「守護弱勢,把關每一分預算!」
這兩天,衛環委員會馬不停蹄地審查衛福部明年度預算。
預算審查,是立法委員非常重要的工作,除了替人民把關這些預算是否精準使用或是不必要的設置之外,也要確保這些預算未來在使用上,都能精準到位。
在這次的審查中,我們總共提出了 40 個提案,最終通過了 39 案成功送出委員會,準備進入黨團協商。
我的 40 個提案大致可以分成 6 個面向,包括「監督健保改革」、「保障社工權益」、「爭取精神衛生資源」、 「強化替代照顧」、 「 保護兒少弱勢」、「 加強食安把關」,這六大面向,都是我們持續關心的議題。
針對明年度衛福部的相關政策預算使用,我們希望衛福部在落實政策之餘,也不能忘記了弱勢的權益。
經過了這兩天持續的溝通討論,最終要感謝各委員及相關部門的支持,我們的提案大多順利通過,未來,我們也會繼續監督相關落實情況,嚴格把關人民的納稅錢,同時,也守護弱勢的權益。
✔️監督健保改革
針對全民健康保險基金,我們要求健保署應該針對 #停復保制度,提出具體改善計畫;另外,先前我們就曾提出 #指示藥品 的浪費情況,因此,在健保改革之前,我們也希望健保署針對逐步取消指示藥品給付,提出相關的改善計畫。此外,對於先前健保署曾討論開放死亡被保險人的健保資料,對此,我們也要求健保署應該更周全的法律程序。
✔️保障社工權益
#社工薪資回捐 直至今日,仍普遍出現在社工界,損害社工權益,在政府提出強化社會安全網計畫的同時,我們應該優先保障社工的權益,因此,我們要求衛福部針對社工人力在預防端被退場及薪資回捐的情形,提出因應策略,並研擬社工人力發展與運用的具體策略。
✔️爭取精神衛生資源
一直以來,精神衛生是我們非常關心的議題之一,在這次的預算提案中,我們針對「#同儕支持」、「#關懷訪視員」、「嚴重病人之#公設保護人」、「#長效針劑 非總額支付方式之試辦計畫」、「#日間型精神復健資源 佈建之多元性及可近性」、「#精神居家治療」等,提出相對應的提案,希望未來政策落實的同時,能更加全面、完整。
✔️強化替代照顧
在這次的預算提案中,我要求社家署正視 CRC #去機構化 的目標,並給出如何降低安置數且進行適當之轉型計畫報告;另外,也要求社家署提出整體替代性照顧政策,明確釐清未來應如何提升親屬照顧、寄養家庭之比例,明確協助相關機構之退場機制。
對於照顧成本,我要求衛福部重新計算,希望能合理反應在安置費用的金額上,另外,透過業務聯繫會議定期追蹤列管,以利與地方政府溝通對話,實踐法定義務,承擔照顧弱勢兒少之相關工作。
除此之外,目前對於安置機構的評鑑制度並不足夠,我也要求去除多數無益的評估指標,並納入兒少聲音,評估是否有建制 #第三方評鑑機關 之可行性,甚至是設置獨立監察使,接受、審理申訴,以提升機構服務品質。
✔️保護兒少弱勢
每當虐嬰新聞出現,相信每位家長都會痛心不已,因此,我要求衛福部通盤檢討《兒少權法》執法情形,希望訂定執法標準或提出《兒少權法》修正,以周全保護每一個孩子。另外,當托嬰中心、幼兒園發生虐待情事時,我們也要求主管機關應訂定公布姓名、機構的標準。除此之外,我們也要求社家署 #擴大托育媒合平台上公開之資訊,以完善托育環境。
針對我國少子女化的問題,我要求衛福部對此提出檢討政策成效,並且應該檢討育兒津貼與托育補助的差額,導致影響托嬰中心與保母持續加入準公共化的意;除此之外,我們也要求衛福部檢討學校空餘教室興建公共托育設施情形的城鄉差距懸殊,希望透過溝通協調,能多加運用學校空餘教室興建公共托育設施,以 #提高公共托育服務量能。
當民眾遇到生活困境不知如何尋求正確的協助管道時,社會安全網發生漏接的憾事仍時有所聞。為了協助生活上遭遇困難的家庭或個人,協助適時連結資源的可及性,衛福部委託財團法人台灣兒童暨家庭扶助基金會辦理「#1957福利諮詢專線」已10年,卻鮮有人知,因此,我也要求衛福部調整宣導方式、加強宣導。
✔️加強食安把關
根據審計部去年財務收支抽查審核通知,以及監察院今年的政策調查,皆提出目前對於源頭監控、查驗登記、風險偵測的相關食品追溯追蹤系統,有介接機制及資料串連不完整的問題,顯現政策缺乏協調、推動不力,因此,我要求衛福部應對此檢討,屆時也應連同財政部、農委會在衛環委員會進行專案報告。
同時也有1部Youtube影片,追蹤數超過4萬的網紅Dd tai,也在其Youtube影片中提到,自動駕駛汽車,又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,為一種運輸動力的無人地面載具。作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人類操作即能感測其環境及導航。完全的自動駕駛汽車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部份可靠技術才下放至量產車型,逐漸成為現實。 自動駕駛汽車能以雷達、光學雷達、G...
追蹤追溯系統定義 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳貼文
2020年Gartner十大科技趨勢預測:智慧空間將持續推動科技發展
HsuannHsuann 發表於 2019年11月01日 07:30
Gartner 近日提出2020年企業必須了解的十大策略性科技趨勢,分別為超級自動化、多重體驗、專業知識的全民化、增進人類賦能、透明化與可追溯性、更強大的邊緣運算、分散式雲端、自動化物件、實用性區塊鏈以及人工智慧安全性。
Gartner 副總裁暨傑出分析師 David Cearley 指出:「2020年 Gartner 十大策略科技趨勢均圍繞著『以人為本的智慧空間』這個核心概念,也是現今科技發展最重要的面向之一。從思考科技對顧客、員工、商業夥伴、社會或其他重要利益關係人會產生什麼樣的影響,企業採取的所有行動都是為了直接或間接影響這些個人和群體,這就是『以人為本』的做法。」
David Cearley 進一步指出:「建立在以人為本概念上的智慧空間,代表人類與科技系統能夠在日益開放、互聯、協調、智慧的生態系統中進行互動的實體空間,結合個人、流程、服務和物件等多項元素,創造出更身歷其境、高互動率及高度自動化的體驗。」
根據 Gartner 定義,策略性科技趨勢是指正處於有所突破或崛起狀態,且未來可能帶來廣泛的顛覆性影響與更多應用的趨勢;此外,策略性科技趨勢同時也具有快速成長、變動性高且將於未來五年內到達引爆點的特性。
超級自動化
超級自動化(hyperautomation)是結合多種機器學習(ML)、套裝軟體和自動化工具來完成工作的過程。超級自動化不僅涵蓋了豐富的工具組合,也包含自動化本身的所有步驟(發現、分析、設計、自動化、測量、監控與重新評估),其重點在於了解自動化機制的範疇、這些機制彼此之間的關係,以及如何進行機制的整合與協調。
超級自動化趨勢起源於機器人流程自動化(RPA),但在機器人流程自動化外,還需要結合各種工具來協助複製任務流程中人類參與的部分。
多重體驗
到了2028年,使用者體驗將在使用者對數位世界的感知和互動方式兩個面向發生重大轉變。虛擬實境(VR)、擴增實境(AR)和混合實境(MR)改變人們感知數位世界的方式,而對話式平台正在改變人類和數位世界互動的方式。這種感知與互動模式的轉變,將在未來帶來多重感官與多重模式的體驗。
Gartner 研究副總裁 Brian Burke 指出:「未來體驗模式將從『精通技術的人』轉變為『理解人類的技術』,人機互動將由人類轉由電腦來處理。這種與使用者進行多重感官互動與溝通的能力,將創造出一個能傳遞更細緻訊息的環境。」
專業知識的全民化
專業知識的全民化是指透過徹底簡化的體驗,且在無須接受密集又昂貴培訓課程的前提下,協助人類取得專業技術知識(機器學習、應用程式開發)或商業領域專業知識(銷售流程、經濟分析)的管道。專業知識全民化的例子包括「公民參與」(citizen access,如公民資料科學家、公民解決方案整合者)、公民發展和無程式碼模式的演進。
Gartner預測到了2023年,專業知識全民化的趨勢將在四大面向加速發展:
資料與分析技術的全民化:從以資料科學家為對象,擴大到適用於專業開發人員的普及工具。
開發的全民化:利用人工智慧工具自主開發應用程式。
設計的全民化:隨著更多的應用程式開發功能實現自動化,低程式碼、無程式碼的場景將持續增加,賦予公民開發人員更多能力。
知識的全民化:非IT專業人員透過工具和專家系統,應用超出自身專業能力及訓練的專業技能。
增進人類賦能
增進人類賦能(human augmentation)是利用科技來增進人類在體能和感知力上的機能,並成為人類不可或缺的一部分體驗,其中體能增進是藉由在人體內植入或配戴科技元件(穿戴式裝置)來增進人類的機能;而認知增進則是透過傳統電腦系統及新興智慧空間中多重體驗介面的資訊和應用來實現。
在未來十年,隨著個人開始追求自身機能的增進,人類體能與認知的增進技術將會變得越來越普遍。這將創造一股全新的「消費化」(consumerization)效應,員工將持續增進自身的機能,並進一步拓展到辦公空間的優化。
透明化與可追溯性
越來越多的消費者意識到個人資料是非常寶貴且必須受管控的,而企業也體認到保護和管理個人資料的風險日益增加,因此各國政府同步實施嚴格立法來確保企業組織確實做到這一點。透明化與可追溯性已成為支持這類數位倫理及隱私權需求的關鍵要素。
透明化與可追溯性指用於符合監管要求、遵守人工智慧和其他先進科技應用的道德規範,並修復外界對企業信任的各種態度、行動及輔助的技術與措施。企業建立透明化和信任感時必須專注下列三個領域:人工智慧與機器學習、個人資料的隱私,所有權和控制、符合倫理的設計。
更強大的邊緣運算
邊緣運算是一種運算拓樸,能將資訊的處理、內容的收集與傳送都保留在靠近該資訊來源處,嘗試讓流量和處理工作都在本機進行,目的在縮短延遲時間、發揮邊緣功能並賦予邊緣端更大的自主性。
Brian Burke 表示:「目前邊緣運算多半著重於物聯網系統的需求,為製造或零售等特定產業提供離線或分散式功能給嵌入式物聯網系統。然而運算資源日趨成熟並走向專業化,加上資料儲存量的增長,使邊緣端的功能日漸強大,邊緣運算也將成為幾乎所有產業和應用的主導要素。特別是機器人、無人機、自駕車和執行系統等各種複雜的邊緣裝置,都將加速此轉變。」
分散式雲端
分散式雲端是將目前集中式公有雲服務分散到不同地點,並由原來的公有雲供應商繼續負責雲服務的營運、治理、更新與升級。這代表大部分公有雲服務所採用的集中式模式將進行轉變,為雲端運算開創全新時代。
自動化物件
自動化物件是利用人工智慧讓過去由人類負責的某些流程得以自動化的物理裝置,最典型的自動化物件包括機器人、無人機和自駕車/船與相關設備。它們的自動化程度超越了僵化的程式設計模組,並能利用人工智慧執行各種先進行為,以更自然的方式和四周的環境與人類互動。隨著技能提升、法令開放和社會接受度增加,自動化物件將逐漸被用於不受限制的公共空間。
Brian Burke 表示:「隨著自動化物件數量大增,獨立的智慧物件將逐漸轉向成群的協作型智慧物件。這些同時運作的多種裝置,有些需有人力從旁協助,有些已可獨立運作、無需人類參與;而不同種類的機器人可以在同一個裝配流程中同時運行。舉例來說,在貨運市場最有效的解決方案,可能是使用自駕車將包裹送到目的地,藉由車上的機器人和無人機,確保包裹最後可以安全送達。」
實用性區塊鏈
區塊鏈可在各個商業生態系統間建立信任,透明化地進行跨業務生態系統的價值交換,並有機會降低成本、縮短交易結算時間和改善現金流,因此在重新塑造產業樣貌極具潛力。
當資產可追溯來源時,將大幅降低被偽造品替換的機率;在其他領域也極具價值,包括追蹤食物在整條供應鏈中的足跡以辨識污染來源,或追蹤個別環節來協助產品召回。除此之外,區塊鏈還可用於身份管理;而區塊鏈中的智慧合約能讓系統在事件發生時自動觸發行動,例如在每次收到商品時能自動執行付款。
Brian Burke 指出:「擴充性和互通程度不足等各種技術問題,讓區塊鏈在企業中的應用還不夠成熟。儘管存在這些挑戰,區塊鏈擁有顛覆產業和推動營收增長的巨大潛力,因此就算是認為區塊鏈在短期內不會快速普及的企業,都應開始評估這項技術。」
人工智慧安全性
人工智慧和機器學習將持續用來提升各種應用場景中人類決策的能力,雖然這為實現超級自動化和使用自動化物件進行業務轉型帶來了龐大的商機,但同時也因為智慧空間中的物聯網、雲端運算、微服務(microservices)以及高度連網系統受攻擊機率大增,為安全團隊帶來諸多新挑戰。安全和風險主管應將重點放在以下三大關鍵領域:保護人工智慧系統、利用人工智慧強化安全防護,以及做好攻擊者惡意使用人工智慧的準備。
資料來源:https://www.techbang.com/posts/73906-gartners-top-10-technology-trends-forecast-2020-smart-space-will-continue-to-drive-technology-development?fbclid=IwAR2-fqcHNhAQKVsnpiZr9cDZodqN1bcl65luOmTRftNmJoZ1nGC7xxRNsG0
追蹤追溯系統定義 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最讚貼文
醞釀整整一年,西門子翻開了加速工業互聯網落地的“王牌”【物女心經】
作者:物女王(彭昭)
物聯網智庫 整理發佈
導 讀
近日,西門子舉辦了一年一度面向分析師的年會,並在會上宣佈推出Xcelerator,這是一個MindSphere與Mendix融合之後的產物。我們都知道,MindSphere是西門子的工業互聯網平臺,Mendix是西門子在2018年8月收購的低代碼程式設計平臺,他們結合之後的Xcelerator是什麼?廢話不多說,我們馬上就來解讀。
上周的文章《讓物聯網應用開發全面提速,巨頭們用了“大”招》中我曾談到,在各種物聯網平臺你爭我奪的“大戰”中,很多公司正在悄悄地打磨自己的IoT程式設計工具。
這些舉措對於物聯網來說具有深遠影響,他們都指向同一個方向:改進程式設計工具、簡化程式設計環節、降低開發成本,是加速物聯網專案落地的一條捷徑。
這周,西門子有了進一步動作,對外公佈了自己的低代碼王牌。
9月3日至6日,在紐約,西門子舉辦了一年一度面向分析師的年會,其上西門子宣佈推出Xcelerator,這是一個MindSphere與Mendix融合之後的產物。
我們都知道,MindSphere是西門子的工業互聯網平臺,Mendix是西門子在2018年8月收購的低代碼程式設計平臺,他們結合之後的Xcelerator是什麼?
廢話不多說,我們馬上就來解讀。你會看到西門子此舉對於工業互聯網發展的教科書式的借鑒作用。
文中很多資料都是西門子在年會中首次公開,你將看到:
• 拆解Xcelerator,西門子推出Xcelerator的意義是什麼?
• IIoT平臺成為驅動西門子公司下一輪增長的最大引擎,這個引擎是虛胖還是實力?
• 西門子將技術拖入“零門檻”,能否碾壓物聯網應用的複雜性?
01
工業互聯網平臺+低代碼工具=Xcelerator
Xcelerator和Accelerator(加速器)諧音,沒錯,西門子正在觸發一次工業互聯網的加速。
西門子在發佈Xcelerator之時,曾開宗明義的說:它的意義是將“劣勢”變成“優勢”,“短板”轉為“長板”。具體到製造業,Xcelerator將製造業的複雜性轉變為競爭優勢。
“Most manufacturers struggle withcomplexity and look to limit it. But those who want to be the leader in theirfield need to be able to leverage complexity as a competitive advantage.”
“大多數製造商都在努力解決和消除複雜性。但那些希望成為領軍者的企業,需要有能力將複雜性變為競爭優勢,並從中獲益。”
那麼Xcelerator到底是什麼?
Xcelerator是一個軟體產品組合,由西門子工業互聯網平臺MindSphere提供底層支援。該組合中包含產品生命週期管理軟體PLM、電子設計自動化軟體EDA、應用程式生命週期管理軟體ALM、製造運營管理軟體MOM,以及西門子工業互聯網平臺MindSphere上的SaaS應用。
簡單的說,西門子把各種軟體、服務和開發能力都搬到了工業互聯網平臺MindSphere上,然後裝入了加速引擎Xcelerator。這就意味著Xcelerator包含了用於電氣設計、機械設計、系統模擬、生產製造、管理運營和生命週期分析的各種軟體和服務的組合。
Xcelerator怎麼將製造業的複雜性轉變為競爭優勢?
為了讓所有Xcelerator的使用者都能夠方便上手,並創建可追蹤的數位執行緒(Digital Thread),Xcelerator將Mendix低代碼平臺與原有的軟體產品打通,讓任何使用者不需要程式設計經驗,就可以輕鬆利用Mendix開發環境,創建、集成和擴展現有的資料和系統。
Mendix的首席執行官Derek Roos提到,西門子將通過Mendix開放其整個軟體產品組合,而且西門子還承諾通過Mendix可以實現西門子應用軟體和任何其他品牌的企業資源管理系統ERP、客戶關係管理系統CRM或者資產管理系統的互聯互通。
具體而言,Xcelerator的殺手鐧包括三個:
• 全方位的數字孿生
• 個性化配置
• 靈活開放的生態
我們分別來說。
• 全方位的數字孿生
西門子一直在宣導數字孿生的閉環。西門子的想法是從生產和設計的資料中建立產品和性能的數位孿生,實現決策過程的閉環,從而持續優化產品設計和製造過程。
這裡有必要提到一個概念:數字執行緒(Digital Thread)。數位執行緒為數位孿生提供訪問(Access)、整合(Integrate)和轉換(Transform)的能力,目標是貫通產品生命週期和價值鏈,實現全面追溯、雙向資訊共用和價值鏈協同。
數位孿生是物件、資料。數位執行緒是方法、通道、介面。數位執行緒交換和處理數位孿生的相關資訊。
西門子給出了實施案例。以HP印表機為例,數位執行緒的運用提升了列印噴頭的冷卻效率。資料顯示,列印噴頭冷卻機的流速提升22%,列印速度提高了大約15%,產品研發速度提升75%,部件成本降低了34%。
• 個性化適配
這裡西門子強調了IIoT雲戰略,並稱已經為工業互聯網雲端解決方案準備好了可擴展的環境,可以按照用戶的需求靈活部署。
Mendix是實現個性化配置的重要一環,它提供個性化的應用程式開發,加速創新過程。
西門子還在某些軟體中引入了“自我調整UI”的功能。自我調整UI是利用人工智慧AI演算法,根據使用者的使用狀態,自動呈現下一步操作命令的功能。根據西門子的統計,自我調整UI的準確率約為95%。
• 靈活開放的生態
西門子公開了相關的生態資料。
西門子的三維建模內核元件“Parasolid”全球使用者超過400萬,三維模型資料格式“JT”會員超過130名,它們已被許多公司採用,成為了行業的事實標準。西門子的PLM相關軟體在全球已經積累了超過9萬名開發者。
隨著生態系統的發展,西門子摸索了一套與合作夥伴有效協同的方法。
比如,西門子通過與IBM的資產管理軟體“MAXIMO”連接,實現了卡車運營時間和可用性的提升,以及運營成本的降低。西門子還與BentleySystems合作,提供印刷電路生產線的運營狀況管理方案,以及電廠的綜合資產績效解決方案。
為了更好的講清Mendix和Xcelerator的關係和定位,Mendix首席執行官DerekRoos進行瞭解讀。
在被西門子收購之時,Derek就判斷Mendix與西門子的結合將掀起一場有真正價值的“資料海嘯”。在西門子分析師年會上,Derek全程幾乎只講了一張圖,就是下面這張。
根據Derek的表述,Mendix低代碼平臺將成為所有西門子雲端解決方案的主要應用平臺,西門子的用戶可以利用Mendix在任何設備、任何位置、任何雲平臺上創建應用和分享資料。西門子的各種軟體系統正在踏上利用API逐步開放的新征程,Mendix將可訪問所有系統中的資料。
Mendix低代碼平臺將會增加一個新的特定領域應用服務層(Domain-Specific APPServices Layer),並且將會與MindSphere進行集成。
今年4月,Mendix還披露了自己的“登月計畫(Moon Shot)”,推出Mendix資料匯流排(DataHub)。Mendix資料匯流排通過將資料和系統抽象為跨越整個企業的資料虛擬化層,以克服在快速構建軟體解決方案時,資料難以集成的巨大瓶頸。
目前Mendix資料主線(DataHub)服務於西門子、SAP、Salesforce、微軟和IBM,這意味著利用Mendix,用戶可以在這些雲平臺上自由的使用各種應用和分享相關資料。
從Derek的用詞中判斷,一切即將發生,只是時間問題。
02
IIoT平臺成為驅動下一輪增長的最大引擎
西門子將MindSphere定義為下一輪增長的最大引擎。
從下圖中的圈層可以看出,MindSphere工業互聯網平臺、物聯網硬體、應用和分析服務、數位化企業…層層嵌套,MindSphere位於核心地位。
從資料上來看,MindSphere在遍佈17個國家的20個垂直行業取得了應用,吸引了超過1000名解決方案開發者、資料科學家和工程師。
以細節著稱的西門子,將企業的數位化成熟之路進行了詳細的劃分。
具體包含3大階段、6個步驟…以及7種服務。
至於3大階段、6個步驟、7種服務的具體內容,此處暫且略過,以後再做解讀。
總體而言,西門子的雲服務取得了不錯的成績。APP應用數量超過23.5萬,年度經常性營收ARR增長率超過40%,客戶超過1000家,開發者大於10萬名,合作夥伴650家,接入了超過140萬台聯網設備。
從業績指標來看,在剛剛過去的2019年第三季度,西門子渡過得格外艱難。數位化業務的銷售額和訂單量雙雙下降。
業務部門 第三季度銷售量 訂單量
數位化業務 -2% -5%
智慧基礎設施 2% 2%
天然氣和電力 -5% -15%
移動設備 -2% 18%
西門子醫療保險 6% 13%
西門子可再生能源 24% 42%
工業總量 2% 7%
就行業側重來看,西門子的數位化業務涵蓋離散自動化和流程自動化兩大領域。在離散自動化領域,由於汽車、製藥和機械製造等行業的生存環境變化,西門子受到了較大的影響。
因此在未來的幾個季度,西門子勢必將增長重心轉移到石油、礦山、天然氣、造紙等流程自動化領域。
03
讓技術進入“零門檻”時代
低代碼的最大作用,是推進一次關於成本的革命,完成一次從量變到質變的昇華。
這裡的成本包含時間成本和人員成本。
這兩項成本在新技術的變革中潛移默化的提升,而且居高不下。技術的改進提升了系統的複雜度、管理的複雜性和對人員的素質需求。很多工作需要具備全方位知識的綜合技能人才,或者多位工程師共同協作才能完成。有些時候甚至要求一名工程師既懂雲平臺、又懂網路、還懂移動設備,這並不現實…
這些都是新技術應用中看不見的門檻。
因此一組矛盾越來越激化,就是各種行業需求和IT供應能力之間的矛盾,行業需求的緊迫性和IT開發週期的時滯性之間的矛盾。
這些矛盾不但需要解決,而且需要形成數量級式的變化,才能真正打通新技術為各行各業賦能之路。
為了降低物聯網的應用門檻,互聯網時代IT軟體世界中的4個最核心的成員:作業系統、程式設計語言、編譯器和資料庫,在物聯網時代都將迎來全新的形態。
從作業系統到物聯網平臺,從程式設計語言到IoT低代碼程式設計工具,這個過程正在逐步推進。
回到本文的主角Xcelerator,它將工業互聯網平臺和低代碼程式設計工具整合到了一起,試圖降低開發者的參與難度和門檻,形成開發者的協作社區,快速滿足各行各業的用戶需求。
在工業領域,工業互聯網平臺是當前的最大變革。
網路效應是平臺模式區別於其他商業模式區的關鍵特徵。
網路效應是指越多的用戶和開發者在平臺上進行交互,平臺對潛在的新用戶和新開發者越有吸引力。當這種動態的吸引機制形成自發生長之後,平臺將進入自我增長的良性週期。
網路效應包含兩種,單邊效應和雙邊效應。單邊效應是指在平臺的一側彙聚形成網路效應,開發者吸引更多開發者、用戶吸引更多用戶;雙邊效應是指在平臺的兩側彙聚形成網路效應,更多開發者吸引更多用戶,更多用戶又吸引更多開發者。
工業互聯網平臺是雙邊或者多邊平臺,平臺上角色越多,管理越複雜。制造型企業往往要在多個使用場景中操作多種軟體,極其麻煩。“工業互聯網平臺”+“低代碼程式設計工具”+“靈活的開發者生態”這一組合,是西門子針對製造業的複雜性,給出的教科書式的解決之道。
莎士比亞說,“All the world’s a stage”,世界是個舞臺。工業互聯網又何嘗不是另一個舞臺,這個舞臺是不是足夠吸引人,還得看製造企業是否願意為Xcelerator買單。
本文小結:
1. 西門子將工業互聯網平臺MindSphere和低代碼程式設計平臺Mendix相結合,推出Xcelerator,試圖加速工業互聯網的落地速度。
2. 西門子並未透露雲平臺的營收關鍵資料,只是透露了應用與開發者等數量指標,對面全球經濟環境的不確定性,工業互聯網平臺的落地難度增大。
3. 無論結果如何,“工業互聯網平臺”+“低代碼程式設計工具”+“靈活的開發者生態”這一組合,是西門子針對製造業的複雜性,給出的教科書式的解決之道,具有借鑒意義。
資料來源:https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5MTM5ODQyMA==&mid=2651217008&idx=1&sn=16efe62fe522458e8353b669da3f3fd6&chksm=bd44d30b8a335a1d11c8115718727cec6dc3c68f8768f172421c991e4cbe98cc5eef2c2f0402&scene=21#wechat_redirect
追蹤追溯系統定義 在 Dd tai Youtube 的最佳貼文
自動駕駛汽車,又稱無人駕駛汽車、電腦駕駛汽車或輪式移動機器人,為一種運輸動力的無人地面載具。作為自動化載具,自動駕駛汽車不需要人類操作即能感測其環境及導航。完全的自動駕駛汽車仍未全面商用化,大多數均為原型機及展示系統,部份可靠技術才下放至量產車型,逐漸成為現實。
自動駕駛汽車能以雷達、光學雷達、GPS及電腦視覺等技術感測其環境。先進的控制系統能將感測資料轉換成適當的導航道路,以及障礙與相關標誌。根據定義,自動駕駛汽車能透過感測輸入的資料,更新其地圖資訊,讓交通工具可以持續追蹤其位置。
自動駕駛汽車的展示系統可追溯至1920年代及1930年代間,第一輛能真正自動駕駛的汽車則出現於1980年代。1984年,卡內基美隆大學推動Navlab計畫與ALV計畫;1987年,梅賽德斯-賓士與德國慕尼黑聯邦國防大學共同推行尤里卡普羅米修斯計畫。從此以後,許多大型公司與研究機構開始製造可運作的自動駕駛汽車原型。21世紀以後,伴隨著資訊科技的進步,更是突飛猛進,全自動駕駛的車輛在試驗車輛上已經被製造出來,特斯拉汽車率先推出特定環境下的自駕車。

追蹤追溯系統定義 在 消費者間的信賴關係 - Facebook 的美食出口停車場
【食在管理】#產銷履歷與#食品追溯追蹤系統的差異產銷履歷又稱為農產品的食品追溯, ... 可以追蹤及追溯,我國「農產品生產及驗證管理法」對「產銷履歷」的定義為:... ... <看更多>