大家好, 我剛剛建了一個新群, 如果想進群交朋友的, 先加我的 wechat base64:dmludmluMDkzMw==
我再帶各位入群

這個群不賣課 不帶貨
(我懷念以前真誠的互聯網)

對加群的資歷沒有任何要求, 唯一就是不要是壞人 不要害人 不要套路別人
這個時代, 說這些好像很傻, 但反正我就是來交朋友的。

@anonymous256 總之就是要懂業務邏輯 如果只是做交辦事項 實現別人要求的特定功能 這都 ai 搞定就行了

@SuperDaniel313 super 兄您好 我剛剛加入好友囉

@SuperDaniel313 我在這兩方面同時有經驗, 如果您不嫌棄, 我建個 wechat 群? 一起交朋友, 沒有套路,不賣課。我覺得網路的本質, 就該是分享經驗+讓世界更好(如同開源社區這樣 雖然外殼是去中心化 對抗壟斷 協作..但核心精神也是讓世界更好), 但現在人類走歪了, 傷心 T_T 。

@Barhe 我說的範圍,不一定是製造業, 我也幫過很多非製造業的寫 app,包含慈善用途,我連費用都不收。 其實跟 toc 的差別, 就是 toc 是挖掘新的需求(新建工作流) 而 tob 多是優化現有的工作流, 其實可以用到很多地方, 譬如有搞美甲的朋友, 現在國外就有搞成訂閱制 預約制的服務...所以理論上來說, 找到一個理念相同的美甲師, 程序員就能與之合作了....這看起來是合作搞 toc 但這其實也是優化美甲業的工作流。另外 Barhe 兄的提議很好, 建群大家聊天, 沒有任何目的, 也不是賣課帶貨, 我很懷念以前的互聯網, 單純交朋友 分享經驗 大家都是希望讓世界更好...不像現在,套路這麼多。如果大家也有相同的想法, 我們建群聊天是很好的, 什麼都可以聊,沒有壓力 不怕尷尬

@herozhang 如果不是外國聯手封鎖 圍堵大陸的許多企業, 真的很多國外公司會倒掉. 就是怕這樣才被圍堵。不過您說的沒錯, 只能順勢而為, 也改變不了什麼.. 但數字化 ai 化 自動化 這些都是趨勢, 撐過產能過剩後,順利升級自數字化和自動化後, 競爭力強大的製造業,都會很值錢...否則亞馬遜的老闆不會花這麼多錢,布局製造業了

@sadwjy520 您好 ^_^

@zzxCNCZ 沒錯 就是老闆要有決心(還有能力) 下場去梳理這些工作流...不然就是要找專案負責人, 然後充分授權給對方, 不然事情搞不定。但 erp 比較會遇到這些狀況, mes 的業務邏輯簡單多了, 和各部門的耦合程度小...所以 mes 是很好的切入點

@SuperDaniel313 以我接觸的傳統製造業來看，討論 AI 化就是假議題，首先要做好的是數據驅動和數字化管理。也就是工廠裡任何的 Action, 都要依據數據執行, 而不是靠經驗或感受, 這是最重要的...譬如我看到某條產線的 wip 的數字太高, 我調整了計畫...而不是我看感覺, 我覺得如何..所以做計畫調整。 正如計畫排程...我可以接受各種奇怪,但是合理的規則... 因為很多事情, 就不是工廠端能決定的, 譬如客戶要求週三不能出韓國訂單, 或臨時加一個奇怪的規則, 我都能接受。 但是同樣的, 這些都能梳理成規則或邏輯, 如果生管講不出來排單邏輯, 那就不是數字管理, 數據驅動了... 那如何交給 ai 排單??? 即便是沒有特定的規則, 有一個特定的 pattern , ai 都能做到。 另外 SuperDaniel313 兄說的沒錯, 如果管理方式有問題, 做了系統也是有問題... 所以做系統, 並不是把現在手上的表單都數字化, 都上系統就完事...應該是用作系統的機會,梳理公司的工作流程 業務邏輯...把管理層面做對了, 才能做出正確的系統, 才對公司有幫助..

@VersionGod1 你說的這個方法是對的，要有一個數字化的部門，統一評估，不是 user 要啥，改啥…公司應該要趁推動數字化，重新檢視、梳理工作流，否則數字化就沒意義。 一般 user ，覺得系統就是記帳、查帳軟件，需求隨便提也無所謂，反正公司程序員做也不用錢，多多益善… 但其實，系統是工作流和管理軟件，亂做系統就是工作流混亂..一般 user ，沒有這種認知，而且覺得程序員不懂業務流程，沒有決定權。 馬斯克有分享過做系統、做自動化的流程，大致上就是檢視、剔除需求，如果沒有刪到忍不住加回去，代表刪的不夠多…最後才是流程優化、搞系統、自動化。一聽就知道，馬斯克是有長年實戰、實務經驗，不像一般大老闆，空口白話，談什麼數字化、工業 4.0…難怪馬斯克這麼成功

@123128xyz 1. 因為我說的效益，是需要挖掘的。我舉個例子，以前的需要 10 個人，手算報表，現在一個人用 excel 就能解決，那就是直接效率 10 倍，根本不用挖掘。。但現在，這種級別的生產力躍升，早就沒了，下一次再發生就是 ai 、自動化了，所以我們應該現在先佔位，去做那些需要挖掘、經營的項目。 也就是程序員要真正深入行業、扎根，了解業務流程、挖掘需求，而不是像 excel 這樣，微軟根本不用管某個特定公司要怎麼用它，這級別的工具拿出來，大家就搶著要。 2. 程序員如何扎根？ 其實可以靠 ai 幫程序員快速了解這個行業，跟 ai 做問答, 測試，驗證…假設有個種田的農夫，對數位化很有興趣，我不懂農業，肯定問先他工作流程是什麼，或者問 ai 後再跟農夫確認比對工作流，看看這個工作流在哪個部分需要收集數據、收集的數據能幫農夫做什麼 action 帶來什麼效益，同時比較維護數據的 cost (手輸就算時間 sensor 、esp32 就算硬件的錢，腦袋中大概想一下就行）反正就是挖掘效益，自己評估一下，其實，都不需要半天就能搞定… 至於未來的場景，我認為就像我說的， 會有一條高成本（更多 sensor)的生產線（或其他東西 譬如農田） 收集各種數據訓練 ai….再由這個針對特定場景訓練出來對強大 ai ，去管理指揮其他生產線，指揮，包含對機械指揮（自動化）和對人類指揮（還沒被機器取代的低成本工人） 而訓練這個 ai 以後就是大商機 比以前發明 excel 對行業的影響還大幾個量級

@Felldeadbird 對了 小弟對這個有點建議…如果你是公司的 IT 部門，自建公司系統的，通常 user 會有一大堆不合理的需求，因為他們認為 IT 是公司自己的，需求都能免費實現，系統就是多多益善，這時候你得想辦法守住…因為不守好，後面就是一片災難。守的方法很多，首先你要知道 user 提需求，背後都有一個真正的意圖，你得了解或聽出來 user 要求這個需求，他的目的是什麼…也許應該是用其他方法，那你就要告訴他們更好的方案，通常 user 會接受…如果真有很倔強，或者為了討老闆歡心, 做秀的功能，你可以嘗試拖延看看…說你在做其他 xxxx 的案子, 不做你會有什麼很慘的後果，說真誠一點….如果拖過去了，代表他們只是說的很急，其實沒做也不會怎樣.

@WilliamZuo 我是半導體產業出身，但這些產業有錢、系統早都很完善了，所以我做系統，大部分是找傳統產業做…你說的嚴重剝削，我知道一點，大陸的公司對內內卷，對外有不公平的關稅，各國都在堤防、圍堵大陸製造業，這就是我說的，大陸的公司過的很辛苦。 但大陸公司，也是最敢投資新機台、新產線、新技術，所以我才說大陸公司會轉型的很快（但得撐過產能過剩這波寒流）。 現在做系統，確實是低成本，幾天就能把前端、後端、數據庫搭建好了，不用收多少費用。但我還是要強調效益，客戶要的也是效益，所以一開始就得本著省成本、有效益的方式去設計。 譬如，就不能讓客戶多雇用更多員工，專門維護這個系統。效益包含很多層面，用系統，讓客戶通過某個認證，接到更好的訂單價格，也是效益。 台灣化妝品產業，現在要求工廠比照歐盟，提供一些制式文件，我花了近一週的時間就能把系統做好，非常快…反正這些東西，都需要花時間去挖掘，寫系統對我們來說，也不用什麼試錯成本.

@Felldeadbird 人的問題、管理的問題無解，所以我才說，數字轉型的重點是老闆有多少決心，並不是真要花多少錢。 即便把軟件界面，做到跟他們手寫表單一模一樣，使用者不需要花額外的時間維護資料，甚至更省時間，他們還是有各種藉口不用，或者故意維護假資料。 很多公司，就是在這些管理問題上消耗太多了，看起來大家都很忙，其實都在瞎忙、演戲…

@nofishing 前陣子,亞馬遜的老闆 Bezos 要搞一千億美金收購製造業...連這麼厲害的公司, 都在布局製造業了, 以後自動化, 生產數據訓練出來的 ai, 都是未來的藍海。 程序員真的要懂真實世界的業務流程, 以後才能跟著幫助各行各業做轉型... 會什麼框架 用什麼 function 那些都沒意義了 ai 等於在程序世界又做一次封裝 那些雜務不需要人類了. 人類越來越接近 jobs 說的 Ultimately, it comes down to taste.

@nofishing 其實不只製造業,農業也可以, 服務也可以。各種行業都能用差不多的管理方式, 用數據驅動才是現代化的管理。只是有些行業, 在自動化產業還未成熟前, 做數字化, 效益不大而已。 其實也不需要全部數字化...可以評估效益...有效益才做, 不用刻意反市場... 即使這樣,也有很多領域,可以挖掘。譬如現在點菜系統, 用表單寫一下也沒什麼, 但現在都掃碼點餐, 因為掃碼點餐,也就是花打印二維碼的錢而已, 當效益越過了成本, 事情就發生了。 反正我認為, 用 mvp 那套, 最小成本先試一個單點, 優化單點, 而不是一上來就大手大腳的做成驚天動地, 機會很多的...反正失敗了也沒什麼, 我們只是寫寫程序, 那些做餐點的, 花幾十萬裝潢一家店, 才發現不可行, 我們比他們的處境好太多了

@sentinelK
感謝 sentinelk 兄的交流, 以下是小弟的淺見, 請參考:

1. 其實 SAP 也是 SaaS,但人的管理問題,這跟是不是 SaaS 無關。舉個例子,某人因為利益做假帳,無論系統在雲端或者本地,他都會做假帳。管理的問題,只能靠老闆(或充分授權的專案主導人)做好管理,這期間一定有很多衝突。

我自己有導入 SAP 的經驗,導這種大型 ERP 系統,都要一兩年的時間,這些時間並不是寫 ABAP 、做教育訓練,而是全在做流程 review 、再造和管理問題。人的管理問題是無法避免的,導系統的過程,老闆也經常遇到跨部門的爭吵,兩邊都會用自己熟悉的業務語言,爭取自己的利益,老闆要有能力做判斷。

2. 負責的人,就是業務負責人或業務主管。
導系統的時候,業務主管提供業務流程,顧問只是負責幫忙按照這個流程,把報表和系統欄位兜出來而已。

照理說,系統顧問不應該只是這樣,這樣只是人體的系統說明書而已,但顧問大都是交差了事,全聽客戶的,才不用負責;
或者很多顧問也只是去受訓而已,實務上沒經驗。

但以上說的都是 ERP,業務交雜、流程複雜,責任本來就容易模糊。MES 沒有這麼難(當然 MES 也要有生產經驗的人才能知道生產是怎麼回事),MES 沒有這麼多業務交雜,目標明確簡單,工件要好的進到製程(進料檢驗)、好的走出製程(QMS)、提高產能、減少 cost 。在這些基礎上收集數據,方便做管理(每條線的 WIP 、產出、不良品分析等)就是如此而已。第一步是讓現場,把他們正在使用的手寫報表都拿出來,一步一步和他們檢討,他們收集的這些數據,對他們管理和工作流上有什麼意義。換句話說,責任清不清楚,跟系統本身的複雜度和業務交雜程度有關,不是 AI 才有的問題。

3. 各家企業的直覺,都是企業數據很重要,不能外洩,所以不能放雲,但其實大部分的 MIS 做的數據安全,都遠不如雲管理,一堆人的電腦中毒、被駭都是常有的事情。我覺得這是思維問題,不是真實的,如果放雲就是外洩,那 Google 怎麼做這麼多大公司的雲服務

至於硬件方案要跟甲方的 AI 需求契合,這我確實無法百分之百保證,但這不是 AI 獨有的問題,傳統 IT 專案簽約時一樣會遇到——伺服器選型、SLA 訂定本來就沒有絕對客觀的標準。業內的做法是用壓力測試先抓基準值、分階段驗收降低一次性押注的風險、合約裡保留擴容條款,來對沖模型體量和需求變化帶來的不確定性。如果甲方之前只做 RAG,突然要做 YOLO,算力當然會不夠,但這跟不搞 AI 、只是用 ERP/MES 用了兩年後硬碟不夠、記憶體不夠要升級硬件,本質上是同一類工程問題,是項目生命週期裡本來就會發生的事,我覺得這不是什麼大問題。

@lujiaosama 沒錯...一堆公司連數字化都搞不明白。 所以可以賴著不轉型,影響也不大。 但美國現在正砸大錢發展自動化產業, 我估計自動化產業,也跟之前的手機產業一樣, 被美國的錢砸出來(以前一個簡單的觸摸屏,都是非常昂貴), 到最後供應鏈成熟, 爛大街後, 這些公司就就非轉型不可了。 但那時候要進市場也來不及了。 現在先經營 tob 系統是好的切入點.... 我覺得不是錢的問題, 是很多老闆, 根本不想面對數字化後的管理問題。一定會有很多人,每天吵來吵去的...老闆要花心思去盯這些流程,一個一個梳理。 很多老闆都是得過且過的心態,不想搞這些東西。 但這些管理上的東西, 也不是程序員能搞定的。

@wero 小公司跟他們談 saas 寫 mes 這些程序真的不難, 遠比 erp 簡單太多太多了。 收一點錢就好, 現在這些系統, 外面報巨款的還是很多(很多公司養了一大票程序員 只能高報)...您可以自己算一下成本, 真不用花多少錢,報價自然也能便宜。 現在是兩個人 三個人的公司, 靠 ai 賦能搶到訂單的時代。 像日本這樣, 我覺得現在很多日本動畫公司,都會被這種幾個人的公司搞倒。