#臺灣人focus #酒保觀察002 👷♀️👷👷♂️
❖ #物種:做工的人- 超認真少年 I’m Serious 阿仔師
❖ #任務:經營 YouTube 頻道「超認真少年」,分享工業操作教學、推廣正確的工業安全知識,並推坑厲害(貴貴)的工具,開啟大眾對於工業的想像。他同時也是大型金屬雕塑的藝術家,以作品呈現各種社會議題。
阿仔師與酒保分享在國內外工作的經驗時,特別提到了「臺灣對於工業安全的要求比較跟不上時代,危機意識也比較低落。」、「投資好的裝備,不只做起來又快又好,也能降低對身體的傷害,才能做得久。」
❖ #外貌:穿著特別強調安全性與機能性,還有「夠不夠帥」。習慣著全身工作服,多口袋、好活動、耐用,工作時能避免衣襬捲入機具造成危險,不過目前就算不上工也穿著連身服,已經成為其形象標記。配件會依工作情境而異(僅列幾種舉例,示意如圖)。
😎 面部裝置:例如焊接時需配戴防強光的面罩,避免眼睛灼傷;噴漆時需佩戴防毒面具,避免吸入粉塵中毒;一些簡單的切割操作時,護目鏡則能避免金屬碎屑噴入眼睛。
🦶 足部裝置:安全鞋能夠絕緣防靜電防穿刺防水......一分錢一分貨(荷包準備著)。
🖖 手部裝置:特別注意,常見的棉紗手套,僅供搬運,切勿在操作機械時使用,避免棉線勾入機具連帶將手捲進去。
❖ #生命週期:學徒>半師>出師(成為獨當一面的師傅)
❖ #作息:早期在工地做工時,約8點進工地,12點午休與午飯,下午5點半結束工作。因為需要消耗大量體力,因此休息時間十分重要,絕對安靜的午休是絕不能缺少的。
❖ #覓食:在工地時大多吃便當,另外還有小蜜蜂🐝(工地附近的行動福利社發財車之暱稱)賣的飲料與結冰水等。
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❖ 尚未完成的調查 #需要捧油一同寫下歷史記錄:
任務:這裏僅用小篇幅介紹了阿仔師,但做工的人的樣貌百百種,從水電、鋼構、焊接、水泥、機房、水電、裝潢木工、油漆等等,便利生活的背後,#都有他們的辛苦付出。許多人因為不了解而忽視了 從事工業者的辛勞;另一方面,作業員也常因為不留意,而 #忽略了對於工安的堅持。
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同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過29萬的網紅超認真少年Imserious,也在其Youtube影片中提到,我們台灣很小,厲害的很多 50種技術現場都看得到,你的專長是哪一種? 影片上的當下,競賽還在進行中,趕快出門看! 2020全國技能競賽 9/18-9/20 @台北南港展覽館2館 官方網站:https://2020skillsweek.wda.gov.tw/tw/index.php #2020國家技...
漆包線焊接 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
【中鋼AI現場2:如何靠微米級控制力年省成本千萬?】熱浸鍍鋅AI應用大解密
微米級鍍鋅厚薄如何控制的恰到好處?既要賦予足夠耐蝕性,又要不超量用鋅降成本,秘訣是用AI達成精準生產控制,再用影像辨識找瑕疵,維持鋅層表面品質
文/翁芊儒 | 2021-03-04發表
攝影/洪政偉
生活中隨處可見鍍鋅類產品,凡是有耐腐蝕需求的鋼鐵加工製品,包括作為建材使用的浪板、擔當汽車門面的汽車鈑金、每天都要打開的電冰箱,還有高階電腦伺服器外殼、傢俱、彩色底板、滑軌、風管等等,都可能是運用中鋼的熱浸鍍鋅鋼捲,加工製作而成。
熱浸鍍鋅鋼捲,是中鋼的塗鍍產品中的其中一項,年產量約有87.5萬噸。中鋼軋鋼三廠第二熱浸鍍鋅課課長羅萬福就指出,每一批出產的鋼捲,都需根據中下游客戶需求,客製化調整鍍鋅膜厚,或是進行化成處理,在鋼捲表面進行鉻酸鹽、耐指紋處理等動作,來因應不同加工製品所需的特性。
比如說,部分高階電腦、伺服器的外殼,不會再進行烤漆,而是直接裸用鍍鋅後的鋼片,對這些廠商來說,就會要求鍍較薄的鋅層,才能維持產品表面品質美觀。相對來說,生產建材浪板的廠商,對鋼捲表面品質的要求就較低,而且考量到浪板恐架設在環境不佳的地方,反而要用越厚的鋅層,來製造高耐蝕性的產品。
由於不同客戶要求的鍍鋅模厚都不同(內行說法會用鍍鋅模重,以「公克/每平方公尺」來計),如何精準控制鋅層厚薄,就成為中鋼熱浸鍍鋅廠的一大挑戰。
中鋼技術部門代理副總經理鄭際昭指出,不同產品有不同規格的鍍鋅膜厚,若鍍的太多、高於客戶需求的厚度,由於鋅是高成本的原料之一,就會造成成本的浪費;若鍍鋅層不符合產品規格,又將導致客戶無法使用或加工後續問題,造成品質客訴。「如何控制的剛剛好,讓客戶審核過關,又能省成本,這是我們的目標。」
開發控制鍍鋅膜厚的自動調參AI,年省成本1,600萬元
為了更精準控制鍍鋅膜厚,來減少生產浪費,中鋼用AI開發了控制鍍鋅膜厚的製程調參AI,試圖解決製程中的大量複雜參數,如何影響鍍鋅膜厚的問題。這類製程調參AI,也正是製造業最典型的AI應用之一。
鄭際昭解釋,要將鍍鋅厚度控制的恰如其分,並不容易,因為鍍鋅層厚薄的生產參數,包括氣刀開口大小、與鋼帶的距離、氣刀的氣壓、鋼帶厚度、鋼帶溫度、產線速度等多重變因,都會影響鍍鋅膜厚。
過去,這些複雜參數的調整,都靠老師傅的經驗來人工調參,羅萬福表示,由於不同老師傅之間又有不同的經驗法則,雖然留存了一本本抄滿生產參數的筆記,但後人看不懂也難以吸收,造成經驗傳承的斷層,「這對於面臨員工退休潮的中鋼來說,是很大的問題。」
而且,過去調整完參數後,需要等鋼帶經過100~200公尺的冷卻,才有辦法進行線上鋅層厚度量測,若量測當下發現鋅層過厚或過薄,回頭調整生產參數時,中間就已經多生產了上百公尺的鋼捲,換句話說,從參數調整到成品量測之間,存在冷卻的時間差,「中間多鍍的鋼帶,就會造成浪費。」鄭際昭說。
為了克服這兩大問題,中鋼約從2年前開始投入製程調參AI的研發,先自動化蒐集生產參數,累積上萬筆大數據資料後,建立了一個AI模型,來歸納在不同參數組合下,所造成的鍍鋅膜厚變化。
去年初上線這項應用後,將參數帶入AI模型中,就能即時預測出鍍鋅膜厚,雖然比不上直接量測的數據精準,但是,以此來即時修正生產參數,能避免冷卻期間造成的鋅層浪費,對於鍍鋅膜厚的控制,也比人為設定更準確。
羅萬福指出,傳統人工調參仍然有約20%會失準,但投入AI後,約只有3%結果失準,準確率達到97%左右,更能減少約4.5%的鋅層的浪費。換算下來,一年就能省下1,600萬元的成本,帶來上千萬元的效益。
建立檢驗區瑕疵辨識AI,降低人工目檢負擔
除了鍍鋅膜厚的生產控制面臨挑戰,熱浸鍍鋅廠的另一大難題,則位於檢驗室中,以人工檢測鍍鋅鋼捲的表面缺陷時,具有一定程度的漏檢率。
實際走訪檢驗室,可以了解到員工過去要查驗鋼捲,需要在快速傳輸的鋼帶上,識別出鋼捲表面的缺陷,而且,不只要識別鋼捲單面的缺面,更要透過鏡面反射,同步識別雙面的缺陷,格外考驗員工眼力,「所以我們都找年輕人來看,眼力比較好。」羅萬福笑著說。
但是,人力識別缺陷的方法,仍有其侷限,除了不是所有缺陷都能肉眼識別,人也一定會眨眼,無法不間斷盯著鋼捲檢驗,加上鋼帶一直在動態傳輸,都提升了識別缺陷的難度。羅萬福舉例:「以前比較誇張的狀況,檢驗員還會因為沒有檢查完全,把鋼捲送到處理線慢慢看,但這樣會增加出貨的時間,造成產線的負擔。」
為此,中鋼導入了另一個同為製造業的典型AI應用,訓練出瑕疵檢測模型,透過影像辨識技術,在即時的鋼帶影像畫面中自動標記缺陷的位置、形狀、大小、嚴重程度,抓出缺陷後,再經由人工複查是否確實。換句話說,過去要由人工全檢所有鋼捲的查驗流程,現在能以AI自動辨識來取代,人工只需複查經AI標示出缺陷的鋼帶區域即可,不僅大幅省下查驗人力,更提升了缺陷識別的的準確率。
羅萬福指出:「過去用人工檢驗,會有一定的漏檢率,可能5%~10%,真的很難每一個缺陷都看到。」但在加入AI後,幾乎不再發生漏檢,瑕疵辨識準確率提升到95%以上,進一步提升了鋼捲品質。
人工查驗除了有漏檢的風險,更大的問題,則是在於沒有一套記錄的機制,將鋼帶表面的查驗記錄保存下來。
「以前遇到客戶說,在100公尺的地方有一個缺陷,你們怎麼沒看到?我們就只能認了,因為沒有記錄。」羅萬福指出,沒有記錄機制,就無法得知缺陷到底是發生在自家工廠,還是客戶的工廠中。
但現在,透過AI檢查鋼捲表面,自動標示出缺陷位置與種類後,將這些紀錄留存下來,未來遇到客戶反應類似情形,就能提供當初查驗留存的缺陷地圖(Defect Map),來證明工廠出貨時的品質無虞。
「所以我們不只是導入AI,還把整套記錄建立起來。」羅萬福說。
目前,檢驗區的瑕疵辨識AI已經在去年正式上線,但這項技術,還不足以完全取代人工查驗,除了缺陷處需人工複查,部分非表面瑕疵的缺陷,比如鋼片側面成波狀等形狀缺陷,還是需要靠人眼來識別。
進料區也設瑕疵辨識AI,找出上游廠缺陷鋼捲
除了在後段的檢驗區導入瑕疵辨識AI,中鋼也正在將該技術導入前段進料區。這是因為,部分在後段檢驗到的鋼捲表面瑕疵,可能不是在熱浸鍍鋅廠造成,而是在前一廠區製成鋼捲時,就已經生成。
羅萬福指出,一般來說,鋼品表面的缺陷可能是在傳送鋼帶的過程中,因下方滾輪沾附不明物體,而在鋼帶表面殘留印跡,「不外乎是壓痕、刮痕、或是一些污染,」當發現這些缺陷,就得去找出造成缺陷的來源,並確實清除乾淨,確保下一捲鋼捲的生產過程不會留下缺陷。
然而,在後段檢驗區查驗出缺陷,回頭在製程中查找缺陷來源時,若缺陷並不是在熱浸鍍鋅廠區生成,可能需要花費更多時間來判定缺陷來源。不只如此,熱浸鍍鋅產線從頭到尾大約要經歷2,000公尺的加工運送,若是在前一廠就已經產生嚴重缺陷,原本就不合格的鋼捲,又多進行了近2,000公尺的製程,對鍍鋅原料來說也是種浪費。
「如果可以在進料區就先檢測出來,就能馬上可以判斷,這一捲鋼捲還要不要繼續生產。」羅萬福說。
而且,越早發現缺陷,也能越快通知上游工廠找出生產流程的問題,不只能避免產出更多有瑕疵的鋼捲,快速撤查出同一批生產的瑕疵品,也能減少其他下游廠誤用瑕疵品的可能性。
因此,中鋼正在開發前段進料的瑕疵辨識AI系統,但不是只用於找出缺陷而已,而是要與後段檢驗區瑕疵辨識系統所拍到的畫面,進行整合比對,來檢視前端所發現的缺陷,是否就是造成後段缺陷的原因,藉此建立缺陷演化分析的AI模型。
這個AI模型,能用來判斷進料時不同類型的瑕疵,經鍍鋅製程後是否還會留存下來,當模型越準確,就能判斷前段缺陷的危害程度,來節省更多的浪費。
「這就是我們的產業專業知識,去定義出這個缺陷類型是不是刮痕、這道刮痕鍍鋅後還能不能看得見、這捲鋼捲能不能繼續生產?」羅萬福說。
羅萬福表示,若在後段檢驗區發現鋼捲瑕疵,一噸鋼捲就要損失200美元以上,一捲鋼捲約20噸重,換算成臺幣,就會損失12萬元以上,「能即時找出缺陷,預先判斷要不要繼續生產,就是成本控管的關鍵。」
若用一句話來解釋熱浸鍍鋅方法,就是將鋼捲放入鋅槽,使其雙面都沾附鋅液,讓鋼片表面附著一層薄薄的鋅,能耐腐蝕。不過,實際上要生產出一捲捲數噸的熱浸鍍鋅鋼捲,需要經過一連串複雜的處理流程,先後進入進料區、退火區、鍍鋅區、調質整平區、塗覆區、檢驗區、出料區,才能完成熱浸鍍鋅的作業。
中鋼開發的AI應用,位於生產流程中的進料區、鍍鋅區與檢驗區。在進料區與檢驗區,運用了AI瑕疵檢測技術,來取代部分人工查驗作業,在鍍鋅區,則運用了AI製程調參的技術,找出不同生產條件下的最佳化製程調參作法。
1 進料區:進行的解捲、剪裁、焊接的步驟,先運用解捲機,將入料的鋼捲攤開,剪裁後,再利用焊接機,把兩個鋼捲接在一起,形成一個連續鋼捲,類似於將兩個捲筒式衛生紙的紙面連起來的樣子。
2 退火區:透過溫度變化,達成特定產品所需的機械性質,比如高強度鋼,需要在特定製程條件下才能生產而成。
3 鍍鋅區:鍍鋅區主要配備一個鋅槽,並透過氣刀來將多餘的鋅液刮除,藉此來控制鋅的膜厚(公克/每平方公尺),中鋼可生產單面每平方公尺40~200公克的熱浸鍍鋅鋼捲,越薄的鍍鋅層,用於越高階的產品,也越考驗鍍鋅的技術。
4 調質整平區:運用調質軋延機將剛鍍完鋅的光滑鋼板,依據客戶的需求,加上特定的表面紋路,比如部分要求高粗糙度的鋼板,就會以調質軋延機賦予特殊的表面。
5 塗覆區:在鋼品表面進行特殊處理,比如在用於家電外殼的鋼板上,進行耐指紋處理;又或是在用於抽屜滑軌的鋼板上,塗上高潤滑塗劑,確保鋼板能承受超過一萬次的拖拉。
6 檢驗區:查驗每一捲鋼捲表面是否有瑕疵。檢驗室內設置了鋼捲的垂直檢驗區及水平檢驗區,前者需透過鏡面反射,同步識別鋼捲雙面缺陷,後者則能從不同角度發掘瑕疵。
7 出料區:依據客戶對鋼捲寬度與重量的需求,將鋼捲裁邊修改成特定尺寸,再分捲成不同噸數的鋼捲,或是將鋼捲焊接成超過原尺寸的鋼捲來出貨。
AI瑕疵辨識如何取代人工目檢
作業流程?
實際走訪檢驗室,可以了解到員工過去要查驗鋼捲,需要在快速傳輸的鋼帶上,識別出鋼捲雙面的缺陷。但是,過去的作業流程,存在一定漏檢率,更可能因為沒有檢查完全,把鋼捲送到處理線重複檢驗,而延遲出貨時間,造成產線負擔。(如圖示:人工目檢1、2)
導入AI後,透過影像辨識技術,員工現在已經可以坐在控制室,看系統自動抓出鋼捲表面缺陷,再進行人工複查。如此一來,不僅大幅省下查驗人力,更降低了缺陷識別的漏檢率。(如圖示:AI作法1、2)
除了在檢驗區導入,中鋼也正在開發進料區的瑕疵檢測AI,要提前檢驗出上游鋼廠造成的瑕疵,攔截瑕疵品進入產線加工,來減少鍍鋅原料浪費。(如圖示:AI作法3)
人工目檢1
人工垂直檢驗鋼捲
人工目檢2
人工水平檢驗鋼捲
AI作法1
以攝影機蒐集鋼帶表面影像
AI作法2
系統自動標示缺陷位置與種類
AI作法3
訓練進料區瑕疵辨識AI
附圖:過去得靠老師傅依據經驗法則來人工調參的作法,現在已經看不到了。以前,老師傅需將每一次的參數設定抄寫到筆記中(如圖所示),但現在透過AI,能更精準掌控特定生產參數下的鍍鋅膜厚。(攝影/洪政偉)
圖解熱浸鍍鋅生產流程
攝影-洪政偉
過去要查驗鋼捲,員工需要在快速傳輸的鋼帶上,識別出鋼捲表面的缺陷,且不只要檢查單面,透過鏡面反射,還得同步識別鋼捲另一面的缺陷。圖為垂直檢驗區的實際檢查流程。(攝影/洪政偉)
除了垂直檢驗,查驗人員也需水平檢驗鋼捲,從不同角度發掘鋼捲表面缺陷,比如沖模過程中,可能產生類似於污點的缺陷,即可在此檢驗出來。(攝影/洪政偉)
為了取代人工目檢,中鋼將攝影機裝設在垂直檢驗區的鋼帶底部,也就是圖中綠色雷射光點的位置;拍攝到的鋼帶表面影像,則會顯示到控制室的螢幕畫面中,同步進行影像辨識來查找瑕疵。(攝影/洪政偉)
在控制室內,員工可以直接從螢幕看見鋼捲表面檢查情形,若AI偵測到任何瑕疵,系統會同步標註出缺陷位置、形狀、大小、嚴重程度,提供明確的缺陷資訊,節省人力目檢的負擔。(攝影/洪政偉)
左邊螢幕是檢驗區瑕疵檢測系統,右邊螢幕則是進料區瑕疵檢測系統。目前,中鋼正在開發進料區瑕疵辨識AI,更要藉由與後段瑕疵辨識所拍攝畫面的比對,來建立缺陷演化AI分析模型。(攝影/洪政偉)
資料來源:https://www.ithome.com.tw/news/142941
漆包線焊接 在 Facebook 的最佳解答
| 燒腦傷肝的工作(科技靈異故事) |
下圖是我們五年前在台灣的最後一場展覽,是與董陽孜老師合作的大型裝置展。這個展覽結束後,我就在這個領域中呈現退休狀態,為什麼?因為我覺得自己已經無法再承受這種巨大又驚悚的壓力了,今天來跟大家分享一下美麗展覽背後不為人知的辛酸與神奇的類靈異故事。
接下這個展覽時,我帶女兒在台灣唸書學中文。展覽合約書剛蓋好章、快遞寄出去時,我們台灣合作的技術夥伴建議我不要接這個案子,因為預算不多、布展時間短,他怕我們會砸了國寶級藝術家董陽孜老師的名聲。
我們當時的想法是在空間中設立7個旋轉結構體,結構體四面掛上董老師的巨型畫作,旋轉結構體用電腦程式控制隨機轉動停止,可以讓董老師精選的畫作片段有16384種不同的組合。
很簡單的想法,但是要找到承載一百公斤又能電腦控制的機械馬達,不訂做不行。而我離台已久,再回到台灣可以說是人生地不熟,不知道去哪裡訂做這樣的工業用旋轉機械馬達(還要會感應)。最後,我們決定在法國訂做空運回台。
朋友勸告我們的第一點預算不夠,在我們找到法國訂做馬達後就解決了這個問題。這些年下來,我發現很多東西在法國訂做的成本比在台灣便宜,為什麼?因為法國有很多專門為客人量身訂做的小公司,這種公司人數少、愛挑戰、不喜歡做大量重複的工作,相較於台灣習慣開模大量生產的工業化製造,有時反而預算低很多。
但是別忘了,朋友還有勸告我布展時間短,多短?三天。
三天的布展時間可能對一般的展覽算是足夠,但是對需要安裝、測試的多媒體展覽,是有些風險的。不過我們常常做一些商展的案子,也習慣極短的布展時間,基本上就是全在外面工廠做好、測試好,最後到現場組裝。
我們就這樣按著計畫執行,第一天將法國來的旋轉馬達底座就定位,我們開始牽線,同時木工進場固定底座、搭結構、上漆,我的工作就是趴在地上接線、焊接電線、電路板,我另一半則是在一旁做軟體的最後測試。
我們動作很快,布展第一天晚上就開始進行測試工作。但是,我們發現法國來的旋轉馬達少了一個像螺絲一樣的感應軸,不知道是我們拆卸過程掉落,還是原廠本來就少一個。第二天一早,我拿著一個法國來的特殊螺絲,先去工業螺絲行買了尺寸差不多的螺絲,再去興城街的打鐵鋪請師傅幫我打磨成跟法國一樣的螺絲。
我得意著自己完成了一個小有困難任務,但是第二天深夜的測試,喀喀,馬達的感應器不知怎的突然壞了,而且一晚的測試壞了二個!好險台灣是電子業強國,我們第三天一早馬上殺去光華商場找其他的感應器替代。然後我從原本的趴在地板上變成躺在地板上,因為我必須要伸手到木結構下安裝感應器。
熬到了第三天,我們還撐著測試,但是到了凌晨一點,我們從法國帶來的電路板突然燒了,整個無法運作。眼看著還有幾個小時展覽就要開幕,以董老師的身分,許多的達官政要都會來參加展覽開幕,還會有許多的記者媒體。
我只能死馬當活馬醫,上台灣arduino的論壇深夜裡高聲求救,有沒有人有mega arduino電路板可以救命?沒想到深夜裡,還有五六個網友回覆,其中有二位有我們用的這種電路板,一位在高雄、一位在新北。
我和新北市這位網友見面拿電路板,已經是凌晨二三點了,然後我順便邀請(綁架)這位網友到我們布展現場。那時候已經熬了三天,我突然像昏倒一樣的倒在旁邊的椅子上,就是下圖參觀者坐的椅子上。
我昏昏沈沈間,聽到這位網友和我另一半的交流討論,為何電路板會突然燒掉、感應器也會突然壞掉,是不是焊接的問題,他們倆用電錶測試沒問題,但運作始終斷斷續續不正常⋯⋯他們說的話我全部都有聽到,但我就是身體很沉、頭很昏、想吐又起不來。
早上七點多我總算在昏沈中坐起來了,我另一半和那位莫名其妙被我綁架來的網友還在地上接著線測試,我驚訝又非常不好意思的去買早餐給他們。邀請我們來做展覽的朋友此時也陪我們熬了三天三夜,她說:「我帶妳去買早餐,順便拜個土地公吧!」
我記得台灣開工都要拜拜,我們整個忘了。拜完土地公、買早餐不到三十分鐘回到展場後,整個展場乾乾淨淨的如下圖,所有亂七八糟的線、電腦都收的乾乾淨淨。還有,那位網友也不見了!!!剛剛我出門前,他們兩人不是還一團混亂?此時我另一半從廁所洗臉,精神氣爽的跟我說:「都搞定了!」那位網友呢?我是在做夢嗎?「他說他不吃早餐了,他回去睡覺比較重要!」
然後我們倆衝回家洗澡更衣,再趕回展場若無其事般地開幕、上台致詞、拍照留影。記者會結束後,我回到休息區繼續焊接零件,有些不穩定的地方當天晚上展覽結束後要再做更替。來看展的朋友們只覺得有趣,我難得化妝、頭髮微捲、穿著洋裝符合「旅法藝術家」藝術家的優雅,但手上卻忙著焊接。
這個展覽就這樣有驚無險的順利完成了,臨走時,我買了一包綠色乖乖放在微電腦上。如果你有看過這個展覽,一定會看到這包乖乖,因為它實在藏不住,微電腦就在作品的正中央,乖乖比一個香煙盒大小的微電腦還大。
這個展覽之後,我發現自己似乎受夠了這種開展前巨大的壓力和累過頭昏迷的狀態,所以開始呈現退休狀態。今天會想到跟大家分享這個故事,是因為我們現在又在這種狀態下了,這次是個只有一個月的不可能任務。我不想參與也沒有辦法,畢竟我和我另一半不只是生活上的夥伴,也是工作上的夥伴。
而我這個星期已經出現使用螢幕過久就開始頭昏想吐的症狀,所以錄好的podcast遲遲沒有上線。昨晚在辦公室加班回家的路上,因為宵禁的緣故,短短一百公尺的距離還要給自己開張公司證明。而法國從週六開始下午六點開始宵禁,疫情中存在著各種問題,我們這次能不能化險為夷?🤷♀️
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