大數據價值,試圖透過打造新場景,帶來新流量、新體驗和新供應鏈,無人零售數位化時代已然開啓。
科技推動發展。無可厚非,技術問題是無人零售普及的命門,視覺技術、物聯網技術與行動支付,則是其中的關鍵技術架構。當下, RFID 標籤技術及機器視覺行動偵測技術,是行業內比較推崇的兩種方式。
RFID:辨識技術鼻祖嗅到了智慧零售
簡單說,一個RFID晶片就像U盤一樣,可以存入特定數據,併發出無線射頻信號。接收機可以在一定距離內捕捉到信號。
在無人零售領域,RFID有著很大的發揮空間。無人便利店代表商家繽果盒子的CEO陳子林表示:「最初打造產品的時候,我們發現在無人商店裡使用RFID解決方案,是最可行、最有效率的。繽果盒子目前在全中國落地158家店,進駐22個城市。我們團隊利用RFID的商品辨識的優勢進行研發,RFID不僅僅是幫助認出這個商品而已,其實整套結算管理才是重頭戲。在研發最初,無人零售這行業是新物種,沒有可借鑒的,都要摸索。無人零售大戰一觸即發,我們越早推出越好。所以,選擇先用RFID技術把繽果盒子做出來,再去透過實戰,來去打磨後端支撐體系。」
匯美集團CMO肖海坤也表示,RFID在服裝的在智慧零售方面,還開發出更大的用處。
「我們可以透過攝影機捕捉到RFID晶片,能夠收集到顧客拿起過這件服裝的次數,每家門市店服裝銷售情況。這樣就知道了顧客的偏好,我們會根據這些數據改變服裝款式、顏色,最大程度滿足顧客需要。另外,如果門市店庫存減少,後台會自動顯示,我們可以第一時間智慧補貨,全程智慧化管理,工作人員很少參與。」
據不完全統計,目前市場上採用 RFID 標籤技術的各種無人店已超過 20 家。但在發展壯大的同時,RFID也出現了技術上的一些壁壘。比如:
1、成本。有質疑聲音認為,使用RFID技術雖然減少了線下人力成本,但後期營運和維護成本很高,且標籤成本抑制了低價商品的毛利。
2、漏讀。漏讀是目前行業內,正在重點解決的問題之一,即使只有單件商品放置在結算區,設備也無法讀取商品資訊,晶片與天線之間沒有發生接觸。「RFID標籤的辨識距離,跟它的功率大小、靈敏度和天線大小有關,原因非常複雜。如果辨識距離太小,就容易發生誤讀,但辨識距離太短,又容易發生漏讀」。有專家解釋道。
3、速度。結算完畢後,顧客需要帶著已買單的商品,經過一個感應區,感應區會自動辨識是否有未支付的商品。如果沒有,系統就會提示顧客推門離開,整個過程耗時約5秒。而隨著顧客購買的商品數增加,即使系統能夠準確辨識,耗時也將進一步增加,嚴重影響用戶體驗。
4、止損。採用RFID方案的無人便利店,面臨的止損挑戰主要來源於兩方面:一是顧客惡意損毀RFID標籤;二是顧客刻意遮蔽標籤的信號,比如用手或錫箔紙遮擋標籤。
目前,一些企業意識到了缺乏 " 護城河 " 的風險,對外宣稱正在跟進機器視覺技術。那麼,機器視覺技術又是什麼?
新技術「攪局」 機器視覺要幹掉RFID?
機器視覺是指利用攝影機、手機 GPS 或手機 WiFi 等,辨識動作、商品和人,以及進行定位與關聯。行移動偵測則是透過攝影機,採集圖像進行算法計算,當鏡頭畫面發生變動,如有人走過、鏡頭被移動時,算法計算會啓動,而計算結果一旦超過閾值,便會觸發指示系統做出報警處理,移動偵測常用於無人值守監控錄影和自動報警。亞馬遜無人超市——Amazon Go所採用的便是機器視覺辨識技術。
使用機器視覺辨識技術的零售方式,流程簡單、無需結賬、即買即走。消費者進入Amazon Go購物前,需要一個亞馬遜帳號,並下載app。在入口處會對顧客進行人臉辨識,確認用戶身份。
當消費者在貨架前停留,並選擇商品時,攝影機會透過圖像、手勢辨識,判斷顧客是否將貨物置於購物籃(購買),還是只是看看然後放回原處(未購買)。
透過貨架上的紅外線感測器、壓力感應裝置(確認哪些商品被取走),及荷載感測器(用於記錄哪些商品被放回原處),掃描並記錄下消費者購買的商品,即時傳輸至 Amazon Go 的資訊中樞,然後自動在顧客亞馬遜賬戶上結算,用戶購物完成,直接離店。
智慧無人便利店「簡24」創始人兼 CEO 林捷談到未來,堅定的看好視覺辨識。「為什麼還有爭議,主要是智慧視覺辨識太難做,RFID技術成熟,很容易做好。」
林捷推出的無人便利店「簡24」,首家門市店以於 2018 年 10月 25 日在中國上海落地。據他介紹,簡 24 採取 Amazon Go 的方式,全智慧視覺辨識技術:用戶購物流程,就很像此前Amazon Go在宣傳片裡顯示的那樣:用戶掃碼打開閘機門,然後進店選購商品,選完商品後直接拿貨走人。
然而,由於智慧零售的技術複雜,在現實中尚沒有大規模出現。因此,基於物聯網、互聯網和智慧化,三種結合應用的則是大多數。
例如:京東 X 無人超市的貨架上,每一件商品都被貼上 RFID 標籤。同時,超市融合 RFID、人臉慧、智慧視覺辨識等多種技術,用戶在店內的所有行為、甚至在哪個貨架邊停留了幾秒,都可以被感知和分析。選好商品,消費者只需要通過結算通道,走出超市即可,全程不用進行任何操作。
據一位瞭解京東 X 超市項目的第三方人透露,京東研發出智慧視覺辨識系統,但根據不同場景選擇不同策略,便利店使用視覺辨識系統,但是在超市上還是採取 RFID 和人臉辨識等「相對折中」的技術。「京東就是給商家自由選擇權,當然,搭配不同的解決方案,成本結構也不同。」業內人士感嘆道。
無人零售未來發展趨勢
深蘭科技創始人陳海波曾表示,無人零售場景中「商品一定要能夠被遠距離非接觸辨識,機器視覺才是正確方向」。
但在萬端看來,雖然 RFID 單一技術並不能解決無人零售場景中的所有問題,但它仍有存在必要,而且擁有許多機器視覺,並不具備的優勢,比如即時監測庫存和商品的熱力分布。
萬端指出,未來商業的一大趨勢,就是數據的即時化和智慧化。RFID 即時、精準獲取海量數據的能力,如果能夠結合高效的數據分析系統,就可以為 C、B 端的協同,和供應鏈優化提供有力的數據支撐。
多技術融合
目前看來,多技術融合是未來無人零售解決方案的發展趨勢。
海外無人零售項目 QueueHop,無疑是 RFID 在無人零售場景中,結合其他技術的一個絕佳範例。QueueHop 的購物方式主要透過一個具有 RFID 功能的讀取器,和帶有商品二維碼的安全扣,以及具備自主結賬功能的系統來實現。
具體來說,它的運作方式是這樣的:首先,顧客把想要買的商品,放到專用的讀取器上,讀取器會辨識這些物品,並將價格和稅款顯示出來;然後,系統會詢問顧客是否想要紙質的小票,或者直接 email 給 TA;在顧客付款之後,還要把安全扣放入一個小槽裡面來解鎖。如果這是一個已經買過的商品,安全扣則自動被解鎖。
QueueHop 目前已經贏得了多家零售商客戶,包括 Rebecca Minkoff、Jor' jet Boutique ,以及其他一些著名的快時尚大眾品牌。
貼合應用場景
技術的發展,必須牢牢貼合實際應用場景。無人便利店是一種全新的零售業態,此前 RFID 廠商並未有針對性地,為這一場景設計產品。未來累積了一定經驗之後,應用 RFID 方案的無人便利店,有望得到進一步優化。
另外,在某些特殊場景中,RFID 技術也能揚長避短,充分發揮其價值。比如應用於很多食堂的 RFID 自助結算餐台。RFID 自助結算餐台,配備了多種色彩的餐具,每一種色彩對應一個價格,碗碟內置 RFID 標籤供餐台讀取價格資訊進行結算,一小時可以完成上千人次的自助結算,僅需一名操作員,站在設備後維持結算秩序即可,大大提高了結算效率。
路在何方
無人零售對整個行業來說,都是一個全新的命題,不管傳統企業,還是初創公司,都還處於探索階,還在不斷嘗試和驗證各種技術的可行性。
繽果盒子和 QueueHop 雖然以 RFID 起家,但也在積極探索機器視覺方案。目前,零售行業正處在一個百花齊放、百家爭鳴的時代。而這些不同觀點的交叉和碰撞,正是行業創新和發展的源泉。
資料來源:https://3smarket-info.blogspot.com/2020/08/rfid.html?m=1&fbclid=IwAR2BAg1fJ1BM08vEYQXphUi7hY2AquMChZCSKqC4-7CRw2r0ocZmgb4cteA
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Big Data資料加值應用研習班課程分享(105/2/16)
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
上課影音內容:
01_課程說明與參考書籍
02_問卷結果與檔案下載
03_大數據的定義與成功範例
04_範例_樂透彩機率統計函數說明
05_格式化前七名與VBA設定
06_前七名的VBA程式撰寫說明
07_樂透彩VBA程式說明
08_GOOGLE表單與複選結果切割
09_複選結果切割VBA程式說明
10_複選結果切割註解與按鈕相關
11_黑名單篩選查詢資料說明
12_黑名單篩選查詢VBA程式與進度列
13_台北市實價登錄範例VBA程式解說
14_批次下載股市資料程式說明與結尾
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
台北市公務人員訓練處,big data應用,big data定義,big data是什麼,大數據分析教學,excel數據分析,excel數據圖表,大數據應用實例,大數據應用案例,開放資料應用,open data應用
消費者行為分析範例 在 吳老師教學部落格 Youtube 的最佳解答
Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)
上課影音內容:
01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
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Excel在大數據上的應用(進階函數與VBA)(105/5/20)
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01_開場簡報說明
02_大數據課程理念與應用範例
03_範例1_GOOGLE試算表複選資料切割說明
04_範例2_樂透彩中獎機率統計函數說明
05_範例2與範例5_股市當日行情表說明
06_範例5_股市當日行情表(錄製巨集&新增工作表&刪除工作表)
07_範例5_股市當日行情表(增加下載功能)
08_範例5_股市當日行情表(增加進度顯示功能)
09_範例4_台北市實價登錄說明
10_建立Power View
完整連結:
https://www.youtube.com/playlist?list=PLgzs-Q3byiYPsxtU9N_n81087ggNwggyK
Big Data海量資料的分析概說:
Big Data資料加值應用與相關範例
如何取得Big Data的方式?
開放資料範例
內政部實價登錄、YAHOO股市資料
GOOGLE表單
範例:GOOGLE試算表複選結果資料切割
如何處理與統計分析Big Data?
EXCLE統計函數
範例:黑名單篩選、樂透彩中獎機率
樞紐分析表
範例:銷貨系統分析
開放資料加值應用實例
範例:實價登錄、用EXCEL一鍵批次下載股市資料
EXCLE VBA(與R語言比較)
PowerPivot增益集
海量資料的分析工具-PowerPivot實作演練
視覺化數位儀表與報表–PowerView資料地圖實作
與大數據課程的經驗
超過20年的程式設計與教學經驗(VBA、VB.NET、ASP.NET、JAVA、ANDROID、PHP等)
台北市公務人員訓練處:Big Data資料加值應用
新北市勞工大學:EXCEL VBA大數據自動化進階
東吳大學進修推廣部:EXCEL VBA 與資料庫雲端設計(初階與進階)
自強工業基金會:從Excel函數到VBA雲端巨量資料庫應用班
多年的實務與教學經驗所累積的課程範例,最短時間學會處理大數據,以提高效率,正確決策。
Big Data海量資料的分析概說:
根據維基百科:
大數據(英語:Big data或Megadata),或稱巨量資料、海量資料、大資料
指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過人工,在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為人類所能解讀的形式的資訊。
可用來察覺商業趨勢、判定研究品質、避免疾病擴散、打擊犯罪或測定即時交通路況等;這樣的用途正是大型資料集盛行的原因
維基百科定義
在一份2001年的研究與相關的演講中,麥塔集團(META Group,現為高德納)分析員道格·萊尼(Doug Laney)指出資料增長的挑戰和機遇有三個方向:
量(Volume,資料大小)
速(Velocity,資料輸入輸出的速度)
多變(Variety,多樣性),合稱「3V」或「3Vs」
另外,有機構在3V之外定義第4個V:真實性(Veracity)
大數據必須藉由計算機對資料進行統計、比對、解析方能得出客觀結果。
美國在2012年就開始著手大數據,歐巴馬更在同年投入2億美金在大數據的開發中,更強調大數據會是之後的未來石油。
巨量資料應用的成功案例
Google – 流感趨勢預測
Google發現,某些搜尋關鍵字有助於追蹤流感疫情發展,彙總搜尋資料,提供近乎即時的全球流感疫情趨勢預測
Google曾在美國的九個地區做了測試,發現此技術比聯邦疾病控制和預防中心提前7到14天準確預測了流感爆發
阿里巴巴將消費者數據轉化為企業獲利,小額貸款無需抵押和擔保,直接實現了網路數據的價值。截至2013年,阿里小貸累計獲貸客戶數64.2萬家,累計放款1,722億元人民幣
電視新聞與巨量資料結合,2014年春運(36億人次),百度利用巨量分析觀察大陸過年時人類的遷移行為,並以易懂的視覺化呈現在人們眼前
吳老師 105/2/15
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