《#創造與漫想》贈書兩本,參加辦法請見部落格文末
貝佐斯把網路書店變成「什麼都賣」的亞馬遜商業帝國、研發 Kindle 電子閱讀器顛覆紙本出版業、開設 Amazon Go 全自動化購物超市、打造服務全球大小公司的 AWS 雲端運算平台,還推出尊榮會員、一鍵購買、智慧語音助理 Alexa、智慧音箱 Echo。到底,這些獨特且原創的想法如何誕生?
部落格圖文版 https://readingoutpost.com/invent-and-wander/
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【這本書在說什麼?】
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《創造與漫想》的作者是亞馬遜公司的創辦人傑夫.貝佐斯(Jeff Bezos)本人,這本書的前半部,收錄了 1997~2020 他在CEO任內親手寫給亞馬遜股東的24封股東信全文。後半部是貝佐斯的23篇演講稿、採訪稿,讓我們進一步認識他對商業、科技、人文的洞察。
值得一提的是,這本書由大名鼎鼎《賈伯斯傳》的作者華特.艾薩克森(Walter Isaacson)以近二萬字的專文導讀,解析貝佐斯獨樹一幟的領導風格與經營手法。他認為貝佐斯是一位足以媲美達文西、富蘭克林、賈伯斯、愛因斯坦的創新者,不但擁有強烈的好奇心,並且熱愛藝術與科學。
雖然市面上已經有許多探討亞馬遜成功的書籍,那這本書有什麼不同?我認為是這樣的:其他書籍多以旁人的角度觀察和解析這家公司,但是這本書完整收錄貝佐斯本人的親筆信件和演講內容,讓我們可以從他「本人」的視角,看著亞馬遜從1997年名不經傳的網路書店,逐漸成長到2020年後龐大的商業帝國。透過貝佐斯的一字一句,讓我們得以窺見這趟旅途當中,他經營的理念、堅持的原則和思考的脈絡。
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【這本書給我的五個收穫】
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我很喜歡亞馬遜的故事,曾經讀了介紹貝佐斯生平和亞馬遜創業歷程的《貝佐斯傳》、亞馬遜在職員工談《跟貝佐斯學創業》和「飛輪效應」的應用、以及商管專家談亞馬遜管理系統的《顛覆致勝》和「第一天」企業經營的哲學。但是,我卻沒有完整讀過貝佐斯寫的每一封股東信。這次,藉由讀這本書中的股東信,我體驗到了貝佐斯的思考內容之下更多的內涵。以下簡單分享幾個印象深刻的段落。
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1.第一天,永遠是第一天
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關於貝佐斯的「第一天」經營哲學,許多媒體都已經報導了無數次,簡單來說就是始終牢記最初的價值觀,持續聚焦於滿足顧客的需求,並且依據這個心態做出所有決策。這個概念在1997年第一封信就已經提出來,並且在之後每一年股東信的最後,仍然會附上這封1997年的信。
在每一年的股東信中,第一天這個詞幾乎每一年都會出現,搭配貝佐斯充滿熱情的口吻:「今天是網際網路的第一天」、「今天是電子商務的第一天」…等等,他認為眼前的成就都不是理所當然,他永遠舉著旗子吶喊,寧可徹底顛覆,也願不安於現況。
在2016年的股東信他進一步解釋了:「第二天意味著停滯,然後變得無足輕重,接著是極其痛苦的衰退,最終就是死亡。這就是為什麼我總是強調要保持第一天心態的原因。」他不忘強調總是要專注於顧客,同時擁有大公司的眼界和實力,還要擁有小公司的精神和用心。
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2.我們使用的工具會改變我們
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貝佐斯認為,人類會隨著使用的工具進化:「我們改變了工具,工具再改變我們。」特別是近年來,網路工具改變了我們,使人們開始偏好淺嚐資訊,注意力也會隨之縮短。便利性和去除阻礙會讓人更投入,如果我們的工具是讓淺嚐資訊變容易,那我們就會開始偏好淺嚐資訊,較少閱讀長文。
所以亞馬遜設計 Kindle 電子閱讀器就是為了閱讀長文而打造。雖然,起初在公司內部有許多主管大力反對這項專案,認為電子閱讀器的出現會打擊紙本書籍的業務,但現在看來,Kindle 反而有許多優點:書籍永遠不會缺貨、不會庫存太多、不會浪費太多紙本,而且顧客漸漸愛不釋手。
貝佐斯說:「只要某樣事物變簡單了,阻力減少了,人們就會更投入。」他也期許這類型的裝置,能在往後幾年,逐漸帶我們走向注意力延伸的世界。所以,我們不妨也問自己一個問題,留意一下你手邊常用的工具,是讓你偏好淺嚐資訊的?還是幫助你延伸注意力的?
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3.從需求逆推,發展新能力
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貝佐斯總是重視長遠導向和顧客優先,他也提到為什麼亞馬遜這麼具備「創新」的能量。傳統來說,「技能導向法」是常見的經營方式,從企業已知的能力出發,試圖推動商機。這種企業會問自己:「我們很擅長做X。我們還能用X來做什麼?」這雖然是一種很實用的經營方式,但如果僅僅只是使用這項技能,那公司就永遠不會有開發新技能的動力。
相反的,當你把顧客的需求放在第一位,就產了所謂「逆向工作法」,這種做法是從顧客需求往回推,「因為顧客需要,所以我們現在該做些什麼?」這種工作法通常會要求企業學習新技能、施展新長出來的肌肉,不在意剛踏出前幾度時有多麼不自在和彆手彆腳。
把同樣的道理放到我們個人身上,我想也是非常適用的。穩扎穩打的方式是技能導向法依據自己既有的技能,提供這個職場或社會所需要的價值。當你有能力嗅到職場或社會「需要」什麼,而剛好是沒有人擅長、還沒有成熟市場的需求,這時候就適合用逆向工作法,從需求回推,發展自己尚未擁有的技能。
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4.工作與生活之間的關係
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貝佐斯時常幫公司開設領導課程,也會對實習生進行演講,總是有很多人問他,工作與生活之間該如何取得平衡?他其實不喜歡工作與生活平衡的說法,他認為這樣會誤導別人。他反而喜歡說:「工作與生活和諧」。
他認為,當工作做得很起勁、樂在工作,感覺到自己正在創造價值、融入團隊,做著讓自己有活力的事情,自己在家裡就會表現得更稱職。同樣的,如果自己在家裡很快樂,就會是個更棒的員工、更棒的老闆。但工作進入緊鑼密鼓的收尾階段,有時不得不多加一點班,但工作時數並非重點。重點通常在「活力」,工作是否令你喪失活力?還是工作帶來充沛的活力?
書中有個譬喻說得很傳神:「你正在開會,有一個人走進來。有些人加入會議能帶來能量,有些人加入會議只會讓大家洩氣、把會議裡的活力抽乾。你得決定,自己要成為哪一類人。在家裡也是如此。」我讀完這段話後,猶如人生跑馬燈一閃而過,我們該時時刻刻警覺自己正在成為哪一類的人。
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5.與眾趨同將無法生存
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整本書讓我最感到驚喜的,是2020年的股東信末這段話,貝佐斯提到了一則富有深意的引述。理查.道金斯(Richard Dawkins)在《盲眼鐘錶匠》這本書中談到一段生物的原理:
「生物要不斷努力,才能避免死亡。順其自然什麼都不做,就會死亡,回到與環境一致的狀態。去量一量生物的體溫、酸鹼度、含水量或電位,你會發現,活著的生物體狀態數值與周遭環境截然不同。例如,人類的體溫通常高於周遭環境,在寒冷的天氣裡,人體必須努力運作,才能維持著溫度上的差異。假如一個人死了,他的身體不再運作,溫度的差異就會開始消失,到最後,他的身體溫度會變得與周遭環境的溫度一樣。並非所有動物都會努力避免與環境溫度趨同,但所有動物都有類似的機制。舉個例子,乾燥國家的動植物會想辦法避免體內水分散失至體外,努力保持細胞含水量,對抗水往乾燥處流失的自然作用。如果這些動植物的努力失敗就會死亡。總體來說,要是生命體不積極防止差異消失,就會融入周遭環境,再也不是自主的生物。生命體死亡後,便是這個情景。」
這段話是很好的隱喻,在說所有的企業、組織和我們每個人。這個世界多麼努力的讓你變得與眾無異?你要多麼努力才能保持與眾不同?你要多努力,才能一直保有讓你與眾不同之處?貝佐斯希望我們去擁抱「獨特性」,務實地了解必須花多大的心力才能維持自己的獨特性。這個世界要你與眾無異,千方百計把你拉向跟大家一樣,別讓它得逞。
如同之前我讀過《黑馬思維》這本書所寫下的筆記,對於勇於反抗標準化的體制、創造自我的黑馬而言,這條路或許艱難、或許罕無人跡。但懂得培養獨立思考、發覺內在動力、掌握個人發展策略,才能在這個高度「從眾」的世代,走出屬於自己的路。
貝佐斯最後說:「『忠於自我』的童話故事告訴你,只要你讓自己獨一無二的特點發光發熱,你就不會再痛苦了。但那是誤導人的故事。忠於自我是值得的,但你不能以為很容易,或者可以不勞而獲。你必須不斷付出努力。」永遠、永遠、永遠別讓宇宙把你融入周圍環境、變得無異於眾生。
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【後記:下一段旅程】
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《創造與漫想》原汁原味呈現了貝佐斯創業和經營的心路歷程,從書中一系列股東信裡,我們可以發現這家企業如何迎接新的挑戰、如何面對各種失敗、如何永保初衷堅持長期發展和顧客至上。貝佐斯也即將在2021年卸下亞馬遜CEO的職務,這是一個時代的結束,也是另一個時代的開始。
在貝佐斯心中,他還有一個太空夢。在這本書中摘錄了他對自己的太空公司「藍源」(Blue Origin)和太空計畫的論述。他想打造太空基礎建設,讓年輕一輩的創業家和探險家站在紮實的基礎上,發展出真正的太空產業。
他心目中的太空英雄吉姆.洛威爾在阿波羅八號任務環繞月球,做了一件偉大的事。他伸出大拇指後發現,在千里之外,他可以用拇指遮住整個地球。所有我們知道的一切,都可以用一個拇指遮住。然後他說了一句了不起的話:「我希望自己死後上天堂,但我在那一刻明白了,你一出生時就在天堂。」
地球就是天堂,明天仍然是第一天。
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AI加值智慧製造 鋼鐵傳產乘浪而起
芮嘉瑋/專欄 2021-01-28 02:45
2020年面對COVID-19(新冠肺炎)的襲擊,疫情籠罩之下各行各業幾乎空轉一年,投資購買設備及原料的腳步也都放緩,預期新的一年,隨著疫情穩定與經濟復甦,許多企業勢必加速添購設備和增加庫存料,鋼材需求可望隨著市場回升而轉強,且至少旺到第2季。
舉例來說,在汽車的構造上,有相當高的比例是使用鋼板,包括車門、引擎蓋、後車箱、底盤、車頂等,所以汽車業的好壞,間接影響了鋼材的需求。這2年汽車上游原材料反應了因電動車興起所展開的換車潮,從而鋼市好轉、鋼價高漲,幾乎各國都是如此。
隨著消費型態轉變,產品生命週期縮短,各行各業面臨客製化的挑戰,並在智慧工廠生產流程的訴求下,往往需要智慧機械、智慧製造設備以從事更複雜的生產工作,鋼鐵傳產業也不例外。然而,現有機器人或製造機台受限於原本功能單一又無法擴充的窘境,必須藉由人工智慧、物聯網、大數據等各種新興技術多元化功能的整合,以利製造業數位轉型升級,因應瞬息萬變的市場挑戰,凸顯「智慧製造」的概念是企業轉型升級的唯一出路。
何謂智慧製造?
經歷4次工業革命的演進,第4次工業革命被視為「工業4.0」,且因智慧製造是工業4.0的核心部件,在製造產業兩者幾乎可劃上等號,從而「工業4.0」常被稱為「智慧製造」。
在工業4.0的時代驅動下,現今製造業不斷與數種新興技術結合,從而工業4.0被定義為「製造技術中整合了網路安全(cybersecurity)、擴增實境(AR)、大數據、自主機器人(autonomous robots)、積層製造(additive manufacturing)、模擬(simulation)、系統整合(system integration)、雲端運算(cloud computing)和物聯網等技術使之具有自動化、聯網、數據交換以及智能工廠所需功能的系統平台」 。
因此,智慧製造實際上需要整合以上所述之各種關鍵領域技術的同步發展以建構出相應的產業生態體系,並在生產過程的每一個環節都能達到高度自動化、客製化與智慧化的先進製造模式,使生產環境具備自我感知、自我學習、自我決策、自我執行以及自我適應的能力,以適應快速變化的外部市場需求。
如何利用AI加持智慧製造
由於智慧製造包括連網(connection)、轉化(conversion)、虛擬(cyber)、認知(cognition)和自我配置(configure)等能力 ,其中利用機器學習、深度學習等AI技術使機器具備自我診斷並即時做出判斷的認知能力,就是AI之所以成為智慧製造核心技術之所在,它可以從大量原始數據中自動提取關鍵特徵及製造業中規律性的模式,進而學習過往曾經發生過的錯誤,以提前作預測及預警,藉此不僅可降低停機時間、提升製程效率,也可適時的根據產線作調整。
至於該如何利用AI加持智慧製造,讓我們看看國內鋼鐵龍頭中國鋼鐵股份有限公司(簡稱中鋼公司),在其智慧生產技術中導入AI實現智慧製造的專利布局,提供製造業者掌握AI加值智慧製造,讓工廠轉型升級邁向智慧工廠。
中鋼發明一種透過人工智慧演算模組在生產製程中進行估測及控制的系統(TWI704019),具體而言,係透過人工智慧演算模組所產生的估測鋼帶翹曲模型對鋼帶翹曲量進行估測,而該人工智慧演算模組係利用機器學習模組、深度學習模組或者使用一雲端伺服器模組評估該製程參數及該翹曲量。
該專利提供一種包含熱浸鍍鋅設備100、矯正機構130、感測模組150、人工智慧演算模組160以及最佳化演算模組165的熱浸鍍鋅鋼帶翹曲量估測系統。其中,該人工智慧演算模組160連接該感測模組150及該熱浸鍍鋅設備110,用以收集且評估該熱浸鍍鋅設備110中諸如產線速度、張力、鋼帶鋼種、鋼帶寬度、鋼帶厚度、鋼帶剛性等製程參數及翹曲量,進而可產生估測鋼帶翹曲模型,且該估測鋼帶翹曲模型包含一矯正干涉量,用以供矯正機構130矯正鋼帶。
經過大量數據的累積,該估測鋼帶翹曲模型還可以包含來自該最佳化演算模組165的製程參數最佳值,當類似或相同的製程參數(例如類似或相同鋼種)的鋼帶需要進行熱浸鍍鋅時,該估測鋼帶翹曲模型就會顯示諸如最佳張力、最佳產線速度、最佳矯正干涉量等製程參數最佳值,供操作者參考,從而獲得翹曲量最少且鍍鋅厚度一致的鍍鋅鋼帶。
再者,由於一般的鋼捲產品需要經過諸如煉鋼、熱軋和冷軋等許多生產階段,為了讓產品的機械性質符合預定的規範,過去往往依賴人為經驗調整生產階段的製程參數,然而,人為經驗難以即時反應生產線狀況,中鋼就此發明一種適用於一軋延系統之製程參數的調控方法(TWI708128),當執行完一部分的生產階段以後,可以即時地計算下一個生產階段的製程參數,其中之製程參數的調控方法包括根據歷史資料建立一機器學習模型,後續並將測試資料輸入至機器學習模型以預測目前產品的機械性質等步驟。
在該專利之軋延系統的運作流程示意圖中,在步驟220,可根據這些歷史資料來建立一個機器學習模型221,此機器學習模型221是要根據生產參數來預測產品諸如拉伸強度、降伏強度和伸長率等的機械性質,換言之在訓練階段中生產參數是作為機器學習模型221的輸入,機械性質則作為機器學習模型221的輸出。機器學習模型221可以是卷積神經網路、支持向量機、決策樹或任意合適的模型。
在步驟230,對目前在線上的產品執行部分的生產階段。在步驟240中,將測試資料輸入至機器學習模型221以預測目前產品的機械性質,並判斷所預測的機械性質是否符合一規範。在步驟250中,依照預設生產參數進行下一個生產階段。
如果步驟240的結果為否,則執行一搜尋演算法以取得最佳的生產參數,並據此實施下一個生產階段(步驟260)。其中,執行搜尋演算法以取得調控後參數的步驟包括:設定一利益函數;將尚未完成生產階段的可調控參數與線上資料合併後輸入至機器學習模型以取得預測機械性質,並根據利益函數計算出預測機械性質的誤差值;以及取得最小誤差值所對應的可調控參數以作為調控後參數。
此外,中鋼亦發明一種設備監診方法(I398629),係在設備故障監診分析流程的邏輯下導入類神經網路(neural network)之人工智慧,以便在決策分析時有效解決故障類型分類方面問題。
給台灣製造業的建議與展望導入AI技術、配合感測器收集各類數據以及大數據分析進行諸如產線異常診斷或品質監控,以維持機器正常運作無虞是智慧工廠有效運作的基礎。然而,智慧製造除了藉由智慧機械建構智慧生產線、透過雲端和物聯網分析資料、AI自主監測診斷調整產線產能之外,虛實整合系統(或稱網路實體系統,Cyber-physical systems)也是構成工業4.0創建智慧製造所需的功能之一,整合物理模型、感測器資料和歷史數據,在虛擬空間即時模擬呈現生產狀態,透過遠程監視或跟踪與工廠現有的資訊管理系統緊密整合,建立完整資訊生態系統才能透過AI即時彙整資訊進行決策。
未來製造業仍將是全球產業不可或缺的一環,隨著工業4.0的蓬勃發展,台灣製造業在邁向智慧製造過程中,所有智慧化的步驟都需要運用AI來執行分析、診斷、預測或決策等工作,欣見國內鋼鐵龍頭已率先落實AI加值智慧製造,然而若能整合虛擬(Cyber),強化與工業物聯網之整合,更可提升透過AI提高組織運作效率及效能的目的。
過去製造業藉由大量生產與低價競爭已非決勝關鍵,如何協助國內產業在後疫情時代轉型升級,是當前的重要議題。持續強化在地製造業與資訊業領域的技術整合優勢,透過機器學習、類神經網路或深度學習等AI技術的導入,並與使用者/消費者連結形成完整的製造服務體系,將可望從傳統製造體系中依賴人為經驗、人力需求及規格一致的常態,轉換為自動化、客製化、智慧化和靈活彈性化的智慧製造。本文以鋼鐵龍頭之典範轉移為例,以期台灣所有製造產業均應具備智慧製造的軟硬實力,才能持續在全球製造體系中發光發熱。
附圖:鋼帶翹曲量估測及控制系統結構示意圖。芮嘉瑋
台灣專利號I708128之軋延系統的運作流程示意圖。芮嘉瑋
資料來源:https://www.digitimes.com.tw/tech/dt/n/shwnws.asp?cnlid=1&cat=140&id=0000602586_r1c6gnef7wl2247ink60m
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