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爽拿的時代：一九六○年代美國民權改革的貽害

為了解決智慧製造架構的問題，作者ChristopherCaldwell 這樣論述：

華爾街日報2020最佳政治類書籍   六〇年代美國民權改革開啟了對黑人、女性、同志與移民等多元族群的保障， 追求平權卻逐漸變成要求特權，並造成新的階級與種族秩序。 貪得無厭的美國人，與為了選票不斷滿足他們的聯邦政府 一步步連手打造出當今美國只要權利，不要負責的爽拿時代！   　　「徹底顛覆政治正確」～本書是認識美國保守思辨的重要憑藉 　　克里斯多弗・考德威爾——右派最有天賦的記者之一——干冒大不諱的風險，直指今日美國社會的一切病灶，其源頭正是一九六〇年代的民權運動！他擅長從小細節——流行音樂與電視節目排名、美國生產的汽車品質、熱門書籍等美國民眾日常的改變——切入訴說民權運動如何形塑一整代的

美國人。原本訴求種族平等、婦女解放與尊重多元性傾向的民權精神，卻開啟了扭曲憲法的大門，並徹底改造了美國。為了達成民權的理念，政府大刀闊斧推動許多公共政策，卻也埋下未來財富分配不均、公民自由喪失，以及社會潛在不穩的種子。   　　人民爽拿、政府爽給，但天下沒有白吃的午餐！ 　　少數族群成功被法律保障的同時，一部新憲法同步誕生。在這部新憲法中，民權取代自由，成為至高無上價值，政府得以保障少數群體權利為名，擴張權力並恣意介入人民生活。為了支撐民權要求的保障，在雷根總統領導下，美國政府更大量舉債，損傷了國內的製造實力；同時也放寬銀行對民眾的借貸限制，讓信用不良者容易借貸買房，間接導致了金融危機。  

　　考德威爾在本書中細說隨著黑人、女性與同性戀等群體的權利逐漸鞏固，白人族群卻認為自己是新憲法下的受害者，覺得民權運動只看膚色與性別給予特權，變得偏激怨懟。透過一波又一波的社運與政策，一九六〇後的爽拿世代，逐漸把美國帶離建國諸父們擘劃的憲法藍圖，原先希望團結國家的民權運動，最後反噬與裂解了美國。   大膽推薦（依姓氏筆畫排序）   　　李忠謙｜《風傳媒》國際中心主任 　　沈榮欽｜約克大學副教授 　　邱師儀｜東海大學政治學系教授  　　陳勁甫｜元智大學社會暨政策科學系教授  　　顏擇雅｜出版人、作家  　　M觀點創辦人 - Miula 　　 誠摯推薦（依姓氏筆畫排序）   　　《爽拿的時代》兩年

前出版時，曾被《紐約時報》評為「深陷陰鬱、怨恨與白人身分政治的保守主義」，書中宣揚民權運動是以「1964年的美國新憲」取代了「1788年的舊憲法」，白人因此成為「被壓迫的受害者」。《紐時》認為，作者考德威爾所謂「兩部憲法無止盡的政治鬥爭」不過是個幻象、更是個死胡同。然而半世紀來保障女性墮胎自由的羅訴韋德案，如今卻被聯邦最高法院推翻，保守勢力群起反撲的集結號已經吹響。當美國的民權遺產遭受嚴酷考驗，本書也是我們認識美國保守思辨的重要憑藉。——李忠謙｜《風傳媒》國際中心主任   　　本書不僅是對「文化相對主義」、「政治正確」、「白左」、「覺醒主義」運動的直接對抗，更從美國歷史重新追溯政治左傾化的根源

及其影響，為未來的類似辯論，提供了最佳的軍火庫。——沈榮欽｜約克大學管理學系副教授   　　《爽拿的時代》是一本徹底顛覆政治正確的「叛亂書」。它直指1960年代的民權運動是美國社會問題的病兆，這當然讓政治學界與社會學界研究種族歧視的學者掉了眼鏡。但其實這本叛亂書比想像中的深很多，書中回到保守派想遵守於1788年所制定的憲法，而不是1964年民權運動後多方修改的憲法。所謂的種族歧視是否可能只是美國個人主義的展現？講民權到頭來是在講特權？BLM其實是黑人暴力？更駭人的是左派其實才是導致分配不均的幫兇？如果想要平衡了解美國左右派，本書值得一讀。——邱師儀｜東海大學政治學系教授 　　 讚辭   　　多

年來對主流政治最尖銳、最有見地的保守派批判。——《出版商周刊》（Publishers Weekly）星級推薦（Stared Review）   　　美國保守主義最重要的作家……這是一部異端又令人不安的作品——《愛爾蘭時報》（The Irish Times）    　　學術、挑釁、見解深刻：這是最好的歷史寫作。考德威爾作品的讀者會立即認識到他能夠以一個單一的時刻或事件來闡明一個更為廣泛的現象。任何想了解甘迺迪總統被刺之後半個多世紀以來美國菁英挫敗的原因，以及為什麼川普會當選總統的人，都必須閱讀這本思慮深刻的書。——安德魯‧羅伯茨（Andrew Roberts），暢銷書Leadership in

War作者    　　有關過去半個世紀更為深入、廣泛的文化和憲法敘事……要理解怨恨是如何滋長的——尤其是對於自由主義者——考德威爾的見解必不可少。它精妙而恢宏。——安德魯‧沙利文（Andrew Sullivan），《紐約雜誌》（New York Magazine）   　　對每一個社會、政治和法律決策、運動和趨勢進行了全面而敏銳的審視，這些決定、運動和趨勢使我們處於一個兩極化的國家。內容引人入勝，可以引發一千次討論……考德威爾對我們越南遺產的分析尤其精彩，但是這本書處處可見對一個自信的國家如何成為一個爭議不斷、支離破碎的國家的高妙評價。——美聯社 （The Associated Press）

  　　總體而言，這是對美國自1960年代以來的變化，深刻感受，高度可讀性和最誠實的描述，我們當時錯誤而可怕的轉向與誤入歧途，破壞了我們過去所謂的美國方式，導致我們許多最有生產力的公民越來越疏離，認為他們可能正在失去他們的國家。——《華盛頓時報》（Washington Times）

智慧製造架構進入發燒排行的影片

智能監控結合高效能三相感應電動機之設計

為了解決智慧製造架構的問題，作者翁欣豪 這樣論述：

經濟部能源局規定電子業每年需達成節電 1%的用電量，因此電子廠選用節能設備已是未來趨勢，在印刷電路板工廠的生產運作需使用大量電動機設備運轉供應，故電動機是電子廠的一大能耗設備，因此設定目標將工廠低效能電動機更換設計為高效能電動機，依國際電動機效率分級表得知，國際標準 IE1 等級是最耗能設備，因此廠內大量IE1 低效能電動機 24H 長期運轉造成極大用電量，故進行統計工廠內大馬力電動機運轉超過 10 年且為 IE1 等級設備進行優先執行改善。 本研究設計高效能電動機取代現況運轉中的低效能電動機，更換高效能電動機中同步結合智慧製造架構，將高效能電動機添加了智慧監控及預警系統，其研究預知警

報過程是參考台灣電力公司統計電動機的故障分析，得知電動機主要故障原因有軸承故障及線圈故障，依此主要故障原因進行研究，設計了預知軸承故障的馬達震動感測器與預知線圈故障的馬達溫度感測器進行監控，最終目的達成能源局節能減碳政策，且預知警報防止設備故障生產中斷影響工廠產能損失。

精實改善108招(下)

為了解決智慧製造架構的問題，作者石清城 這樣論述：

　　本書以豐田現場改善技術108招為藍本，結合工廠管理改善近三十年的工作經驗，透過文字與圖表並呈的方式，配合淺顯易懂的實際案例，全面系統地講述TPS管理技術。   　　本系列書分上中下冊，共12章。每個概念都遵循“何謂？”“為何？”“如何？”以及“案例” 四個部份展開，同時每節結尾都研擬有「互動的題目」。   　　本書除可供工廠經營者及現場管理者指導之用，亦可作為培育工廠管理人才及高等院校的教材，尤其適合工業工程、精實生產相關從業人員學習參考。   本書特色   　　➢老闆的痛點1.我要企業轉型世界一流，2.AI導入智能工廠，3.我還要導入精實管理系統...... 《精實改善108招是人才

培養的聖經》   　　➢經理人的痛點1.降低成本KPI壓力很大，2.沒時間教部下新staff，3.團隊上下沒有共同的改善語言......《精實改善108招可以幫你》   　　➢工程師的痛點1.我們上層根本不懂技術，2.市面翻譯書理論太多、案例太少......《精實改善108招彩色案例最多》   　　➢新進Staff的痛點1.我要系統性學習，不要碎片式，2.我要葵花寶典，我要成為精實專家、大咖......《精實改善108招是首選》

應用影像辨識於工廠進行自動化產品行為管理之研究 -以半導體A公司為例

為了解決智慧製造架構的問題，作者張元 這樣論述：

中文摘要近年來AI的發展應用，開始將鏡頭與演算法等運算導入自動化生產流程，加上硬體導入成本大幅下降，AI已逐步在各領域導入生產管理機制，並提升其影響力，例如產品缺陷檢測、港口漁船編號辨識管理，交通安全科技執法，海關違禁品查驗….等，因此工廠作業導入AI，將能有效簡化或取代人工辨識的困難度，其應用例子更是屢見不鮮，但應用於人機間的互動研究較缺乏，例如半導體廠製程設備，對於材料辨識在作業過程中的管控，仍採用傳統上架構，在機台外進行 BAR CODE比對後，再到機台內進行更換，操作此作業流程人員，將潛在違紀行為，導致拿錯材料造成產品巨大損失的安全漏洞，但又擔心材料之自動化更換設備之研發耗時與成本太

高，也讓工廠裹足不前。因此，本研究將嘗試透過AI演算法的技術，應用在半導體廠植球機的材料比對，利用AI影像辨識系統結合材料比對系統，在植球添加材料的整個過程中進行全流程的異常行為監測與材料偵測比對，期望能達成杜絕混用材料風險與異常行為。另外利用生產線現有的電腦資源搭配 AI深度學習軟體，以低成本的建置系統取代造價昂貴的機構來進行防呆。所以，本研究將有三個重點，一是分析工廠作業可能發生疏漏流程，錯材料與偵測出異常的關鍵因子，二是找出工廠作業辨識異常與影像比對系統的架構，三是將深度學習網路演算法導入作業辨識與影像進行比對，而本研究將三種辨識系統，分別為手勢辨識系統。材料（錫球瓶）外觀辨識系統。QR

Code 讀取辨識系統進行整合，並以實驗結果顯示手勢來判斷對應MediaPipe、錫球瓶辨識對應Blending與QR Code 讀取來進行管理，並導入Yolo v.4，使其辨識率超過 96% 的成功率。未來期望本研究能對於產業製程，改善使用不當材料，減少工程人員產生品質不良之情事，並對半導體產管理流程有所幫助。關鍵字：影像識別、AI人工智慧、智慧製造、動作分析